E245｜藏在大模型背后的新闻人：GPT们的回复是这样写出来的

摘要

邀請兩位前媒體人東尼與比昂卡，探討大模型背後「內容工程師」這一新職。他們解釋，內容工程師負責定義好內容的語氣、風格與品質，將新聞人的共情力與寫作經驗轉化為可量化的 AI 指令。內容工程師需平衡結構與流動性，設計能引發共鳴的對話，而非僅是技術訓練。

Two former media figures, Tony and Bianca, discuss the emerging role of content engineers behind large language models. They explain that content engineers define tone, style, and quality for content, translating human empathy and writing skills into quantifiable AI instructions. The role requires a…

重點

• 內容工程師定義好內容的語氣與風格，將新聞人的共情力轉化為 AI 指令。
• 他們需平衡對話的結構與流動性，設計能引發共鳴的互動。
• 該職責涉及從創意到技術的跨領域技能，是 AI 時代的新興專業。

章節

依話題轉折切分，標題由 AI 產生

1. 00:00內容工程師：將新聞寫作經驗轉化為 AI 提示詞
2. 08:37理解使用者本質：超越字面意義的對話體驗設計
3. 13:41跨文化溝通：讓生成式 AI 理解不同語境下的真實人物
4. 17:09多輪對話挑戰：解決 AI 在缺乏上下文時的臃腫問題
5. 20:09新聞寫作技能：從事實轉發到情境建構的遷移應用
6. 23:10問答技巧：將採訪中的 Follow-up 問題轉化為 AI 評估體系
7. 26:45行業轉型：從零工經濟到 AI 時代的媒體人何去何從
8. 31:46AI 創作爭議：當 AI 取代人類時，我們是否還需要藝術？
9. 34:57健康休養期：從普通對話到打造專屬 Voice Agent 的演變
10. 38:14人文視角：如何將文科判斷力轉化為工程可執行的語言
11. 41:09標題生成困境：在有限長度內平衡有效與好讀的平衡藝術
12. 44:33共情與真相：AI 如何透過人類共情提升互動深度與可信度

提到的工具與公司

• Meta
• ChatGPT
• GPT
• Bloomberg
• Vice
• NBC News

適合誰看

對 AI 如何理解人類情感、寫作風格及對話設計感興趣的讀者。

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