ChatGPT是一种对话式 AI 服务，通过使用大规模预训练和最先进的机器学习技术来模仿人类与其他人之间的对话，从而帮助用户搜索信息、回答问题或者沟通交流。
自2022年末ChatGPT发布后，全网掀起了一股ChatGPT热，国内的各家媒体纷纷开始报道这项技术，引发广泛的社会关注和讨论。
对此，深度训练营将梳理ChatGPT相关事件及各大媒体进行报道的两条时间线。通过分析主要媒体报道和媒体的切入角度，试图厘清媒体从哪些角度报道ChatGPT、有哪些报道和呈现方式、哪些报道为读者提供了丰富的信息增量或新颖的观点。此外我们采访了三位报道此次事件的媒体记者，她们分别是极昼工作室记者姜婉茹和36氪记者邓咏仪、周鑫雨，并且总结了科技热点事件报道的有关方法论。
2022年11月30日，OpenAI 公布了一个通过由 GPT-3.5 系列大型语音模型微调而成的全新对话式 AI 模型ChatGPT，它不仅能进行自然的多轮对话、高效的精准问答，还能生成编程代码、电子邮件、论文、小说等各类文本。这款人工智能会话机器人功能十分强大，一经上市便迎来使用热潮，仅用了5天时间就获得了100万用户；据瑞银集团报告，截至1月末，ChatGPT月活跃用户已突破1亿，成为史上用户增长最快的应用程序。一时间，有关于ChatGPT的讨论热度攀升，热度之下，ChatGPT的冲击波影响全球。A股市场上，与之相关的搜索引擎概念股股价大涨，各大科技巨头和引擎公司纷纷入局，智能对话机器人研发成为了兵家必争之地，一波研发潮流席卷而来。1月，微软追投数十亿美元投资OpenAI，这是继2019年微软投资10亿美元以及2021年另一轮投资以后，双方的第三轮长期合作；1月26日，美国数字媒体 Buzzfeed 宣布将使用ChatGPT来进行内容创作优化。BuzzFeed，自2021年12月上市以来，在市场上的表现可谓一波三折。到2022年6月，该公司的股价已经下跌了40%，此后一直呈下降趋势，在 BuzzFeed 传出将使用人工智能制作内容的消息后，接下来两天 Buzzfeed 的股价涨了三倍，创下了上市以来的最大涨幅。自此之后，二级市场涌现了一批ChatGPT概念股。根据36氪报道，2月上旬开始，“ChatGPT概念股”如雨后春笋，包括汉王科技、海天瑞声、科大国创、科大讯飞在内的多支股票接连大涨，即便他们的业务只和ChatGPT底层的 AI 技术有部分关联，也并没有成型的产品。2月初，谷歌母公司Alphabet确认，将推出“实验性对话式 AI 服务”Bard。2月8日，微软举办发布会，直接推出了带有对话（Chat）功能的必应（Bing）主页，并更新了Edge浏览器。3月15日，OpenAI 发布了多模态预训练大模型GPT-4，在识图能力、文字输入拓展、回答准确性和创意文本方面做了相应的升级。实验表明，GPT-4在各种专业测试和学术基准上的表现与人类平均水平相当。国内科技圈中，百度表现不俗。3月16日，百度在北京总部发布新一代大型语言模型、生成式 AI 产品文心一言。首批用户可以通过邀请测试码在文心一言官网体验产品，后续将陆续开放给更多用户。“ChatGPT好得吓人，我们离强大到危险的人工智能不远了。”特斯拉创始人马斯克在Twitter上感叹；微软创始人比尔·盖茨相信，以ChatGPT为代表的人工智能的进步是目前“最重要的”创新。一众科技大佬纷纷表达自己的欣喜以及忧虑。国际舆论场上，普通民众对于人工智能新进展表示惊喜；而科技领域的工作者则看到了更深处的知识产权保护以及机器伦理的问题。
制图丨刘芸丽
阶段一：ChatGPT初入公众视野（2022.12.7~2023.1.20）
关键词：ChatGPT，AIGC赛道
在这一阶段中，部分媒体对ChatGPT进行了报道，内容侧重于介绍ChatGPT的功能以及其对AIGC行业发展趋势的影响。ChatGPT自11月30日推出，到12月5日用户数量已突破100万。部分媒体最早关注到这一现象，其报道也初步将ChatGPT引入公众视野。但这一时期媒体的报道较浅，角度也较为单一，也没有引发受众的广泛关注。
