摘要： 媒体对于自己的内容资源要拓展思维，开展多元化运营，用各种可能的方式对外输出，让用户多一层选择。

　　7月召开的2023世界人工智能大会（WAIC 2023），据统计有30多家大模型厂商参加。从去年底人工智能对话聊天机器人ChatGPT推出，短短半年时间，大模型赛道似乎就进入了红海，众多公司正在垂直或细分领域推进从概念到落地的进程。

　　大模型未来会怎样发展，向哪些领域发展，产生哪些商业模式，等等，还都在探索和实践中，但其会对某些行业产生冲击和影响已是无可回避，新闻媒体行业即在其中。

　　自互联网诞生以来，新闻信息传播一直都是被冲击的对象。PC门户网站时代将传统媒体的精英垄断生产模式变成互联网公司的聚合模式，Web2.0时代将机构的中心化模式变成大众生产的去中心化模式，移动互联网时代是机构泛化的内容推送，用户主动索取变成了平台精准的内容推送、用户的被动接受。到了大模型时代，机构的身影甚至不见了，变成了用来投喂机器深度学习的原材料提供者，机器具备的理解和生成自然语言、图像和声音的能力将过去用户索取只获得一堆“食材”变成了直接端上一盘“成品菜”或“预制菜”。其实，新闻媒体一直以来要面对的就是机构、平台、用户、信息之间的关系，要处理的也是怎样运用自身的优势和资源将适宜的内容适配给需要的用户。移动互联网之后，算法推荐和大模型的出现都是在用机器解决用户和信息之间的关系问题，那么媒体机构能否有所作为呢？

　　之所以机器出现在用户与信息的关系中，是因为海量的信息让人工处理的成本、难度、效率和效果都落后于机器，但是否因此就放弃人工处理呢？或者人工和机器能否协作、协同从而达到超出机器单方面处理更优化的结果呢？

　　Newsletter，一种通过电子邮件定期发布的内容通信，是经过筛选、整理和编辑的有关特定主题、某一领域或根据用户兴趣汇集的信息和资源的汇总。其实，newsletter的模式并不新鲜，有点类似互联网早期的手机报、电子杂志和新闻组。但时移势易，我们需要用新思维来看待newsletter，也需要用新观念、新方法来制作和运营newsletter。

　　用户今天面临的信息问题包括海量、过载、碎片、浅表、茧房、耗时、低质、低效等，newsletter在一定程度上可以改变信息的质量、结构、阅读效果以及与用户的关系，甚至还可以跨界、跨域，在信息之上建立更广泛的连接与触达。

　　首先，无论是免费还是付费方式，newsletter都需要用户主动订阅、主动选择。这一回归传统的订阅模式能够让用户愿意打开并专注沉浸于内容，免于信息流的干扰而提高阅读效率，节省阅读时间和成本。其次，用户注册、主动订阅的行为及订阅的内容都让机构获得到了用户的阅读兴趣和偏好，也为机构优质地服务用户提供了数据，newsletter更像是私人信息管家，给予用户专属的服务。第三，newsletter的内容是用户主题选择和制作者内容筛选的共创，而媒体机构的优势恰恰在于专业、独特、敏锐的内容选择和过滤能力。今天的微信公众号有点类似开放式的newsletter，但newsletter通过电子邮件的方式为私域服务能更拉近机构与用户的距离。最后，依托newsletter的内容还可以传播品牌形象、提供消费服务、推广商业产品。相比大平台的流量模式，newsletter垂类营销下的广告效用和市场变现能力是当下媒体机构能够掌控的一种方式。

　　当然，媒体机构运营newsletter要超越传统的等待用户订阅的被动状态，需要将社群交互、内容分享和目标用户等对接和统筹。

　　Newsletter似乎是一种“复古”，但如果这种“复古”的方式能盘活媒体优势资源，能让媒体将新兴技术和互联网思维运用到传统熟悉的赛道上，“复古”又有何妨？其实，媒体对于自己的内容资源要拓展思维，开展多元化运营，用各种可能的方式对外输出，让用户多一层选择。

　　（作者为中国传媒大学新闻学院教授）

　　【文章刊于《青年记者》2023年第18期】

　　本文引用格式参考：

　　詹新惠.面对大模型，媒体能用newsletter来对抗吗[J].青年记者,2023(18):125.