嗅态
观察商业榜样,输出榜样观察
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作者 | 石灿
12月4日,腾讯新闻负责人何毅进站在腾讯ConTech大会的聚光灯下,抛出的问题很直接,甚至带着点危机感:“AI时代,我们需要一款什么样的资讯产品?”
台下的人都在等一个明确的答案。
众所周知,如今的大模型能像流水线一样批量产出内容,单纯的“分发”已经不再是某种稀缺能力。如果资讯产品还只是充当一个搬运信息的管道,而不去介入内容的筛选与深度的重构,那么它在用户眼中的价值就会被极速摊薄。
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△腾讯新闻负责人何毅进在台上演说
这种焦虑在2025年初DeepSeek冲击行业时达到顶点。在一次内部全员会上,何毅进推心置腹地问了团队一个最残酷的问题:“这对我们来说,到底是灭顶之灾,还是翻盘的机会?”
其实,这种对生存的敏感,早在三年前就已经出现在这家老牌平台。2022年,他们做了一个让外界看不懂、甚至觉得有点“自残”的决定:主动清理掉95%的内容。
对任何依赖内容供给与分发效率的平台而言,这都是一次激烈的减法。这意味着,那些能轻易换来点击量的内容,被他们亲手扫出了大门,短期商业利润要承受波动。
何毅进后来提到,他内心做好了流量下滑50%的最坏预期,但结果比预期更可控。更关键的是,在低质内容退场后,优质内容的长尾效应开始显现,流量在触底后回升。
商业世界最耐人寻味的地方就在于此。那个在当时看来“不讨巧”的选择,三年后反而给了他们慷慨的回报。
01
内容沉淀的新价值
2025年,生成式AI的浪潮席卷整个行业。内容生产的门槛被迅速拉低,信息供给快速增长。同时,大模型的幻觉、语料质量不足、深度伪造与批量洗稿也在同步扩张,真实与可靠变成更难获得的东西。
腾讯新闻在这股变化里出现了一个颇具代表性的反转。它发现,自己手里最重要的筹码,恰恰来自两年前那次惊险的选择。
行业普遍为幻觉和数据质量焦虑之时,腾讯新闻这套被反复筛选、去伪存真的内容沉淀,意外成了稀缺资产。它不仅是内容储备,更像一套可被调用的知识库底盘。它让腾讯新闻在面对大模型时,拥有了构建可信生态的底气。
首先在语料层面,大模型需要的不只是规模,更需要洁净、结构化、可追溯的高质量数据。腾讯新闻的较真平台有十年的事实查证领域的积累,而一直以来对科技、财经等价值型垂类内容的投入也回报给腾讯新闻一个高质量的垂直领域知识库。
何毅进把这种相遇称为幸运的巧合,实际上它背后是一个更朴素的逻辑,越是内容可以被低成本批量生成的时代,越需要有人替信息做过滤和校准。
其次是可信能力可以被产品化。拥有知识库并不等于拥有产品力,关键在于如何把它转化为可用、可控、可解释的生成能力。
腾讯新闻给出的路径是通用大模型与精品知识库结合。它搭建智能体底座,把回答与推理限定在可信知识圈内,让模型的输出有边界,有依据,能追溯。这种做法并不追求让模型无所不知,而是追求在资讯场景里少犯错,少胡说,少把推测当事实。它把生成式AI从一种文本生成工具,拉回到一种基于证据的知识服务工具。
在AI内容生成大爆发的背景下,这一点尤其重要。深度伪造、洗稿和机器生成的垃圾内容正在污染信息环境。资讯产品的核心价值开始从分发转向确权与查证。
过去的竞争更多发生在推荐效率与分发规模上,如今越来越多的压力来自真假难辨的内容洪水。谁能更快把信息的来源说清楚,谁能给出可信度更高的解释,谁就更可能获得用户的信任。
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△可信生态的三大支柱
何毅进提出建立一套人机协同的事实核查机制的建议。模型负责做预警与线索提取,通过跨模态溯源等能力对图片、视频等内容进行异常检测,自动生成核查任务单。人类专家作为最终判定者,对复杂信息进行定性,给出明确结论,必要时补充证据链与解释。
这种分工避免了模型在缺乏逻辑和价值判断时越界,也让核查体系具备更强的规模化能力。它把可信从一种内容内部的编辑能力,变成一种可以被持续运行的系统能力。
腾讯新闻也在今年基于其较真平台10年查证经验与百万级辟谣数据库,推出AI驱动的智能事实查证工具“较真AI”。 通过“结论-过程-评估”的查证链路,引入可信度评分,尽可能实现实时辨别。
