AI写新闻？听起来就像让计算器去写情诗，技术上或许可行，但骨子里透着一股子荒谬。那些早期生成的玩意儿，读起来就像翻译软件喝高了之后的胡言乱语，语法僵硬，毫无灵魂。我们这些在编辑部熬夜抠字眼、为了一个精准的动词能跟自己较劲半天的人，看着那玩意儿，只会轻蔑地笑笑。
现在？呵呵。
现在我得承认，风向彻底变了。这东西不再是那个笨拙的学徒，它已经悄悄地，几乎是在一夜之间，进化成了一个你无法忽视的“怪物”。它能在一瞬间，我是说字面意义上的一瞬间，吐出几千字的稿子，结构完整，逻辑……嗯，至少看起来还像那么回事儿。
于是，我们这些“老媒体人”面临一个极其尴尬又现实的问题：打不过，那就只能加入。或者说，学会怎么驾驭它。这就引出了今天真正想聊的核心——怎么用AI写新闻，以及，我们这个行业到底在用它干嘛。
别当作家，当个“导演”：核心是提示词工程 (Prompt Engineering)
忘掉你是一个奋笔疾书的作者吧。跟AI打交道，你的新身份更像一个导演，或者一个特别挑剔的甲方。你手里的剧本，就是提示词（Prompt）。你给的剧本越烂，AI这个演员就演得越砸。
新手最常犯的错，就是扔给它一句模糊的话，比如“帮我写一篇关于新能源汽车市场的新闻”。
这简直是灾难。
它会给你一篇最平庸、最安全、最没有价值的“标准答案”集合体，充满了网络上随处可见的陈词滥调。读完之后，你感觉自己什么都看了，又好像什么都没记住。
真正有效的玩法，是把提示词当成一个精密的“指令包”。你需要把自己脑子里那篇成型文章的骨架，掰碎了喂给它。
想象一下这个场景：
“你现在是一名资深的财经记者，为《第一财经》撰稿。请撰写一篇深度分析稿，标题要犀利，带有悬念。文章需围绕‘国内新能源车企价格战的背后逻辑与未来隐忧’展开。第一部分，用两到三段话，快速描绘当前价格战的惨烈景象，引用比亚迪、特斯拉、蔚来的最新降价数据作为案例。第二部分，深入分析价格战的三个主要驱动力：1. 供应链成本下降（特别是电池）；2. 市场份额的抢夺；3. 资本市场的压力。每个点都需要有逻辑支撑。第三部分，这是重点，探讨价格战带来的两大隐忧：1. 对二三线品牌生存空间的挤压；2. “以价换量”模式对企业研发投入和长期创新的潜在伤害。请在这里加入一些批判性思考。结尾部分，用一个开放性的问题收尾，引发读者思考。写作风格：要求语言精炼，数据翔实，观点明确，避免口水话。整体基调要客观中带着一丝冷静的担忧。”
看明白了吗？你不再是让它“创作”，而是在让它“填空”和“组装”。你负责搭建骨架、设定调性、明确观点，它负责填充血肉、组织语言。这才是人机协同的第一步，也是最关键的一步。
永远的达摩克利斯之剑：事实核查 (Fact-Checking)
AI有一个致命的，甚至是恐怖的缺陷，行话叫“幻觉”（Hallucination）。说白了，就是一本正经地胡说八道。
它会编造数据，杜撰引语，甚至给你安上一个根本不存在的“专家”。因为它的原理是基于概率生成文本，当它知识库里没有确切答案，或者没理解你的问题时，它就会“猜”一个最像答案的答案给你。
这对新闻业来说，是毁灭性的。
所以，任何AI生成的内容，尤其是涉及数据、人名、时间、地点等关键事实的部分，都必须，我是说100%必须，经过人工的二次核查。把它吐出来的每一个数字，都扔回搜索引擎里过一遍；把它引用的每一句“名言”，都找到原始出处。
把它当成一个速度极快但极不靠谱的实习生。他的活儿能帮你省去80%的时间，但剩下的那20%的核查工作，重要性却占了120%。一旦疏忽，你的职业生涯可能就交代了。永远不要完全信任AI输出的事实。这是血的教训，谁踩坑谁知道。
最后的“神之一手”：灵魂注入 (Soul Injection)
