衡阳隔热条设备价格 藏在大模子背后的新名流：GPT们的回复是这样写出来的

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采访｜Faith

图文｜朱婕

畴昔两年，光是洛杉矶就挥发了四万多个影视岗亭。好意思国的报纸采编岗比2008少小了半。这些消亡的媒体东谈主，有批去了硅谷的大模子公司，用他们的写稿警戒教AI回答你的问题。每当你感到被大模子的回答击中内心的时候，写出来那句话的，即是之前的记者、裁剪和记录片演。

本期《硅谷101》播客，咱们来聊聊这个鲜为东谈主知的工种——Content Engineer，内容工程师。咱们邀请到两位再行闻业回身的资内容工程师——前媒体东谈主、播客《行星酒馆》主播东尼，与NBCUniversal AI计策总监Bianca Consunji，入探讨：什么才算“好”的对话，以及怎样把它拆解成可量化、可锤真金不怕火、可评估的工程法式。

咱们从这个正在各AI公司裂变膨胀的新兴岗亭聊起，望望当模子材干慢慢拉平，内容与试吃怎样成为家具竞争力的关节，而懂东谈主文、懂社科的判断力，又该怎样翻译成工程能用的语言。

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以下是此次对话内容的精选：

软件工程师让ChatGPT、Claude这样的AI领有了启齿语言的材干，而内容工程师则认真界说另件事：什么样的对话才算是“好”。像灵感、语感，还有当咱们聊到无私的时候，感受到的灵魂的碰撞——这些咱们直以为是只能连结不可言宣的东西，正在由这样群曾经的笔墨责任者，把它们拆解成套不错装进AI里的顺次。

Meta在给内容工程师的招聘缘起里，职责是这样写的：界说什么叫“好内容”；领有出的试吃、创作力和写稿材干；大要写出让用户感到欢喜、惊喜、目下亮的回复。

Faith：什么是内容工程师？

东尼：咱们遐想的东西，究竟是在遐想这个AI模子，如故在遐想AI家具，如故在遐想它的行文作风？齐不是。咱们遐想的是东谈主类的不雅感。

Meta其时有个新的职位出来，叫作念Content Engineering。它说你需要有内容的警戒，你需要有裁剪的警戒，好你需要有影视制片的警戒。我以为这说的不即是我吗？去口试的时候我就径直跟他们说，你们要的每条我齐能达到，而且你其真实市面上找不到这样多不错达到这些条目的东谈主，干脆就找我吧。

内容工程，需要写的是什么呢？可能是system prompts这些教导词。它其实曲直常需要创意写稿的——你怎样把这个东西写得好，又能让模子听得懂，然后模子有的时候又会傲娇，你会怎样去锤真金不怕火它衡阳隔热条设备价格，这即是这个岗亭从业者的中枢手段。

Bianca：代码是种手艺语言，但庸碌语言一样具有手艺。它有语法、句法，这些其实齐不错被量化。那什么叫作念好的写稿、好的制作和好的对话呢？这些其实齐是手艺材干。个好的脚本、篇好的著述，你齐是不错把它终止分析、判断下的，仅仅说大民俗凭嗅觉去读。东谈主们知谈《纽约客》、《纽约时报》跟《逐日邮报》的作风齐是不样的，然则却说不显著划分在哪。那像咱们这些再行闻转进AI的东谈主，干的即是这件事——把“是什么让《纽约客》成为《纽约客》”这件事情说显著。咱们是去把口吻、作风、声息翻译成加手艺化的东西。

其实归根结底，它要回答的即是“内容到底应该是什么样的”这样个问题。其实对许多咱们这些有新闻布景的东谈主来说，岂论畴昔是咱们作念或者在写稿的过程当中，其实咱们齐会去想考：比如说我要去采访谁，这个故事应该是什么样的口吻。我先学会了怎样样去制作内容，然后又去学怎样样对内容进行逆向工程。

