凤凰网执行总编辑：媒体的核心是给公众提供真正的增量信息

　　移动互联、智能互联时代，人工智能等信息技术快速迭代，媒体格局深刻变化，舆论生态多元多样。本期

　　，“庖丁解news”对话凤凰网执行总编辑吴晨光，谈谈如何看待“快餐”与“大餐”，“AI”与“人”，“流量”与“质量”之间的关系。

　　在快节奏的移动互联网时代，相比需要深度投入时间与精力消化的 “大餐式” 优质内容，那些能快速触达、满足用户即时需求的 “快餐式” 热点内容，正逐渐成为内容生产端优先布局的方向。但是深度报道对于新闻行业乃至整个社会的发展而言都是不能缺席的。

　　如何满足用户对即时热点的追求，又能提供有深度的长尾内容？吴晨光以“增量信息”为中心，为我们展现了如何以新闻报道的“三步走”实现“四个度”。

　　，快讯求快，有时可能短至一句话。第二步公布新闻要素更为齐全的详讯，补充背景资料。第三步是真正的深度报道，对原因进行分析，作深度评论。这一模式不仅适用于图文报道，也同样运用于视频报道中。“四个度”中，第一个是

　　，要抢先“一秒”，保证速度增量。第二个是角度，把不同的角度提炼出来，从新的角度切入进行二次创作。第三个是态度，是一个媒体所秉持的价值观，通过评论的方式亮明态度。第四个是深度，为用户提供真正有价值的内容。吴晨光认为，近十几年来，媒体的变化更多体现在传播介质的变化上，而

　　不管现在是什么样的传播途径，纸媒的、电视媒体的、互联网的、移动互联网的，包括现在AI生成的，在保证新闻真实性的前提下，一定要想清楚“增量”是什么。回归新闻本身的定义，就是公众应知欲知而未知的消息。

　　生成式人工智能正在深刻改变内容生产，对于其是新闻生产的辅助工具还是潜在颠覆者的争论，一直持续。

　　如何及时有效地评估AI在新闻采编中的应用边界，防止深度伪造等技术对于新闻真实性的侵蚀？吴晨光通过解构AI，给出了他的见解。

　　是基础，芯片的争夺就是在争夺算力，而另一个突破方式，就是用同样的算力去算更复杂的模型。算法是构建和训练模型的方法，大模型的构建和解释都可以归入算法。数据是用来训练模型的，也是AI从专业模型走向通用模型的关键一步。互联网信息驳杂，AI可能会通过抓取自媒体的一些谣传而生成一个本不存在的信息，有悖于新闻伦理，但AI本身并没有足够的辨别能力，因此，

　　。内容生产者可以通过AI完成资料的收集和整理，而基本逻辑与核心点的确认，还需要靠记者的专业能力和辨别能力来实现。

　　。他将内容的创作比作植物的根基，没有根基直接去搞运营如同“无本之木”，只会困于流量。又如同船在海上航行，运营不能只追求航速，更要把稳内容生产的方向之舵。谈到对年轻的媒体从业者的寄望，吴晨光希望年轻人能打牢根基，沉下心去写，做好内容的创作，而不是一上来就搞流量搞分发。只有打牢根基，才能把控风险。

　　能沉下心去写作，也许有时代的馈赠，但更重要的必须是个人的坚持。吴晨光认为，只有坚持写作，才能跟别人去谈一篇文章如何去写的具体标准。

　　在一篇报道中，选题、采访、写作、标题，每个部分都是有标准的，有些内容看似流量很高，但不一定是好内容，也不一定能够流传久远。我们要回溯到本源的东西，去

　　主流媒体在舆论引导和社会责任方面一直发挥着重要作用。在当前复杂的环境下，特别是在一些热点事件中，如何通过内容生产和传播传递正能量，引导公众理性思考？

　　。媒体的第一项责任就是报道真实的东西。对于真实的东西、善良的东西、美好的东西，大家的心里是有共识的。如今广泛讨论的主流媒体转型，其之所以成为主流就在于