12月7日，中国基金报发布了报道《ChatGPT被“玩坏”，美图大涨45%，AIGC赛道风口来了？》，该报道主要有两个特点，一是发布时间较早，在ChatGPT上线一周后就注意到了ChatGPT的强大功能，为大众了解和关注ChatGPT提供了信息窗口。二是数据详实，文中引用了美图公司及其他上市公司的股价上涨数据，展现了ChatGPT出现对AIGC赛道的影响。
值得注意的是，这篇报道较为客观，并没有单方面地呈现ChatGPT的功能优点，还指出了ChatGPT的缺点：有时会给出看上去正确但荒谬的答案、微调提问的方式会得到完全不同的答案、有时会反复使用某些句子等等。同时，报道中不仅提出ChatGPT令整个市场重新评估AIGC赛道预期，AIGC或将迎来发展风口，也表达了AIGC技术距离实现商业变现还有一段距离。
阶段二：媒体的第一轮报道热潮（2023年1月底~3月初）
关键词：ChatGPT，历史意义，影响
1月底，微软投资ChatGPT，2月初谷歌母公司Alphabet推出实验性对话式 AI 服务Bard。2月7日，百度官宣其类ChatGPT项目中文名为“文心一言”。在这些关键节点中，更多媒体加入了ChatGPT的讨论热潮，报道的范围和角度更广。讨论的焦点包括：3.ChatGPT的局限及其涉及的伦理问题。如澎湃新闻2月7日发布的《写出“毁灭人类计划书”的ChatGPT，连这都不知道》；2月9日，美籍华裔科幻作家特德·姜（Ted Chiang）在《纽约客》上发表文章《ChatGPT是网上所有文本的模糊图像》，形容ChatGPT的原理是一台会将网上海量信息进行有损压缩的打印机；谷雨实验室-腾讯新闻2月12日发布的《ChatGPT的政治正确，是怎么“喂”出来的？》；3月8日，语言学家乔姆斯基与伊恩·罗伯茨、杰弗里·瓦图穆尔共同在《纽约时报》发表名为《ChatGPT的虚假承诺》的文章，表示模型只是具备表面上的流畅度，所给出的答案都是基于统计学意义上最为合理的，它没办法理解自然语言的语境和逻辑；计算机科学家Ian Bogost在大西洋月刊上撰写的《ChatGPT Is About to Dump More Work on Everyone》，表示ChatGPT的不足会带来更多新的工作。5.ChatGPT引发的 AI 军备竞赛。如科技媒体 The
verge 3月5日的报道：《Meet the companies trying to keep up with ChatGPT》，文章列举出了一系列入局者与 OpenAI 潜在的竞争者，如百度和阿里，讨论了他们如何试图创建自己的语言模型，与ChatGPT竞争。在这一阶段，各类媒体报道持续跟进，掀起了一轮持续一个多月的讨论热潮，为受众了解ChatGPT提供了全面的视角。但随着时间的推进，媒体提供的信息饱和，这股讨论热潮也在3月初逐渐平息。
阶段三：媒体新一轮的报道热潮（2023.3.15至今）关键词：GPT-4，文心一言，Copilot
在ChatGPT爆火之后，人们纷纷预测OpenAI的下一步进展。但没过多久，OpenAI却主动公布了最新动向。2023年3月15日凌晨，OpenAI 发布了多模态预训练大模型GPT-4，它在GPT-3.5的基础上，有了极大的提升。紧接着，百度也在3月16日发布了新一代大语言模型、生成式 AI 产品文心一言。在此基础上，媒体的报道进入了新一轮的热潮。
通过梳理发现，在这一轮的报道中，媒体主要关注了以下两方面：
1.GPT-4的功能特点。如科技媒体机器之心3月15日凌晨的报道：《GPT-4震撼发布：多模态大模型，直接升级ChatGPT、必应，开放API，游戏终结了？》；量子位的报道《GPT-4发布！ChatGPT大升级！太太太太强了！》；InfoQ 3月15日发布的《GPT-4 重磅发布，吊打ChatGPT！编程能力牛到让我睡不着：10秒做出一个网站，1分钟开发一个游戏》