Faith：在计议怎样拆解“好内容”之前，咱们步需要解析“好”的界说是什么？

Bianca：“好”这个观念，取决于你目前手上的家具是什么。就比如说，你一样有这样个底层模子，然则你想作念的家具是不样的：个可能是想作念个帮你干活的智能体，个是想有假装当你男一又友的聊天机器东谈主。那这两个家具其实是不同的。比如说个航空公司的客服机器东谈主，你就要去遐想起首的这个对话是什么样的。这段互动的筹划你也要想显著——是帮它去处分问题，如故说你要尽快地把东谈主发走，就像个真是客服这个形貌。

之后咱们即是要去不休地锤真金不怕火，然后不休地看它的输出。你要去把这些属项项地终止，然后去分。这个过程即是不休地去壅塞变量，搞显著什么东西莫得那么的有效，然后咱们再点点地把“什么叫作念好”这个问题去给界说显著。有的回答它可能是好的，然则独一7分而不是10分，那咱们就要去诠释那3分的差距在什么地。

其实我责任的即是让写稿变得好，让AI大要好地去回答问题。这些其实齐是基础的新闻材干。比如说这个AI，它真是回答了用户提倡的问题吗？如故莫得清醒用户的真实意图呢？是以如果要说我的长的话，我会说是清醒意图，而不仅仅去清醒字面的问题。我其真实教AI的是：什么样的回答是生机的。比如说有东谈主问“Taylor Swift会不会在麦迪逊广场花圃成亲？”

个不太好的回答是：“是，她会在那儿成亲，以下是她的伴娘名单。”因为其实你根底不知谈这是不是真是，莫得东谈主知谈这是不是真是。

另种非常差的回答，即是像咱们大很容易看出来的那些很彰着充满机器东谈主的腔调、很机械地去拼接些信息的回答。

麦迪逊广场花圃｜图片来源：Ajay Suresh, CC BY 2.0

那什么样的回答是好的呢？比如说：“咱们不知谈她是否真是要成亲，但目前有许多估量认为她的婚典可能会在麦迪逊广场花圃这个地举行。”那这个时候你再去加入来源、包摄。你也承认了目前的信息是具有比较强的不细方针。这些东西它其实齐是能让个新闻报谈变得好的些身分，是以咱们需要把它们齐加到锤真金不怕火的过程内部去。总的来说，这即是事实、口吻，以及我刚才说的真确清醒用户想要去找什么信息。

你想，其实用户可能仅仅在问“她会在麦迪逊广场花圃这个地成亲吗”，那你如果只回答“不会”的话，诚然你在字面上如实是回答了这个问题，然则用户并莫得得到非常适意的体验。他如故想要布景和语境是什么样的。

Faith：也即是清醒发问者的“言下之意”。

Bianca：尤其关于非西的文化来说，这曲直常有要的。我我方是菲律宾东谈主，许多真确弥留的信息咱们并不会去径直把它说出来。你在和个真东谈主进行对话的时候，你须去看他们的表情，然后去清醒他们的停顿，才能知谈他们语言之间莫得说出口的东西是什么。

是以当我去教大好地使用AI用具的时候，我会饱读动他们用语音输入。这样，其实AI能捕捉很细小的划分。使用语音的时候，你不会先在脑子内部反复裁剪衡阳隔热条设备价格，而是你会去径直想我想要去抒发的东西。这和采访其实非常的像，因为咱们在理论进行的采访——论是电话也好如故线下也好——即是连接齐比邮件里去通过笔墨的式采访要好得多。

因为邮件的采访，论是被咱们我方如故被对齐是过度裁剪的。你的采访对象其实有太多的时辰去修饰他们的谜底，是以他们可能不会去共享他们这个齐备的想考过程，也有可能他们即是很忙，然后不肯意花个小时去回答你的发问。而且很弥留的点是，你在进行邮件采访的时候，莫得东谈主不错及时地追问，你不会让他张开之前说的话题，而即是遵厌兆祥地去回答你问的那几个问题。我以为这碰巧是记者很会作念的事情，是以我很饱读动大用口述，让模子战役加齐备的这样个想考畛域。那动作Model Designer或者Content Engineer，咱们也不错把柄这点去遐想好的回报。

