交汇点讯 新闻业的历史，某种意义上也是一部不断追逐速度的历史。从铅字排印到电波传讯，从互联网即时传播到移动终端触手可及，技术一次次打破时空藩篱，让信息抵达更远的地方，触及更多的人群。如今，人工智能的浪潮奔涌而至。这一次，技术改变的不只是新闻传播的速度与广度，更开始深入新闻生产的肌理，介入信息的搜集、判断乃至表达。
当机器开始执笔，当内容可以批量生成，当语言的壁垒开始被算法打破，一个严肃而深刻的问题摆在世界新闻人面前：新闻的价值，究竟由什么定义？记者的意义，又在哪里？
金秋十月，南京国际青年会议酒店，一场关乎新闻业未来的思想交锋由此展开。10月16日，2026年“一带一路”记者组织论坛“媒体变革：如何提升记者能力素养”主题研讨会上，各国记者与学者带着各自的新闻实践，探讨人工智能带来的机遇与挑战。
跨越国界的对话，指向的核心问题却不约而同：如何在生产方式巨变中守住新闻初心，让技术真正成为服务公众、增进理解的力量？技术改写着新闻人的能力边界，也让新闻的专业价值愈发凸显，引发与会者对新闻业未来的深层思考。
“三小时，十分钟。”清华大学新闻与传播学院教授陈昌凤举出美国新闻网站Axios的例子：一份每日新闻综述，过去一个团队需要约三小时，如今借助AI，只需十分钟。然而，采编并未悉数交给机器。记者先梳理熟悉的地方媒体、社区信息及可信信源，再将这些经验嵌入工具，由AI整理并附上链接，最后仍由人选择、判断。机器跑得快，是因为有人告诉它从哪里出发、往何处去。陈昌凤由此指出，记者不仅使用AI，也开始参与规定AI如何工作。
变化近在眼前。中国新闻社记者孙晨慧把大疆Pocket、AI录音笔和电脑带到会场。智能防抖，让现场影像更加平稳；自动转录，让采访录音迅速成为文本，甚至生成纪要和思维导图。摄影、采写、编辑之外，设计任务、理解模型、审查输出，逐渐成为新闻人的新本领。
然而，AI深度介入新闻生产，却始终有不可逾越的边界。陈昌凤提及，两名记者借助AI处理两万多起法院案件，人的工作不是坐等答案，而是先提出调查问题、整理材料，再追查证据。另有一项调查从约三万三千起案件登记信息中筛出数百条线索，还需记者逐案审阅、辨识指控。线索不等于事实，个案不能轻易推及整体。AI打开海量材料，恰恰把专业判断推向了更深处。
从前，记者常以能够抵达信息现场、获得独家材料见长；今天，信息获取的门槛在降低，证据辨识的门槛却未必随之降低。当模型以笃定的语气作答，记者更要追问：来源何在？证据能支持多大范围的结论？哪些仍然存疑？新闻专业性的内涵，由此得到重新审视与界定。机器越是擅长生成答案，记者越要善于提出问题；技术越是能够处理海量信息，新闻人越要具备辨识真相的能力。
由此，斯里兰卡记者图尚·坎查纳·贾亚拉尔·达萨纳亚克在会场提出的一个问题，格外耐人寻味：“我们是否很好地利用了AI所节省下来的时间？”省下的时间，是生产更多同质化内容，还是走向更多现场、倾听更多声音？前者只是把新闻变成更快的流水线，后者才可能让技术进步成为新闻进步。机器扩大信息处理的半径，记者更应拓展抵达现实的深度。
赞比亚记者马兰吉·恩佐波拉的讲述，给出了一个具体答案。报道中国企业在赞比亚的投资项目，他走进仓库、工厂、生产线，也走到工人与当地社区之间。项目带来了怎样的就业机会？发展承诺如何落到日常生活？管理者与普通劳动者看到的变化是否相同？宏大图景，唯有放进真实的生产场景与个人经历，才有温度，也经得起检验。这些疑问，没有哪一份自动生成的项目综述可以代为回答。