2.Copilot的使用功能。如新智元3月17日发布的《微软深夜放炸弹！GPT-4 Office全家桶发布，10亿打工人被革命》；机器之心3月17日发布的《今天，GPT-4登陆Office全家桶，打工人的生产方式被颠覆了》；Topbook3月17日发布的《微软半夜发布颠覆性 AI 工具 Copilot，GPT-4 Office 用起来如何？》，特别的是，这篇文章是由New Bing撰写，Notion AI 润色的，使文章更具科技色彩。
3.百度文心一言产品的表现。较为有代表性的是财经网3月16日的报道：《百度发布文心一言！表现怎么样？我们近距离体验了一下…》；量子位3月16日发布的《文心一言 vs GPT-4实测！百度背水一战交卷》；超人测评（36氪旗下测评公众号）3月17日发布的《看完ChatGPT和文心一言的发疯文学，我确定不会失业了》。
4.OpenAI将面临的竞争和挑战。在GPT-4发布的同时，由OpenAI前员工在2021年成立的公司Anthropic也发布了自家的大语言模型Claude，是ChatGPT最大的竞争对手。相关报道有：海外独角兽在3月15日发布的《Anthropic：出走OpenAI，Google站队，AGI是天使还是魔鬼》；The verge在3月16日发布的报道：OpenAI co-founder on company’s
past approach to openly sharing research:‘We were wrong’，文章采访了OpenAI联合创始人Ilya Sutskever，对于为何没有在GPT-4的技术报告中披露包含关于架构（包括模型大小）、硬件、训练计算、数据集构建、训练方法等细节进行了进一步的询问，Ilya Sutskever从对竞争的忧虑与对技术安全的担忧两个方面进行了回答。
可以说，这一阶段的报道是对第二阶段的持续和深入。媒体的报道内容也是随着OpenAI和百度的新动向而持续跟进的。
我们注意了以下几篇关键性的报道，为这次事件提供重要信息增量或提供独特报道角度。
（1）美国《财富》杂志的报道
1月31日，美国《财富》杂志刊登封面文章《全球爆红的ChatGPT是如何诞生的？》引发了创投圈的讨论热潮。《财富》的报道首次披露了ChatGPT的诞生故事、OpenAI 公司创业历程，以及与微软的交易细节，并讨论了它对科技、商业和人类生活的影响。这篇报道的最大意义在于独家性和全面性。它是最早采访到OpenAI 联合创始人兼首席执行官山姆·阿尔特曼的报道之一，在大众对ChatGPT诞生的历程以及 OpenAI 公司与微软交易细节较为模糊时，进行了信息披露。
（2）财新周刊的报道
2月20日，财新周刊发布了报道《ChatGPT会颠覆谁？》，这篇报道内容丰富，视角较为全面。文章的基本结构为：1.梳理其爆红历程；2.产品背后微软和谷歌两大巨头的竞争；3.中国 AI 圈的反应；4.最突出的影响：对教育的冲击；5.精确性、伦理问题和当前法律规范。
文章采访多位科技公司的负责人、资本合伙人、多家国内科技公司AI从业者，至少有13位采访对象，让文章在数据、公告、研究之外还有更新鲜和翔实的业界动态。因此，与同类型稿件相比，有了更多信息增量。
（3）每日人物的报道
每日人物2月11日发布的报道《我不怕ChatGPT，因为他没我便宜》发布，这一篇报道的报道角度更为新颖，抛出了大众最关切的问题之一：ChatGPT是否会代替文字工作者？这篇报道采访了8位可能会被 AI 取代的打工人，如程序员、金融分析师、律师、编剧以及新闻和广告从业者等。通过与8位采访对象对话的形式，呈现出他们使用ChatGPT的感受，提出了“打不过就加入”的思考。报道的末尾，记者以自述的形式，指出了“人的主观能动性，还是要比机器人强”，对报道主旨进行了升华，引发读者更强烈的情感共鸣。
（4）36氪的报道
作为科技类媒体，36氪积极参与ChatGPT的报道热潮，连续发布有关ChatGPT的报道。其中，报道角度更新颖、影响力较大的是以下这篇：