我其实可爱AI的点，即是它让你意志到想考的速率和举止的速率——这两个事情不是回事。你猜测件事情所需要的时辰和真确履行它所需要的时辰其实是不样的。是以说，与其咱们去喂给AI多的材料，我反而会建议你先尝试把你脑子里的扫数的想法、它的布景、你为什么会产生这样的想法径直地透彻告诉这个AI模子。模子可能依然具备了许多的锤真金不怕火，但它需要的仅仅说，你怎样样把我方的意图充分地抒发出来，把那些它的材干给调用出来。

Faith：Bianca所说的，是个东谈主怎样把脑子里的高下文尽可能地齐备地交给AI。然则高下文并不单存在于个东谈主的脑子里，它也藏在种语言里，藏在个文化里，藏在个行业终年累月酿成的默契里。有的时候句话翻译对了，真义却没对。那在多语言、多文化的切换里，内容工程师又能作念些什么呢？

东尼：生成式AI出现了之后，扫数的AI实验室齐发现了个新的契机，即是在化这件事情上头。在AI出现之前，咱们把一样的个家具或内容发散到寰宇各地去，你可能唯大要作念的东西即是translation，即是翻译，比如说“Meryl Streep just won an Oscar”，你把它翻译过来即是“梅丽尔·斯特里普赢了奥斯卡”。

然则当有了生成式AI之后，个新的可能即是，你让AI不光要用不同语言呈现内容，还要把柄各地的语言和语境进行再创作。比如说一样的句话，这个信息咱们放在汉文的语境内部——谁是的梅丽尔·斯特里普？谁是的梅丽尔·斯特里普？什么是的奥斯卡？可能对标过来是“斯琴娃”和“金鸡或百花”。这是个有generative的、生成式的种创作在内部。

那AI能不成作念到这点呢？AI自己在语言上、在材干上天然是不错作念到的，然则它所欠缺的点就在于，它并不知谈Meryl Streep所对应的在不同语境下的东谈主究竟是谁。那这个东西你去调教它的话，其实曲直常难的，因为需要跨语言、跨地域地去寻找这种接洽，而且你不谨防惹到饭圈，或者说你再惹到些其他的文化抑遏，你就变得加的明锐了。而在这个时候，谁能去作念这样的事情呢？假设说是文娱行业的话，那天然应该是文娱记者是会作念这样的事情的，因为他们天天即是看着这些新闻，有我方的套非常好的文娱界的垂直的小模子。而让他们去锤真金不怕火、去调教、去制定这些策略，其实是果好的。

还有个即是，前几天我听《硅谷101》前边几集的时候，陆川教悔有讲到说，国内的生成模子它出来的这些东谈主的脸齐是国内目前流行的这种帅哥好意思女的脸。那这个东西很彰着即是你在作念这个模子和遐想这个家具的时候，你去找的这些东谈主、你的锤真金不怕火的这些数据自己是有偏差的。然则你如果是用个懂电影的东谈主，知谈个电影脸长什么形貌，大怎样样去让这个模子变得多元，你会非常快地进步这个模子的质料。

新闻和AI这两个东西之间的交互，不定齐是发问对发问，它可能对应的是新闻写稿。因为我发现的件事情即是，许多东谈主对AI提不出好问题，是因为他们不太清醒在当下这个语境内部它所需要的高下文是什么——它需要什么样的context。然则在新闻写稿内部，你说每句话你不成即是把个事实甩出去，你定若是开导个context：这个事情怎样发生了，它的来因去果是怎样样。是以说当你在脑子内部有个“我定要把这件事情的高下文、来因去果说显著，然后我再把我的中枢问题和中枢论点抛出去”，这样的新闻写稿，在AI的锤真金不怕火和交互过程中真实是太有了，屡试屡验。

