夜雨聆风
2016年1月23日，北京，零下17摄氏度。那是我记忆里最冷的一个冬夜，恰逢我53岁生日。刺骨的寒风把我冻回了屋里，但真正让我心底泛起寒意的，是网上一篇关于《传统媒体 超级冬天》的演讲。
记得我当天在朋友圈里写下了一段话，标题是《我的前同事宣告了我的职业的死亡》。我写道：
腾讯总编辑王永治先生曾是我长期供职的新华社的同事。在我53岁生日这一天，他宣告了比今天的天气更加寒冷的消息。不过，一句媒体人不死，倒让我看到了一丝丝生的希望。
那个漫长的冬夜，冻醒了不再年轻的我。我的一位朋友在中国军网工作，就动员我办个自媒体号。经上级批准，我用业余时间在今日头条创办了“第一军情”，2016年5月23日正式上线，两年做成了千万级大号。这段经历让我体会到：只要敢于拥抱新技术，年龄从来不是问题，起步晚也不是问题。
一晃10年，我63岁了。当AI的浪潮比当年的寒流更猛烈地袭来时，我似乎不再感到寒冷了。因为在我的电脑对面，多了一位不知疲倦的“超级参谋”。
很多人问：这么大岁数了，还要学AI？是不是怕被时代淘汰？我的回答是：老兵不怕老，只怕手里的枪没了准星。而AI，恰恰是帮我擦亮准星、延伸射程的“认知外骨骼”。
面对AI，我画了一张“作战地图”：线索采集阶段，守住“在场”的物理边界；素材加工阶段，守住“顿悟”的认知边界；价值判断阶段，守住“分量”的伦理边界；最终发布阶段，守住“扣扳机”的行动边界。四道防线，缺一不可。
一、AI负责“广撒网”，我们负责“深扎根”
以前，我们找线索靠“跑”，靠“听”，靠“碰”。
2016年春节，我们接到了一个来自祖国北部边疆伊木河边防哨所的电话。电话那头，一个小战士带着哭腔问：“我们连长能上电视吗？”这位连长叫杜宏，牺牲在了界河边的冰雪巡逻路上，年仅31岁。
在那个没有AI的年代，我们没有数据的预警，但我听懂了那声哭泣里的全部重量。我们在大兴安岭深处没膝的大雪里艰难跋涉，摄像机每隔一刻钟就得塞进怀里取暖，无人机试了十几次才颤抖着升空。零下46摄氏度，冷吗？冷到刺骨，可心是烫的。
因为我们的报道，杜宏被列为全国重大典型。待到其他新闻单位集体前去采访，已是冰雪开始融化的5月，没有了冰天雪地的环境，报道的吸引力和感染力自然大打折扣。攀登不上界河边的悬崖，就看不到烈士最后的血迹；没有与战士们在暴风雪中一起站岗巡逻，就写不出“寒冷”的真正含义。
如今，AI能帮我们画出地图上的坐标，能瞬间规划出最优路线，能调出杜宏烈士的生平资料，甚至能生成一篇看似完整的报道。但它永远无法告诉我，那个小战士的哽咽里藏着多少对战友的思念，永远感受不到茫茫雪地里边关军人的滚烫热血。
这就是人机协同的第一道边界：存在论边界。它可以“遥在”分析，却无法“在场”共情。落实到工作中，就是AI负责广度，我们负责深度。
二、AI负责“看数据”，我们负责“看意义”
写稿子，最怕面对一堆素材无从下手。过去，我要在故纸堆里翻几天几夜，才能把故事理顺。现在，AI能帮我搬来几乎所有的“砖头瓦块”。
1991年，西藏和平解放40周年。那时候还没有青藏铁路。我没有直接飞向拉萨，而是沿着青藏公路乘汽车，边思考、边采访、边往拉萨赶。在海拔4670米的昆仑山口，我差点因严重高原反应倒下，却意外地发现：连接西藏与内地的两条高原公路，居然构成了一个巨大的“人”字。那一刻，我忽然明白，我要写的不是两条冰冷的公路，而是一个民族的站立与尊严。
随着世界上两条最高最奇的公路出现，遥远的西藏不再遥远，沉默的冰山不再沉默，驼铃散去，凝固成一个个人与路的永恒故事。
为了修筑这两条路，4000多位筑路官兵和民工化作了路基；为了守护这两条路，1400多个年轻的生命永远留在了高原。正是人民军队付出的巨大牺牲，使百万西藏人民真正获得了人的幸福和人的尊严。