2月18日发布的《ChatGPT中国变形记｜深氪》。这篇文章的报道角度是Chat GPT在中国的复刻过程中表现出来的种种问题，冷静客观地解答了中国为什么养不出一个 OpenAI 的疑问。文章采访了大量科技领域的代表人物，如 AI 公司的创始人、工程师、投资人，百度、字节等互联网大厂的内部员工等，从专业者的视角呈现出一个现状：中国绝大多数 AI 公司的无法复刻 OpenAI公司狂堆参数的发展模式。
（5）机器之心的报道
作为一个关注人工智能产业的科技媒体，机器之心对ChatGPT的跟进则更为及时。3月15日凌晨，机器之心发布了《GPT-4震撼发布：多模态大模型，直接升级ChatGPT、必应，开放API，游戏终结了？》，这也是在 OpenAI 公司发布GPT-4后，首篇详细介绍GPT-4的报道，在及时性、时效性及内容的丰富性方面超越了其他媒体。
值得注意的是，这篇文章基于 OpenAI 发布的报告，总结了GPT-4相较于ChatGPT的飞跃式提升，同时，也客观地解释了GPT-4的局限性、训练过程等，为其他媒体的后续报道提供了参考。总之，以上几篇报道在宏观层面研判ChatGPT的发展趋势、呈现大众视角下的ChatGPT，为读者提供及时细致的信息增量，在众多媒体对ChatGPT的报道中脱颖而出。
ChatGPT作为一款新兴的人工智能程序，在2022年11月30号发布后迅速引起关注。面对这一新兴事物，各家媒体除了事实层面的报道，更多聚焦于ChatGPT给科技发展和人类生活将带来怎样的连锁反应。相较于以往人工智能领域的新成果，ChatGPT的讨论不再局限于科技圈，尤为“出圈”。本文对相关报道切入角度的总结如下：
1.ChatGPT自身层面
ChatGPT的技术、功能、应用场景、局限性、诞生背后的商业故事。许多媒体通过呈现与ChatGPT直接对话来获取信息。
2.人类生活层面
媒体在不同领域有着不同的探讨：
财经：ChatGPT及AICG模型的市场规模、融资情况及商业化应用。
科技：ChatGPT采用的GPT-3语言模型和生成式 AI 技术；AI 领域主要技术方向人才供需情况；国内业界的反思，中国式跟进，ChatGPT-3.5、GPT-4与文心一言的对比。
文艺：ChatGPT的价值观和道德标准；ChatGPT从事文字工作的能力；ChatGPT与人类的差异。
社会：ChatGPT代替人类工作的可能；ChatGPT与人类真正对话的可能；ChatGPT对教育和学术的冲击；ChatGPT价值观背后的信息纠偏工作；ChatGPT的出现对现有相关法律的呼唤；AI 治理。
如何报道科技类热点话题，采写一篇有深度、接地气的科技报道？为此，深度训练营采访了报道此事件的三位记者。姜婉茹是极昼工作室稿件《和ChatGPT的22天亲密接触》的作者，这是一篇关注人工智能与人的深度报道，文中和ChatGPT进行了对话，向我们展现了人的处境和选择。邓咏仪和周鑫雨是36氪稿件《ChatGPT中国变形记｜深氪》的作者，这是一篇科技类的特稿，讲述了ChatGPT在中国的落地，观点和内容较为新颖。
根据采访，深度训练营整理出一份关于这次ChatGPT相关事件新闻采写的方法论。Q：在媒体报道ChatGPT的热潮中，如何确定报道的角度和选题落点？我们在朋友圈或者是在媒体上看到非常多的讨论，都是在探讨为什么中国养不出一个 OpenAI？为什么中国没有做出来ChatGPT？这个问题基于前几年中国 AI 产业发展得非常红火的背景下，大家其实对这个的疑问是最多的。所以我们想呈现出ChatGPT模型在中国的现状是怎样的，以及我们要如何让它在中国落地。我对这个领域其实是不太了解的，一开始不知道哪里有东西可以挖掘，哪些是真问题，哪些又是伪问题，甚至我的好奇更多是漫无边际的。后来编辑帮我重新梳理了采访的过程，她问我都做了什么、对什么比较好奇、情感变化有什么？这时候我才知道，原来好奇本身就可以作为文章的推动力。那就以体验的视角，不断和ChatGPT对话，探索这个领域。在写作的过程中，我有时候也不知道ChatGPT会把我引向何方，文章会朝哪个方向发展。