技术是社会发展的第一推动力，技术应用包括直接的应用和间接的应用。直接的应用容易受到舆论关注，间接的应用则需要更多的智慧和创造性。DeepSeek一经面世就成为人工智能技术领域的一颗“新星”，背后必然有其深刻的技术逻辑。当前，各个领域都在积极拥抱DeepSeek，传媒业也在积极寻找可能的应用场景。在DeepSeek媒体应用的浪潮中，从DeepSeek中学习更多的东西而不是直接的“拿来主义”，对传媒业的发展更有意义。DeepSeek的成功，对媒体实践发展有以下三点启示。

　　启示一：DeepSeek赋能新闻价值选择的“提纯之道”

　　一款新的人工智能应用面世就受到追捧，必有其独特的成功秘籍。DeepSeek使用的DeepSeek-V3模型，采用数据蒸馏技术，特点是利用大模型提取知识，生成更精炼的训练数据。这是一种高效的数据训练方式，而且训练成本低廉。

　　媒体实践的目的是向公众提供有知悉意义的新闻资讯。每天涌现出来的新闻素材不计其数，这些素材就是新闻报道的数据。媒体报道的内容，除了遵循自身的新闻理念外，更重要的是筛选有传播价值的新闻素材。传统的媒体实践是根据公众的爆料进行新闻选题。社交媒体的出现，使热搜榜成为媒体选题的重要来源，当所有的媒体都把目光转向社交媒体的热搜榜，也产生了新闻选题的同质化现象。

　　传媒业拥抱DeepSeek，寻找其应用场景，这样直接的应用正在付诸行动。媒体实践是一项富有创造性的活动，拥抱新的人工智能产品，借鉴DeepSeek的“思维方式”，让其赋能新闻价值的选择，以及对新闻内容的采集、加工和传播，这样间接的应用更具挑战性，也是媒体应用人工智能的差异化需要。

　　新闻价值的选择，本质上是新闻价值的提纯，从大量的新闻素材中遴选出高价值的内容。DeepSeek的成功之道正是在于对数据的价值遴选。新闻媒体可以将DeepSeek的数据遴选原理应用到新闻价值的选择中，增强记者、编辑对社交媒体非热搜信息的挖掘能力，在社交媒体的最新数据中提炼出具有独家视角和较大新闻价值的素材，让新闻资讯在选题伊始就“营养丰富”。

　　启示二：DeepSeek赋能新闻文本创作的“智慧之道”

　　人工智能是一种模拟人类智能的技术，这种技术及其产品是人类智慧的产物。但与人类智慧不同的是，人工智能是在吸收海量的知识和群体经验数据的基础上模拟人类的思维方式，从而孵化出“机器智慧”。当互联网上的数据全部被人工智能吸收时，面对用户提出的问题，智能程序可以通过快速运算给出答案。这样的机器思维逻辑和机器生产逻辑，使其输出的答案往往令人惊讶。这样的机器“智慧之道”不同于人类通过独立思考和亲身实践来积累知识。在人机协作过程中，用户需要清楚了解智能程序的长处和自己的短板，从而树立向机器学习的意识。

　　媒体实践最核心的事项是新闻采访和新闻写作。记者运用DeepSeek设计报道方案、拟定采访提纲，并根据采访提纲自动生成消息作品，便是遵循机器“智慧之道”生成的产物。人机协作是人工智能时代媒体实践的大势所趋，理想的形式是双赢的合作，而不是单方面的胜利。在媒体业者与DeepSeek的协作中，既要善用机器赋能专业实践，同时也要树立专业实践的主体性意识，这是个人智慧的实践价值所在。

　　DeepSeek的成功不仅在于其提供高效优质的内容，也在于其投入市场前对大模型的反复训练。没有技术研发部门事前对机器的严格训练，DeepSeek也不可能一夜成名。这也启发媒体业者，要提高专业实践能力，必须在新闻采访和新闻写作过程中不断积累独家经验，形成自己的采写特色，让机器只能模仿而无法超越。

　　满意的机器答案背后，往往站着一个善于提出问题的用户。在新闻业界，流传着“只有不会问的，没有不会答的”新闻采访语录。DeepSeek的成功，也在启示媒体业者要善于向被采访对象提出富有趣味的问题，刺激对方的灵魂，让接受采访者提供更多有价值的信息。

　　启示三：DeepSeek赋能媒体业者自我完善的“养生之道”

　　新闻媒体鼓励从业者运用AI，这样的倡导自有道理。在积极拥抱DeepSeek的同时，也应避免造成媒体实践中的智能依赖现象。所谓智能依赖，是指随着媒体业者对类似DeepSeek之类的智能程序应用越来越深入，机器逐渐成为媒体业者的“职业拐杖”，使其在媒体实践中形成对机器的过度依赖。

　　媒体业者在倡导公众该如何行动的同时，也应避免自己在无形中患上智能程序依赖症。这种依赖一旦形成，传媒业不仅会面临着新的同质化问题，也可能使媒体业者养成惰性，造成自己的专业实践能力逐步退化。

　　肯定DeepSeek强大的同时，也提醒媒体业者要重视“职业养生”。尽管这样的职业惰性尚未暴露出来，但新闻学界还是有义务发出智能技术应用方面的预警，提醒媒体业者要树立人工智能时代的职业危机意识，制定运用人工智能的原则，不因使用智能程序降低个人的原创能力。此外，使用这类应用的频率需要节制，秉持小事不使用机器的原则，而是让智能程序解决超出自己认知范围之外的问题。这样的人机协作，当为媒体实践中的新型“养生之道”。

　　总之，人工智能时代的媒体实践必须向技术敞开大门，一方面要积极寻找技术应用的新场景，这是对人工智能的直接应用；另一方面，也应保持媒体业者的实践主体地位，这是对人工智能的间接应用。通过平衡两种应用，让DeepSeek等人工智能应用真正赋能媒体实践发展。

　　（作者单位：重庆师范大学，本文为国家社科基金项目：24BXW087成果）