就算你给的提示词再完美，事实核查再严格，AI交出的稿子，读起来依然会有一种……“塑料感”。它流畅、标准，但就是少了点人味儿。
这“人味儿”是什么？
是情绪的起伏，是独特的视角，是藏在字里行间的洞察，是那种只有亲身经历过、深度思考过才能带出来的温度和锐度。
这，就是人类记者最后的，也是最坚固的壁垒。
AI可以帮你整理“某公司财报发布，营收同比增长20%”这样的信息。但它写不出一个老员工看着公司起高楼、宴宾客，如今却面临转型阵痛时，眼神里的复杂情绪。它能罗列出某个社会事件的时间线，但它描绘不出当事人在深夜里那种无助的叹息。
所以，我们的工作变成了“后期加工”。在AI搭建的框架上，进行“灵魂注入”。
- 改写标题 :AI给的标题往往四平八稳，你需要一个更刺痛、更能引发共鸣的标题。
- 重塑开头结尾 :把AI生成的平庸开头换成一个引人入胜的故事或场景，把乏味的总结性结尾改成一个有力量、有留白的金句。
- 加入“金句”和比喻 :在文章的关键节点，插入你自己提炼的、带有鲜明个人风格的观点和生动的比喻。这些是AI的思维盲区。
- 调整语序和节奏 :打破AI那种均匀、平滑的句子结构。刻意用一些短句、倒装句，制造阅读的节奏感。这就像给一首机器谱的曲子，加上了真人的呼吸和停顿。
媒体行业的真实实践：从“脏活累活”到“超级大脑”
说到实践，那就有意思了。现在媒体行业用AI，根本不是大家想象中那种“AI记者全面上岗”的科幻场景，而是非常务实，甚至有点“鸡贼”的。
1. 自动化“垃圾时间”这是最广泛的应用。比如体育新闻里的赛果报道、财经新闻里的股市收盘快讯、公司的财报简报……这些内容高度模板化，变量就是几个数字和名字。过去需要一个编辑守着，现在一个脚本挂着AI接口，自动抓取数据，自动生成稿件，一分钟内就能发布。本质上是把人从那些重复、琐碎、足以磨灭所有创作热情的“脏活累活”里解放出来。
2. 数据新闻的“超级外挂”这块是真正能体现AI价值的地方。以前做一篇深度的数据报道，记者可能要花几周甚至几个月的时间去清洗、分析海量的数据表格，寻找其中的关联和趋势。现在，你可以把整个数据库扔给AI，用自然语言向它提问：“帮我找出过去五年里，所有城市房价涨幅与新生儿出生率之间的相关性，并可视化呈现。”AI不仅能快速给出结果，还能帮你发现一些人类分析师可能会忽略的隐藏模式。它在这里扮演的，是一个不知疲倦、算力无穷的顶级数据分析师。
3. “洗稿”与SEO的灰色地带这个得说，但不太光彩。大量的营销号、内容农场正在用AI疯狂地“创作”内容。它们抓取全网的热点文章，让AI换一种说法重新写出来，再批量发布到各个平台，去抢夺流量和搜索引擎排名。这种做法极大地制造了信息噪音，也让原创内容的生存环境变得更加恶劣。这是技术被滥用的典型，也是我们必须警惕的信息茧房加固器。
4. 个性化新闻推送的“幕后黑手”你手机APP里那些“猜你喜欢”的新闻，背后越来越依赖AI算法。它分析你的点击、停留、评论，给你打上成千上万个标签，然后为你“量身定做”信息流。这背后，AI不仅在推荐，甚至在根据标签，重新组合、生成你可能感兴趣的新闻摘要或导语。它让我们看得更爽，也让我们变得更狭隘。
所以你看，AI在媒体行业的实践，是一幅复杂甚至矛盾的图景。它既是解放生产力的天使，也可能是制造信息垃圾的魔鬼。
归根结底，AI不是我们的敌人，它只是一个工具。一个被无限放大了能力的工具。锤子可以用来盖房子，也可以用来伤人。未来，一个优秀记者的核心竞争力，不再是“写得有多快”，而是“提问提得多好”、“思考得多深”、“人性洞察得多准”。
我们要做那个手握锤子的人，而不是盯着锤子瑟瑟发抖，更不能成为锤子本身。我们的战场，已经从稿纸转移到了与AI对话的那个小小的输入框里，以及，在那之外更广阔的、机器无法触及的真实世界。