再说点前沿的东西吧。本年ICLR大会的有篇论文拿了佳论文，它是讲AI怎样去向理多轮对话——Multi-turn conversation的。因为多轮对话般齐是AI的弱项。它所作念的件事情，即是把个非常非常复杂的指示拆碎了之后，点点地喂给AI，望望这样作念，和AI作念扫数这个词复杂指示的质料比拟，有莫得下跌。然后就发现这个质料大幅下跌。为什么呢？当AI莫得弥漫多的context的时候，它会进行基于我方的模子的锤真金不怕火，会不休地脑补，它的谜底会变得越来越肥美；它中间若是有出了个错的话，这个错就像滚雪球样的越来越大。这是咱们在2026年关于AI的判断。

鸭兔错觉：你看到的取决于你的语境｜图片来源：Fliegende Blätter

我前几天又发了篇论文给你，是我2018年发的，阿谁是关于微博的个计议。其时计议的是香港其时旺角有个便溺事件，即是女童随处大小便了，然后在微博上引起很大的计议。我就眼睁睁地看着大怎样从个非常温存的聊天变成了彼此口舌的情况。这个计议的主要的个发现即是，东谈主和东谈主在微博辩驳区下面的对话亦然莫得什么语境，你不知谈这个东谈主是谁，那这个时候大就运行脑补了——“你定是这样的东谈主”“你定莫得孩子”“你才会说出这样的话”。其实东谈主的脑补和AI脑补在context幻灭的情况下是蛮相似的件事情。是以说许多时候，我是以为东谈主文社科的发现和AI目前行业的发现其实是进出莫得那么多的。

Faith：其实就你以前作念记者，报新闻很大的个手段，即是说你需要判断个故事在不同的国、不同的文化里去怎样讲。那你这些警戒是怎样挪动到你目前这个责任中呢？

东尼：我以为就不光是作念记者，扫数这个词作念新闻、作念媒体这块儿的警戒，其实我齐不以为是挪动，我以为即是平移到了AI这块儿。因为面你在写稿的时候，你我方个东谈主的创意写稿和你正常的新闻写稿是不样的。你新闻写稿的时候，你脑子内部定是要想着有个听众在那儿。你怎样样和不雅众之间有个拉扯？什么东西不错说，什么东西不成说？什么东西说了你可能会有什么样的响应？怎样样不错作念到又客不雅又不得罪东谈主，然后又能保捏我方、又能事实？这种均衡其实曲直常复杂的，而且它是需要锤真金不怕火的，这是其。

其二，就哪怕咱们这个对话的过程当中，你动作探望者衡阳隔热条设备价格，你的脑子内部定齐是在想着说：他目前说了这个东西，我接下来又要说什么其他的东西，怎样把他引到下个问题？其实中间有许多这种的交互。这种交互到了AI这种聊天的交互遐想内部，其实是种直观的东西。咱们带着这种的直观去和AI进行对话，我以为曲直常弥留的。

还有个即是发问题的材干。基本上你在作念访谈、在新闻责任内部弥留的这块儿东西，就平移到了正常日常的AI责任内部。

Faith：我倏得猜测个点，即是在记者这个作事有很弥留的个手段，即是怎样问好follow up question（跟进式问题）。你不可能按照你的提纲蓝本遐想的逻辑去走，因为你的采访对象耐久会在回答你某个问题的时候，他倏得就岔到个高出非常想的点。这个时候，如果你按照你的原有逻辑去走的话，你就会miss个高出非常想的点。那你这个时候，你哪怕冒着偏题的风险，你也要去说“你这边能不成诠释下”。

