技术差距不是关键，关键在于提问的差距
在法国马赛举行的第77届世界新闻媒体大会（WNMC）上，最让我感受到的不是技术差距，而是提问的差距。 作为亚洲媒体集团英文通讯社AJP的负责人，我在此次大会上介绍了韩国在人工智能（AI）应用方面的案例。韩国是全球吸收AI速度最快的国家之一。新闻编辑室也积极引入AI来提升翻译、自动化和内容生产力。亚洲经济也在准备基于代理的服务、流动内容和预测型用户体验。 然而，在大会现场，世界各地媒体所面临的困惑却在于其他方面。 当韩国媒体仍在问“AI能自动化什么”时，世界顶尖媒体却在问“在AI时代，媒体应该成为什么”。 在为期三天的演讲和讨论中，人们不再讨论提示工程、文章摘要和翻译自动化。他们谈论的是用户体验、个性化、代理、信息结构、信任以及独特报道的价值。 AI仍然是中心话题，但讨论的核心却不是技术，而是新闻业。 最令人印象深刻的变化是对以文章为中心思维的解构。 印度《印度教徒》正在将一篇文章重构为多种形式。读者可以通过200字的摘要阅读同一篇文章，也可以以问答形式阅读，或通过音频说明来听。重要的不是文章本身，而是读者所希望的方式。 瑞典博尼尔新闻（Bonnier News）正在将数十年来积累的文章档案转变为互动服务。读者不再在搜索框中输入单词，而是提出问题。然后，媒体的文章会给出答案。 搜索正在转变为对话。 印度《Scroll.in》更为有趣。他们并不将文章视为简单的阅读材料，而是利用AI构建一个研究平台，提供时间线、知识图谱、人物关系图、事件集群和自动生成的问答，旨在为学者和研究者提供深入探讨特定议题的工作空间。 德国伊彭数字（Ippen Digital）展示了在地方选举期间自动生产超过4000篇文章的案例。但关键不在于生产量，而在于按地区、社区，最终按个人定制新闻。 全球媒体不再在进行文章生产的竞争。 他们在进行读者体验的竞争。 此次大会上最令人印象深刻的案例是德国通讯社dpa。 dpa的战略总监阿斯特里特·迈尔表示：“新闻成果不是结束，而是开始。” 他们公开的dpa IQ与传统新闻服务完全不同。 传统新闻通讯社提供文章，但dpa则将文章中的事实、背景、关系和数据结构化，以便AI可以直接利用。 AI代理可以访问dpa IQ，请求特定事件的时间线，并实时获取相关人物、过去的文章和最新更新。 这是基于事实的单位，而非文章单位。 许多媒体在思考如何利用AI生产内容时，dpa则在思考在AI时代媒体应该成为什么。 值得信赖的信息基础设施。 或许这就是AI时代新闻产业未来最接近的样子。 奥地利地方报纸《克莱纳·蔡通》（Kleine Zeitung）更进一步。 数字总监塞巴斯蒂安·克劳泽主张，应该将AI视为新的读者。 在过去15年中，媒体为谷歌优化内容，专注于搜索引擎优化（SEO），并为点击竞争。 但现在，ChatGPT、Perplexity、Copilot和谷歌AI模式正在阅读、总结和重构文章。 AI已经成为读者。 按照他的说法，未来可能会存在为人类和为代理人分别设计的网站。 他们所讨论的超越SEO的，是答案引擎优化（AEO）和再生成引擎优化（GEO）。 不再以搜索结果的高排名为目标。 AI将引用哪些信息，信任哪些媒体，成为新的竞争。 与此同时，随着AI的发展，反而更加突显了新闻业的本质。 在此次大会上，获得最大掌声的演讲来自《纽约时报》的A.G.苏尔茨伯格。 苏尔茨伯格并不反对AI，反而表示应该积极利用它。 然而，他提醒人们，AI公司最终是基于媒体生产的报道而成长的。 他说：“我们所知道的大多数事实都是从某人的独特报道开始的。” 现场直接接触到的人证言。 记者获得的文件。 在现场亲自确认的事实。 AI可以对这些进行总结。 也可以重新排列。 但无法生产。 大会各处反复传达的信息也是相同的。 AI不是为了取代记者的技术。 而是使记者能够进行更多报道的技术。 随着AI的泛滥，事实变得愈加重要。 合成内容增加，现场报道变得更加重要。 信息泛滥，信任变得更加珍贵。 从马赛归来，我得到的结论出乎意料地简单。 韩国仍然是全球接受技术最快的国家之一。然而，快速的引入并不意味着领先。 全球媒体已经在讨论自动化的下一个阶段。 从文章到体验。 从搜索到对话。 从内容到知识。 从读者到代理。 再从自动化回到新闻业。 正如埃兹拉·艾曼所说，现在没有人拥有地图。 但至少，全球媒体的方向是显而易见的。 这个方向不是AI，而是人。 是重新询问读者想要什么、如何体验新闻，以及新闻业为何仍然必要的方向。 或许韩国媒体现在需要提出的问题也是相同的。 不是要用AI自动化什么，而是要借助AI进行更多的报道。※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。
2026-06-05 02:33:00