现场的意义，还在于人与人的相遇，常常会生出原先不曾想到的问题。孙晨慧谈起当天上午参观侵华日军南京大屠杀遇难同胞纪念馆的经历：一名法国记者说起自己的祖父曾参与抵抗德国纳粹，随即追问，中国人如何面对跨越世代的历史创伤？两国的历史记忆，在南京彼此照见。AI可以转译言语、汇集史料，却不能预设这种相遇，更不能替代人类对伤痛的理解与共情。从看见到理解事实，靠的不止算力，更是人的感受与追问。
会场上的不同声音，也映照出新闻业深层的不变。巴基斯坦同行强调为公众利益追求真相，尼泊尔代表关注劳动者与边缘群体的表达，非洲记者协会代表直言“记者不能将责任外包”。南京师范大学新闻与传播学院执行院长庄曦把新闻人的根本素养归结为三点：基于证据的独立判断，扎根现场的理解沟通，面向公共利益的同理心。语言、国情不同，却在这里形成共识：技术改变的是手段，不能改变新闻对真实的忠诚、对人民的关切、对责任的承担。这也与中国新闻工作者坚持以人民为中心的价值追求相契合。
然而，如果仅仅把AI视作采编工具，把记者的出路理解为“比机器更有人情味”，仍不足以回应这场变革。复旦大学新闻学院教授张志安把视野推向整个信息生态。他指出，过去公众从传统媒体走向社交平台；如今，越来越多的用户直接向大模型提问，由AI整合信息、生成回答。新闻不只是借助机器生产，也开始被机器重新组织、解释和分发。入口在变化，内容抵达公众的路径在变化，媒体与受众建立信任的方式同样在变化。
显然，如果优质新闻只能停留在传统页面，不能成为新信息入口中可靠、可辨识、可追溯的知识来源，权威内容就可能在算法重述中失去出处与语境；如果一味迎合流量与机器偏好，媒体又可能失去赖以立身的专业立场。主流媒体系统性变革，既要更新工具、建设专业数据库，也要健全核查、标识、把关和问责机制，让可信内容在新的传播链条中仍有分量。新闻机构需要懂技术，更需要用专业规则塑造技术的使用方式。
在交流中，一些非洲记者还谈到AI翻译给多语言报道带来的便利，也谈到本地语境被误读、技术资源分布不均的困境。尼泊尔代表倡议建立AI与新闻合作机制，推动技能培训与跨国交流。世界连接得更紧，不代表彼此理解得更深。若模型熟悉的是少数语言、少数叙事，许多普通人的生活就可能在“全球化”的答案里失语。提升AI时代的国际传播能力，既要有跨越语言的技术，也要有扎根当地的知识、平等交流的姿态。
这也是此次论坛研讨与采访活动的另一重意义。来自不同国家的记者在苏州、昆山观察智能制造与产业创新，在南京走近厚重历史；既看现代中国的发展现场，也在面对面交流中重新理解彼此。国际传播的说服力，不在于让机器把同一套话语翻译得多么流畅，而在于让真实的生活自己说话，让不同文化能够彼此提问、相互倾听。信息瞬间可达，理解仍需时间。技术可以搭桥，走过桥的终究是人。
研讨临近尾声，主持人、复旦大学教授郑长忠提出一个颇具意味的说法：“AI赋能我们”，人类也要“为AI立心”。张志安则给新闻人提出三种训练：给AI纠错，和AI较劲，比AI更有趣。所谓“有趣”，不是故作新异，而是发现不寻常的问题、捕捉不可替代的细节，凭借更复杂的思考与更真切的现场感，写出机器难以复制的报道。大潮汹涌，新闻人不能只守成，更要把职业经验转化为新的能力，让价值追求贯穿始终。
从铅字到算法，从纸页到模型，新闻业总在变化中寻找自己的位置。今天真正值得追问的，已不只是“AI还能替记者做什么”，而是“有了AI，记者更应该做什么”。让机器替我们处理繁复，让人去承担判断；让技术延伸触角，让新闻回到现场；让信息传播得更远，让事实与信任扎得更深。这正是跨国对话留下的启示。
当内容不再稀缺，稀缺的将是抵达真实的勇气、辨明真相的能力，以及为公众负责的恒心。技术奔涌向前，新闻人，仍须站在事实之上，站在人民之中。
新华日报·交汇点记者 朱绍岳