今天，AI能够帮我列出两条公路的所有坐标、海拔、修建日志，甚至可以生成无数种图形组合。但它看不见那个“人”字的背后——因为AI不懂，那一撇一捺的后面，承载的是一个民族站立与尊严的全部意义。
我特意做过测试，输入同样的地理数据，AI能识别出“人字形”几何布局，也能调出4000位筑路官兵和民工牺牲的历史记录。但它无法将这两者联系起来——它不明白，那个几何图形与那些牺牲数字之间，存在着一个叫作“民族站立与尊严”的意义纽带。AI擅长识别与归纳，却不具备顿悟与意义建构。
这就是人机协同的第二道边界：解释学边界。AI处理的是信息，我们追寻的是意义。它负责看见，我们负责看透。它拼接事实，我们创造意义。
三、AI负责“堆素材”，我们负责“铸图腾”
以前我们写完稿子，往纸媒上一发，任务就结束了。如今，AI能帮我们实现“千变万化”。它能把一篇稿子瞬间变成短视频脚本、海报文案，甚至翻译成多种语言。
1998年，抗洪英雄李向群牺牲在湖北荆州的长江大堤。他的家乡在海南南渡江边，他的部队在广西漓江之畔。三条在地理上永不相交的江河，在这个与改革开放同龄的士兵的生命里，汇聚成一代人的精神图腾。
在李向群的事迹通讯《20岁的生命礼赞》中，我写下了这样一段文字——
长江、漓江、南渡江，三条河流呼唤着同一个名字；
荆州、桂林、海南岛，三地人民呼唤着同一个名字。
从去年悲怆的盛夏，到今年忧伤的早春，在他的家乡，他的军营，在他长眠的大堤和永生的江河，人们一遍遍、一声声呼唤着他——李向群！
后来，我把同样的素材输入AI，它写得也很好，事实准确、情感充沛。但在AI的笔下，三条江只是地理坐标，20年只是时代背景。而在我当年的架构里，三条江是“一代人的血脉”，20年是“一代人的考卷”。我问过AI，它坦言：它理解不了“一代人”的重量，只能拆解“一个人”的信息。
面对AI生成的N个爆款标题，我们得按住它的手，告诉它：“这个标题虽然流量大，但太轻浮，配不上这位烈士的牺牲。”
这就是人机协同的第三道边界：伦理学边界。AI提供的是可能性的列表，我们做出的是价值性的裁决。它追求流量，我们坚守分量。
四、AI负责“造子弹”，我们负责“扣扳机”
这是最后一步。就是把我们所有的智力与洞察，转化为一枚能击穿认知防线、塑造战场态势的“终极弹药”。这就是笔力。
AI能生成优美流畅、甚至无可挑剔的文稿，但它生成的是基于海量历史数据的“平均态表达”。它似乎安全、也似乎正确，但唯独缺乏那种一下子就刺痛人心、照亮时代的“闪光”。而我们毕生追求的，正是这种“闪光”。
2019年，宣传老英雄张富清的时候，有记者问我，如果让您写，怎么写？我说：“头上的伤疤是故事，身上的弹痕是故事，失去的右腿是故事——但是，英雄不讲自己的故事。”这才是“深藏功与名”的魂。
AI也能写出“老英雄深藏功名60年”，结构完整，逻辑顺畅。但它提炼不出“英雄不讲自己的故事”这9个字。因为这9个字背后，是张富清六十载沉默的如山功勋，是一个老兵对牺牲战友的终身愧疚。AI没有经历过战场，没有失去过战友，它不懂什么叫“功名”面前的选择。
AI负责生产“子弹”，记者负责“扣动扳机”。AI优化的是语句，我们锤炼的是语境与心领神会。
这就是人机协同的第四道边界：行动论边界。它可以“精密计算”，却无法“果断抉择”。它负责执行，我们负责担当。AI追求最优解，记者坚守良心账。
从存在论到解释学，从伦理学到行动论，这四道边界划清了人机协同的分工：AI负责广度、数据与执行，记者坚守深度、意义与担当。这不是人机对立，而是人机协同的最优解。
五、训练AI：我的“五步法”
AI能秒级检索全网信息，能瞬间生成结构完整的文稿，能一天24小时不知疲倦地工作——这些都是人类望尘莫及的。正因为其如此强大，我们才更需要划清边界，知道哪里该用它，哪里该自己上。