然则你以为AI目前有这个材干吗？因为我嗅觉AI是，你给它个大的筹划，它就会按照阿谁大的筹划去问、去追寻，它不会说看到个旁支的很非常想的点然后就会休养它的向。

东尼：你点到了个非常弥留的点。即是新闻的探望内部，其实许多时候新名流定要作念的件事情，即是在结构和流动之间取得个均衡。AI上头你的交互遐想，你定亦然要作念这件事情的。比如说你看目前的GPT，它在结构上新的版块，你跟它语言，它运行先会给你生成两三句话去重新阐释你这个问题——这个东西它是用个小模子来作念的；接下来就给你运行分点作答了；再在下面再给你去生成了个follow up question。那在AI上头，目前是GPT基本上是每个问题基本上后齐要跟个follow up question。它这个东西自己它即是个家具。当你有这样个家具遐想之后，那我究竟要针对哪个面问个follow up question呢？这个东西是需要去开导整套评估体系往来评估的。那怎样样去开导这个东西呢？天然是由会问问题的东谈主往来开导——你什么时候要问，问哪点，哪点问的质料怎样样。是以说，其实齐是新闻手段在内部。

Faith：本年5月篇著述在好意思国刷屏了，标题叫《我在好莱坞责任，而扫数曾经作念电视的东谈主目前齐在暗暗锤真金不怕火AI》。作家叫Ruth，是名好莱坞的编剧和制片东谈主。在她的稿费被拖再拖的日子里，她在个求职论坛上看到了种门招编剧和记者的新活，叫AI Trainer。她作念的即是遍遍地给AI写出的东西分、改写、示范，教这个AI什么样才算是个好的脚本。Ruth自嘲说，我方个剑桥体裁系的才生，塑料管材生产线如今却要在责任群里听二十几岁的年青东谈主差遣，24小时随叫随到，去那些按小时计价的工。

图片来源：Wired

边是5000亿好意思金向AI基建，估值路飙升；另边是昔日光泽的好意思国影视和巨匠媒体，如今却是惶惑不可竟日。光是洛杉矶，畴昔两年内就有四万多个影视岗亭挥发，接近三分之。而新闻界从2008年到今天，责任岗亭的数目径直腰斩。

我其实个东谈主高出能清醒这种胆怯，因为我我方曾经是他们中的个。两年前，我从哥伦比亚大学新闻学院毕业——这亦然东尼和Bianca曾经毕业的院校。这所院校是普利策出生的地，许多年里它直知足为全寰宇好的新闻学院。可在我读书的那年，它似乎也不再那么自傲了。我的位哥大新闻讲授过个比，说今天再行闻学院毕业还想挤进这行的东谈主，就像是朝着栋依然动怒的大楼拼了命地往里跑。

毕业前后的那阵，我投出的简历亦然封封的石千里大海，连下个月的房租齐运行发愁。阿谁时候，也有东谈主在LinkedIn上私信我，问我要不要接AI Trainer、数据标注的活。其实其时，如果不是我火暴到什么齐作念不显著，我想其实我是会接的。如果我其时接了这个活，也许我也会像Ruth样，在辱没和大怒中申斥：AI是不是正在把咱们从创作家变成数据集聚员？而咱们赖以为生的灵感，是否正在被拆成个个不错被标记的数据？而这些亲手标记它们的东谈主，是否又恰正是咱们我方？

Bianca：AI是基于共鸣去锤真金不怕火的。件事情咱们之是以会认为它是件对的事情、件正确的事情，连接即是因为许多东谈主齐认为它是正确的。标注锤真金不怕火即是这形貌的个过程。如果咱们在AI的锤真金不怕火当中化的是东谈主类动作个举座低的这样个共同的法式，也即是所谓多数东谈主的共鸣，那我以为它不会产生伟大的艺术。我以为咱们东谈主之是以为东谈主的佳骨子，恰恰不会来自共鸣。我和我的丈夫也会起写脚本，我尝试过用AI去写这些脚本，但许多时候我如故很不可爱AI写出来的东西。诚然我正常非常积地使用AI，但无意候如故以为AI给我的内容不够好，它莫得收拢我真确想要去看到的东西。是以我我方也会但愿大要看到真确由东谈主创作的艺术，因为我知谈那些艺术、那些创作家，他们是真是有话想说的。