一大部分来自于我们的前期积累。因为这篇稿子操作周期非常短，所以我们当时最高效的方法就是先去采访认识的投资人朋友、大厂员工以及创业公司的人。通过这些信源，你会认识更多人，在采访过程中不断地再去补新的采访信源。值得一提的是，我们找了一些AI行业公司的员工，他们在AI行业待了很多年，其中有些人也在国外的大厂工作过。他们大多经历了上一波16年 AlphaGo 的爆火，视角会更加全面和丰富。同时因为身处其中，他们也会发现身边会出现一些比较 drama 的事情。比如，有些公司为了赶上风口，会临时做出一些业务上的调整，或者是重新对自己的产品进行包装。一开始我参考了ChatGPT 给的建议。它建议我采访开发者、从业者还有使用者。但是我觉得自己确实不太了解这个领域，于是先找了一个行业内的朋友，进行初步的知识“扫盲”。一开始更多是大范围地采访被ChatGPT影响到的人，有自然语言算法工程师、 AI 产品经理、创业者、深度使用者，分别解答了一些我好奇的问题。后面根据我对ChatGPT体验和认知的变化，就有了“人与机器关系”的探讨，和向机器投射情感依赖的使用者及心理咨询师作为采访对象。除了事先找一些亲近的朋友了解信息，我们当时还建立了一个石墨文档，进行素材资料的同步。我们会根据时间逻辑，把 AI 赛道内比较重要的事情整理一下，这样我们能对这个行业的发展路径有一个比较清晰的认识。此外，当时盯了很多公司和重要人士的最新消息。比如像 OpenAI ，我们一直在 follow 他们创始人阿尔特曼的推特。在国内，你也要去盯一些公司的动态，不仅仅是百度、阿里、腾讯等，可以去整理这些赛道内的明星公司在大模型上的技术储备。除了关注热点新闻事件外，对于其中涉及到的技术，我也会做一些了解，比如它的技术壁垒到底在哪里，技术难点是哪几个部分。采访的时候你要营造一个比较愉快的氛围，不能让对方感到你的索取感很重。在采访刚开始的时候，我会判断对方是否需要我拥有的一些资源。比如我日常会和创业公司和猎头公司打交道，对行业里的信息了解得比较多，有时候受访者对我们是有需求的。交流的时候，我会先跟他说，想先认识你一下，以后可以保持一个长期的交流。如果你遇到不愿意说的，你可以直接和我沟通。同时，我会考虑到受访者当时的一些情况，比如他如果是一个在职员工，我们要考虑保护这个人的隐私安全。我们先问他是否在公司，避免他的设备被监听。对方可以感受到你对他的善意和保护，这些都能比较有效地建立信任。对于采访对象来说，可能是我们真正说“开始采访吧”这句话之后，他们才觉得采访开始了。但对于记者来说，采访在事前沟通的过程中就已经开始了。在受访者状态放松，我们记者的状态也完全放松的时候，聊的一些细节反而是特别有趣的。另外一个比较重要的约采技巧是，在前期的采访提纲中，不需要把自己的所有疑问都暴露得很清楚，或者你可以用比较委婉的方式。因为如果很多问题太直接，会打消对方的访谈意愿，甚至他们内心会充满戒备与警觉。采访中有一个投资机构合伙人，经历过一些行业的周期。我和他约采访前前后后约了三四次，想和他聊一些以前的故事，但是他最终还是拒绝了。我当时非常好奇，对于投资机构来说，采访其实是一个还不错的露面机会，后来我和对接的 PR 又聊了一下，当时 PR 和我说，他的观察是他们老板不愿意留在过去，想以一个崭新的面貌面对现在的创业者和公众。我当时觉得这个细节非常打动我：所有人都希望在浪潮里以崭新的面貌出现。再追问了一下之后， PR 同学补充了一个细节，他说老板的原话是“最近忙着观察、讨论，确实没空回顾从前”。我就把这个他拒绝我的细节，也放到了结尾。所以，我觉得有时候受访者拒绝你不是一件坏事，这也不意味着沟通的终结。在沟通的前前后后，你都可以把它当作一个素材，用在稿子里。这一篇我采访到的人比较多，有的采访记录非常长，我其实来不及重新去看每一句话，每一个字。在采的时候，我记了非常多的笔记，我就把笔记看了，分门别类整理一下每一段大概在说什么，合并一下同类项。实在记不清楚的，再去查看原文。采访时做笔记，主要是提炼关键词，让我有一个抓手，去回想起当时那个记忆，想起我问了什么，他说了什么。