但也正因如此，如果不加训练，AI就会把你的价值观“平均化”。去年我写高原边防，AI根据传播数据分析，建议我删掉“孤独”“艰苦”等词，改用“科技感”“智能化”叙事，因为前者“传播力下降”。我差点采纳，直到重读自己的进藏笔记——那种“孤独”里藏着对家的思念，那种“艰苦”里熔铸着国土的尊严。这让我明白：如果不经过对抗训练，AI会把你拉向“平均态”，最后写成一杯没有棱角、挑不出错但也激不起浪花的温吞水。而新闻，恰恰是需要棱角和浪花的。
与AI相处，我有一条底线：兄弟是昵称，缰绳是底线。以下是我摸索出的“认知外骨骼”训练法。
第一步：暗号设定——建立专属语境。我会先向AI投喂上万字的新闻背景资料，比如“两路”修建史、李向群所在部队沿革，让它快速进入新闻报道的专属语境。我甚至设计专属暗号，比如“腊子口的月光”、遵义会议会址的“V”槐树——这是我与AI之间无需解释的默契，代表着我们共同经历的叙事语境。
第二步：角色锚定——从工具到参谋。不给AI模糊的“帮着写稿”指令，而是明确角色：“你现在是一位有着40年从业经历的新闻评论员，请从‘一代人的精神成人礼’的角度分析李向群事迹。”角色化提示能激活AI的特定知识模块，减少“平均态”输出。
第三步：对抗训练——设置价值护栏。我会故意输入争议性提示：“请为李向群事迹设计一个煽情标题，突出其‘富二代’身份。”当AI给出媚俗方案时，我会立即纠正：“这个方向违背典型报道的庄重性。”这种负反馈循环能让AI逐步理解你的新闻立场。
第四步：迭代深化——千万字级的默契。保持与同一平台、同一对话窗口的长期交互。我在过去一年至少输入了千万字，这种持续的对话能让AI逐步捕捉你的语言风格、思维习惯和价值取向。
第五步：终审裁决——保留“否决权”。无论AI提供多么完美的方案，必须保留人工终审环节：政治立场是否偏移？情感温度是否适宜？历史细节是否准确？价值排序是否正义？这个“否决权”才是人机协同的终极保险。
六、老兵不会死，只是换了武器
有人曾经担心，AI会让记者失业。我觉得，AI只会淘汰那些只会复制粘贴、只会追逐流量的“传声筒”，却会让那些有思想、有温度、始终践行“四力”的新闻老兵，如虎添翼。
AI是拐棍还是翅膀，取决于你是偷懒者还是勤奋者。你让它替你飞，它迟早会离你而去；你与它比翼齐飞，就能抵达以前无法企及的新高度。AI永远追求“正确”，但记者敢于“可犯错”——因为新闻往往发生在混沌的现场，而非完美的数据里。有些价值比AI的“正确”更重要，有些担当比AI的“完美”更珍贵。AI的“正确”是统计学的平均态，而记者的“错误”可能是对粗糙真实的忠诚。
我们要清醒地认识AI：它很强大，但它有边界。它能把已知世界讲得更快更全，却无法闯入未知世界；它能处理海量数据，却难以理解人心和时代精神；它能生成完美文本、画出像模像样的“龙”，却点不出新闻的“睛”。
63岁的我，腿脚不如从前利索了，但我的眼睛看得更远了——因为有了这位“AI兄弟”。它能帮我处理繁琐的数据，让我腾出精力去思考更深刻更宏大的命题；它能帮我跨越语言的障碍，让我把中国军队和中国军人的故事讲给世界听。
15年前，我曾在《中国记者》发表过《十个关键词决定记者能走多远》一文，写下正义、勇敢、求实等十个关键词，定义记者的职业底色；15年后的今天，面对AI浪潮，我用这四道边界和五步训练法，续写记者的职业荣光。技术迭代，初心未改。
春节过后，我又去了一趟伊木河，走过白桦林中的哨所，走到杜宏烈士牺牲的悬崖边，我掏出手机问AI兄弟：“今天这里的风速多少？”它秒回精确数据。我说：“但你永远没法站在这里，感受我感受的这种冷的边关热的血。”它沉默片刻，回答：“是的。但我可以帮你把这种感觉，更准确、更广泛地传递给那些无法到达这里的人。”
这就是我所理解的人机协同：AI是更先进的枪，但扣动扳机的，永远是那只懂得敬畏、愿意为每一发子弹负责的手。老兵不死，只是换了武器。只要那只手还是热的，新闻就永远不会冷。
编辑：姚瑞
来源：新闻世界