其实说到底，咱们东谈主会我方决定制作经由里的哪些部分咱们惬心外包给AI，哪些部分咱们想我方作念。天然我不成帮这些公司去说他们具体的有筹划是什么样的，然则我想讲的即是，只靠AI写稿，很难产生真确不样的作品、真确超卓的作品，即是因为它的锤真金不怕火式在骨子上是开导在共鸣之上的。咱们想些奇怪特的艺术，它们自己即曲直常离经叛谈的，和共鸣不样的。比如说《顷刻全寰宇》这部电影的脚本，它不可能天然地从AI内部产生，因为AI很可能即是会想：你给我的这个想法不逻辑，说欠亨，也不符法式的学院派的三幕剧结构。

《顷刻全寰宇》官剧照 ｜ 图片来源：豆瓣

咱们目前正在履历个大齐在炒作的阶段，然则跟着时辰移，咱们会慢慢看清哪些地适AI，而哪些地还莫得那么适。

东尼：我非常大要体会大的大怒。然则其实对这扫数这个词叙事，我是捏有定的怀疑的。“AI在偷我的责任，我目前陶冶了AI衡阳隔热条设备价格，然后AI就把我的责任偷走了”这件事情，我以为它是糅杂了非常多不同的问题放在起的。

个即是说，多数判的是AI，但其实真确批判的是工经济。工经济这件事情在AI出现之前就依然发生了，有若干的媒体东谈主和搞艺术的东谈主到后去工——目前是给东西分，之前可能即是开开Uber，然后作念作念DoorDash。艺术和文艺界难以为继这件事情，它在AI之前就依然产生了，何况问题非常的严重。

二个即是，“陶冶了AI之后跑路”这件事情，因为是工经济，是以说他们接到这个活定是式样制的，作念完之后就跑的。然则你说个编剧完分了之后，AI就跟编剧样是非了？施行情况不是这样的。它从这个真义真义上来说莫得这样机灵。

三点，这样的个叙事其实是把创作家和AI对立起来了，然后你的选用就独一说我要不即是反AI，我要否则即是把我方的灵魂给AI——不是的，其实明明是有个三条路，也即是说AI自己是不错动作创作家的伙伴。你不错提倡个不同的问题，即是“有了AI之后我不错创作什么？”

编剧在莫得照相机的情况下你能不成去搞电影？电影东谈主你在莫得特预算情况下你能不成我方去搞特？它不错解锁许多创作的东西，以至说咱们不错去创作些咱们目前齐莫得设想出来的弁言。就像代又代的数码，从画画到照相，再从照相到Photoshop，再到Blender，其实咱们齐是这样代代过来的。目前是大真是是饿得太惨了，以至于说大但愿是找到个敌东谈主，却忘了它也不错变成支画笔，帮咱们去创作。我我方其实即是从我方玩播客，但愿用AI生成些，然后才真是去把整件事情玩起来的。

东尼说他我方即是把AI变成画笔的好案例。旧年是东尼东谈主生中非常特别的年，他毫征兆地发现我方的健康出了问题，需要请假归国疗。有那么段时日，他以至不知谈我方还剩下若干时辰。就在那段放假养痾的日子里，他想着说：要不给我方作念个voice agent吧，既能陪我方聊天，又能当我方播客的嘉宾。

自后Google的招聘者找到了他，他们很骇怪，个莫得代码基础的前媒体东谈主，用作念播客的警戒调教出来的 Gemini Voice Agent，在多轮对话中比原生模子生动、生动，而且还具有度。