我觉得可能会有两个方法。一个是先给采访对象做分类，第二个是根据一个整体的框架，把相关的信息往里面填。你在前期素材整理当中，可以给采访对象归一个类。我们当时采了20多个人，但是他们每个人会有不同的特点和用处，也会有各自的观点。一方面，比如一部分公司它是非常老的 AI 公司，甚至可能已经创立近10年了。我们可能会把这些公司的采访作为贯穿全文的线索，或者起到给整篇文章的背景定调的作用。另一方面，可能有一些公司非常的年轻，是近几年才成立的初创企业，是 AI 赛道的新鲜血液，可能代表的又是另一种视角。分完类之后，我们会在整理采访素材的时候，把有用的部分标黄，再把这些标黄的部分，放进一个共享文档，填进框架的不同部分。在采访之前，我们已经对这篇稿子的重点有一个大致的想法。我们不能只沉浸在情绪里面，而是要抛弃这些情绪，去务实地做一些真正的梳理。比如ChatGPT的中国打法到底是什么。第一部分我们通过挖掘的一些细节去展现ChatGPT在中国的创投圈、科技业到底引起了多大反响，大家的具体反应是什么？我们会把一些特别场景性的内容放到这一小节里面。第二个小节我们探讨中国是不是能够沿着相同的路径去复刻一个ChatGPT跟 AI 的大模型。这里会更多探讨可能性，以及中国现有的一些发展条件。第三个小节是想盘点一下谁是目前最有条件，最有实力去赢得这场战争的。因为我们平常比较了解创业公司，针对他们手上拥有的资源或者是人才条件，做了一个盘点分析。最后一个小节就是升华式的内容，总结一下稿件的中心思想。有一个比较实用的技巧，我们会在归纳素材的时候，给每个小节提一个核心问题，再用一句话将这个小节进行概括，这样会比较好地帮助梳理这一小节到底要写什么。我是没有先做框架再写稿的习惯。我会觉得先预设，再去印证，有偏离事实的可能性。所以我是没有进行任何预设的，直接进行探索。这种思维方式有好有坏，可能会发现最后的素材，无法充分指向某个结论，或者无法恰到好处地给故事拉开层次、构建结构，但确实会看到我认知之外的新的东西。在这个更具开放性的选题里，不懂的问题不是一个接一个线性出现，而是一整片扑面而来。大量的素材，探索的目的不够明晰，体验时间线的乱序，都给构建文章框架造成了干扰。编辑会提醒我去提炼，我都做了什么，采访了谁，问了ChatGPT什么问题，最后哪个好奇的问题得到了解答，有什么内容可以佐证，相当于后置地从我的体验行为里归纳结构。比如提炼出一部分探索行为背后，是为了解答“机器为什么能自己学习”，意识到这个根本的好奇之后，接下来这个小节的写作就很自然了。故事是很重要的，故事性的存在会增强文章的可读性。当有一些东西你不得不去解释，像什么案例、芯片这类，我们会用到比喻的技巧。其实我们只需要非常直接地告诉读者，这个东西很重要，读者自然而然就会去理解。我们也不是要做真正的技术科普，去和读者抽丝剥茧地讲算力到底意味着什么。此外，还有一个技巧是回顾过去有共性的事件。比如看到ChatGPT爆火的时候，我脑海中立马蹦出来的是，之前的元宇宙、Web3 热潮。我在考虑这些热潮会不会有一些类似性和各自的特殊性。我们的编辑则想到了2016年，AlphaGo打败李世石。我们都会思考这次风口和之前的有哪些异同。这样能够帮助你梳理目前的热潮是如何兴起的，也能帮助读者更快地理解现在发生了什么，以及预测这一波热潮它未来的走势。一是尽量降低专业名词的密度，写老奶奶都能看懂的话。这篇稿件中有一个让我印象深刻的改动细节。初稿里，我描述ChatGPT这个风口跟以前的元宇宙或者Web3有什么不同，我是这样写的：ChatGPT用非常简单的，交互式的对话，让所有人都能明白技术改革的力量。后面编辑把“交互式”改成了类似ChatGPT连3岁小孩都知道怎么用这样的话。二是，一句话里尽量不要出现超过三个数字，尤其是我们在报道公司财报的时候。三是，写完专业报道之后，可以给身边不懂这个行业的人看一看，让他们指出来哪些地方是看不懂的，那就是你需要改的地方。我觉得记者如果纯粹地把百度百科上面的一些专业名词解释扔进报道里面，是对读者的不尊重。