随着“可信”从平台内部能力升级为外部基础设施,精品内容的价值开始外溢。腾讯新闻与腾讯内部的AI智能工作台IMA合作,建设垂直领域的专业知识库,让AI助手面对专业问题时更懂行,并在新闻场景中形成多垂直智能体矩阵,覆盖健康、财经、文娱、观赛等具体需求。
同时,腾讯新闻不再只是一个内容消费入口,它逐步向混元大模型和AI助手元宝提供优质内容与知识沉淀,当用户在元宝里询问热点事件时,系统优先引用腾讯新闻的知识库进行生成与解释,提高回答的准确性与可追溯性。这种供给让资讯知识从单一产品内循环,进入更大的模型应用生态。
回头看,事实核查、价值筛选、深度追求,这些在流量时代经常被认为昂贵、缓慢、难以规模化的工作,在AI时代反而成为稀缺底座。内容可以被无限生产,可信却无法被无限复制。
AI时代反而让真实与深度变得更昂贵,也让那些曾经被迫坚持下来的慢功夫,在新的技术周期里获得了更高的回报。
02
进化为“认知协作者”
移动互联网的黄金十年里,资讯产品的主导逻辑逐渐被推荐系统接管。平台依靠点击、完播、停留等指标优化分发效率,结果是更擅长刺激情绪、制造快感的内容更容易被放大,信息被切得更碎,讨论被推向更快的节奏。
何毅进在腾讯ConTech大会上提到过去几年业务复盘发现,基于行业通用的数据指标,算法过度追求短期的消费效率转化,大概率会带来三种顽疾,视野窄化,认知浅化,观点极化。
内容生产的门槛在大模型时代进一步降低,信息更容易泛滥,推荐系统也更容易被廉价供给喂饱。投喂式分发在这种环境里只会更快固化信息茧房,用户看得更多,却更难形成稳定判断。
腾讯新闻给出的方向是让资讯产品完成一次角色转换,从“信息推送者”走向“认知协作者”。它不把目标放在替用户更快得到结论,而是把判断过程重新组织起来,让用户在阅读中获得可验证的事实结构,获得看到分歧的能力,获得提出反证和追问的权利。
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△腾讯新闻负责人何毅进在台上演说,他提到“认知协作者”是AI时代资讯产品的一种演变形态
协作的第一条原则是先说明边界,哪些内容有可靠出处,哪些仍是推测,哪些存在争议,哪些暂时无法证实。协作的第二条原则是不抢夺用户的结论,而是把证据和逻辑摆在桌面上,让用户自己选择站在何处。
当一个技术热点爆发时,传统资讯流往往堆叠同质化通稿,读者需要自己在碎片里拼出脉络。而此次大会上抛出的“认知协作者”要得以实现,大概需要以下一些步骤:它先给出时间线和关键节点,接着列出争议点,再把争议拆成可以核验的问题;哪些说法来自公开披露,哪些来自业内判断,哪些只是市场情绪;它把不同立场的论据放到同一框架里,提示各自依赖的前提和可能的逻辑跳跃;读者不再只是被动接收结论,而是在一套可复查的推理结构里推进理解。
更关键的是,“认知协作者”需要对抗推荐系统的惯性。它不是简单给出多样观点,而是把分歧发生的位置标出来。分歧究竟来自事实不清,还是来自口径不同,还是来自价值选择。它也会提醒用户正在重复摄入同一类信源与同一类立场,让用户意识到自己是在扩展理解,还是在加深偏见。对抗茧房的重点不是把信息变得更杂,而是让证据更清晰,让分歧更可见。
为了把阅读变成一种可学习的过程,何毅进提到下一代资讯产品需要有“追问和溯源”的能力,为用户提供好用的工具包,比如,数据分析、“逻辑谬误高亮”、“一键追问”、“假设发生器”等等。
希望用户在关键段落停下来问一句,“这个判断依据是什么”,“这个数据从哪里来”,“这个结论有没有反例”。系统可以帮助生成更有效的问题,帮助快速补齐背景和概念,帮助把长文拆成可理解的结构段落,帮助把事件的前因后果整理成可追踪的脉络。它要推动的是更高质量的提问与追问,并非更多的信息消费。
但认知协作的前提,是对人的角色重新加权。腾讯新闻强调人的价值回归,原因并不抽象。
模型可以生成摘要与线索,也可以给出多种解释路径,但它不能决定什么是重要,什么是可信,什么能被当成公共事实传播。哪些事实必须人工核验,哪些争议需要专家介入,哪些推测必须显著标注,哪些内容必须提示不确定性与风险,这些边界需要由人来设定与维护。
技术负责效率,人负责方向,这一点不被认清,认知协作就会滑回更精致的投喂。
最后,认知协作者也需要新的衡量方式。譬如更能说明问题的指标可能是追问率与二次追问率,溯源点击率,或者是不同立场的覆盖度。
资讯产品的价值不再是把时间填满,而是让用户在离开屏幕时更清醒,能够把信息变成判断,把阅读变成思考的起点。
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