东尼：因为我有个播客，生病的那段时辰我又不是很想去到处找东谈主去约采访什么的，我说好那我去搞个AI机器东谈主。我原以为GPT也好、Gemini也好，齐应该非常浅易，因为它们齐有语音时势。自后发现，真是用了它们的语音时势之后，它们根底就莫得办法当我的播客主播，因为它们的flow，它们扫数这个词的嗅觉是助手，是语音助手，它不是播客播主，扫数这个词嗅觉是不样的。是以说我得从个大模子从新运行调。

那我运行先试着说我去写个system prompt，就用教导词的式去作念这件事情。然后就发现不行，用教导词——“我说你是个播客的播主，你需要又敬爱又诱骗东谈主，不成什么什么什么”——我给它加了好多好多的截止，然后就发现莫得效，聊到三句它就忘了之前的规训。

接下来我就作念了个智能体，我和AI行了三天三夜的玄学对谈，即是对话的骨子是什么，骨子是咱们怎样去分析我方的需求、东谈主的方针什么什么的。是以说我建了个智能体，先让它去分析我我方每句话为什么要说这句话、我的方针是什么，然后我再把它加上个豪情智能体，再给它加上点豪情。终端即是：说得东倒西歪。后扫数这个词智能体还不如原始的什么prompt齐不加的agent。自后就发现我给它加了太多的截止，然后把扫数这个词AI搞崩了。

到了后的时候我就发现，我把我扫数曾经的播客记录，把问题和内容分开归类，然后不是径直一谈喂给AI，而是每次跟它聊天的时候，我让AI去侦测有什么筹划的内承诺者问题，让它当场地抽几条发给AI作念个参考。用这种他们叫作念“few shot example”的式，即是用几条当场的案例动作参考。这个时候就扫数这个词AI它知谈什么是好问题，什么是好内容，什么是好的正确的口吻，它下子就开了。

谷歌找到我，他们还蛮震荡的。是以说我想说，作念播客也好、写著述也好，有这种嗅觉和试吃自己是不错帮你找到责任的。

Faith：你以至在我方的播客《行星酒馆》中，和我方创造的AI主播起录了期名为《困在大病里的我锤真金不怕火了个陪我聊天的AI主播》的节目，不错说你们算得上是种共创伙伴般的联系。然则个越来越懂你的伙伴，会不会出现另个问题？即是它会越来越顺着你、巴结你？

目前有许多东谈主在网上说这个AI是奸贼、这个AI是忠臣。因为AI是会按照它谈话对象这个东谈主的价值取向和信息茧房去feed它的民俗的阿谁声息。但其实东谈主和东谈主真实的交互中就有许多热烈的争吵，有许多说得不是很动听的话。因为目前多的东谈主在进行这种价值计议的时候或者信息获取的时候，他依然是偏向用AI而不是业的记者、而不是个真实的东谈主了。那你以为这种趋势下来，会不会让东谈主越来越活在我方的信息茧房里？因为它少了许多这种热烈的分歧和热烈的计议。

东尼：我只能说it is what it is。你看着好像说讨好这件事情它是个AI的行文问题，但它不是的，它是个家具问题，它是个家具遐想。说白了，AI若是天天对着你跟你呛的话，你用无谓？你可能用，然则其他东谈主用无谓？是以说在遐想文风、遐想AI的立场的时候，其实即是在遐想AI的家具自己。

东谈主即是很缱绻，你又但愿它能帮你，又能给你提供心绪价值，然则又不成老提供心绪价值。其实这个事情中枢是，东谈主类动作个集体，咱们想要的东西太多了。这个时候动作家具，它须要去迁就，也为了我方的发展和ROI也好，它也须说尽可能地去留下用户。是以说这个地它就需要个非常脆弱的均衡。