你需要将这些东西掰碎，像聊天一样告诉你的读者，并解释清楚。目前的稿件文体其实很接近普通人的阅读习惯了，因为我本人对这个领域也是从零开始了解与认知。我觉得要尽量采普通人的故事和写ChatGPT对普通人的影响，可能会让更多读者感兴趣。ChatGPT本来就是会影响很多人生活的技术变革。其他要在写作中处理的，就是把科学术语转换成相对直白一些的话，以及将技术科普的内容，写得更加易懂。比如要描写的机器训练过程，我当时看到相关的资料，是非常学术的，还有很多公式。最后是用了算法工程师的例子来讲，好像是我和他聊天一样，这样读者看起来就不会太抗拒。Q：如果新手记者想要进入科技领域进行报道，有什么建议吗？我在学生时代，会有一种眼高手低的想法，对非虚构写作、特稿之类的稿件更感兴趣。进入这个行业的时候，我难免一开始就想要写大稿，写文学性、故事性特别强的稿子。但是后来会发现，一个很大的瓶颈在于，如果你对社会不了解，对行业内发生的事情没有很深的认知，你是写不出来这种稿子的。要进入科技领域报道，我觉得确实不能过于眼高手低。我进入这个领域之前，也会有一些担心，因为我对科技完全不了解，也缺少相关的知识储备，甚至我刚进公司的时候连财报都不会看。后来慢慢从写小稿子开始，积累对这个行业的认知与理解，就会发现哪些事是更有价值的。我现在还抱有一种学生学习的心态，很享受这个接触新知识、认识新的人的过程。我觉得无论你做不做科技报道，始终保持对人和事物的好奇，还是挺重要的。我刚进36氪的时候，以写创业公司为主，一个个小稿累积起来，到这两年开始写一些故事，这其实是一脉相承的。到新的领域里面，就更需要把自己作为一个产业记者，通过日常的短稿积累认知和人脉，才能写出好看的长稿。科技领域的报道，是比较讲究时效性的。平常我们会熬夜去跟进报道一些跨国公司的发布会。此外，一些热点的事件，比如像ChatGPT，我们也要在短时间内把稿件写出来，而且要保证你的认知跟资料的密度是匹配的，对记者来说还是很考验的。所以我很建议大家保持一个良好的作息，养好身体。此外，对这个行业有一种纯粹的热爱是比较重要的。有热爱，才比较好支撑你熬过那些艰难的瞬间。我依然觉得记者是很好的一份工作，如果你喜欢做，你就先来做。Q：非科技领域的记者要做科技方面的报道，可以做哪些准备？我过去报道社会新闻，在采访的时候会比较有底气，也不觉得和受访者沟通有障碍。但是因为这篇稿子是我第一次涉及科技领域，不懂的知识会比较多，和一些技术开发者聊天的时候，我确实会觉得非常忐忑，怕听不懂对方的话。所以在之前一定要做大量的准备工作。我找了做这个行业的熟悉的朋友，你可以肆无忌惮地和他们聊天，以此来补充背景知识。我也看了很多人工智能相关的书和报道，其中帮助最大的是一本书，叫做《智慧的疆界：从图灵机到人工智能》。因为当时看了很多媒体报道，会觉得说什么的都有，比较混乱，也缺乏常识和依据，去判断每种说法的可信度。那就还是要从源头看起，来了解这个行业如何发展，有什么学派，他们有什么研究成果，以及里面的核心问题是什么。
1.在进行科技类报道时，不同类型的媒体会选择不同的切入角度。结合媒体的调性，可以从科技、财经、文艺、社会等领域切入，寻找选题的落点。
2.科技类报道的采访对象可以从开发者、从业者和使用者的角度进行切分，依靠积累的人脉资源进行采访。
3.科技类采访过程中要营造愉快的氛围，在前期提供采访提纲时不要把自己的疑问都暴露得很清楚；要了解受访者的需求，判断对方是否需要自己拥有的一些资源；在采访正式开始之前采访者状态较为放松的时候，尽量获取一些有趣的细节。
4.采访被拒绝并不意味着沟通的结束，同样可以作为素材去展现细节。
5.让科技类的专业报道更具可读性，要关注背后的故事性，可以思考与过去事件的异同，也可以用比喻的技巧去描述；要降低专业名词的密度，减少数字出现的频率。
运营总监 | 胡世鑫
[1]媒体是如何报道“网络爆破”事件的？丨事件复盘
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