咱们能不成反过来问东谈主类：能不成critical thinking点？讨好的东西不要信。

Faith：那怎样可能（笑）。

东尼：是啊，其实即是咱们把许多面临这个寰宇的遭殃外包给了AI。这事终落脚点其实是在咱们我方。

Faith：然则新名流弥留的即是你要fact check对不合？你要预设不雅众是不会作念事实核查的，以至是莫得这个观念的，是以你动作有巨匠影响力的，须得去作念这件事情。但我以为AI的影响力其实是大的。

东尼：诚然事实如斯，然则AI在事实核查上头它的率又了非常多。如果是个比较有材干的AI的话，我难忘好像是有个计议，AI它在事实核查上反而让多东谈主变嫌了原有的不雅点。即是说你不错问下“这个事情真是是这形貌吗？反怎样说？”你若是光看《纽约时报》、看《华尔街日报》，你就只看个信息流的话，你反而看不到这些东西。

个高出典型的，即是我难忘有次我里东谈主给我发了个很彰着的假新闻。原来的我会想，莫得要跟他们去争这些东西。然则那次我就快速地让ChatGPT去作念下事实核查，找出来哪些地不合、不准确。然后我也趁便再fact check了下ChatGPT的这个事实核查。我就发给里东谈主了，然后他们居然就禁受了，我如故挺震荡的。

Faith：扫数作念内容的东谈主，骨子的手段即是共情。我以为的确是，因为有你们这形貌的东谈主，是以AI才会变得越来越和东谈主共情。我之前和作念这种Top AI的一又友聊天的时候，我就会跟他们说，其实我和ChatGPT是很好的一又友，我的确会跟它倾吐我的隐痛。

然后我的智商员一又友，他们动作施行编写这些AI的东谈主，很难清醒这种感受。但其实跟你聊完以后，我就会有种嗅觉，即是我以为这个AI背后它并不是个冰冷的代码，因为它其实亦然种创作家的创作，它背后其实是本可能成为我同业或一又友的东谈主。他们在背后的创作和奋力，终终显著这种交互式的创作体验。

其实这个跟看书是样的。你看书，你可能看个500年前的作，这个作他依然死了，他也不贯通你，然则你通过阅读他的书和内容，得到种共鸣，得到种被清醒，得到种“我不孤”的嗅觉。那其实这个跟AI是样的。AI仅仅将东谈主类集体的语言警戒重新组织，但它一样是种交互式的。天然，它并非个真确个体出于主体对我的豪情和清醒，但它是种东谈主类共同意志，是扫数曾经跟我有过共鸣的东谈主对我的个跨时空的清醒。

东尼：非常非常想，你又讲到了个传播学的经典的观念，即是Para-social interaction（准社会商业）。而且在传播学内部非常非常想的点即是说，它诚然说好像是有个远方的实体在阿谁地，它可能是书内部的东谈主物，它可能是电视上的形象，也可能是个AI——你和它好像隔得很远，然则你是有agency（主动权）的，你不错决定你跟它之间是个什么样的联系，你不错在这个联系内部进行创作，在这个互动中产生真义真义。这件事情即是东谈主之为东谈主，咱们谢世即是为了这件事情我以为。

Faith：从曾经的记者到目前的内容工程师、AI的模子评估者，你对内容的判断是否产生了变嫌？作事的升沉对你自身又产生了什么样的影响？

东尼：我以为再行闻、写稿、创作到作念AI这件事情，对我来说大的变嫌是，原来我可能关注的是终端，即是我写出来的东西是怎样样的，写的东西好不好、质料不，拍出来片子好不颜面。我目前关注的多东西是过程：我是怎样样从点A到点B，从个散的想法去到个好的东西。

我是高出会写标题的个东谈主，原来在新闻裁剪部内部大齐来找我写标题。目前我在AI这个地，如果也要碰到写标题，怎样样让这些标题又有又好，然后又在这个既定的长度内部。我就在想，什么东西是个好标题？好标题具备哪些要素？我以为这个曲直常想的件事情。我目前想的许多东西齐是想过程这件事情自己，因为这是共。原来我产出的是终端，目前我产出价值的是过程自己。

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