凯•伯德（Kai Bird）有一个很特别的习惯。他总会下意识地用手轻轻托着额头，身体微微前倾，像是在思考什么，又像是在重新回望某个人。后来我发现，无论是在公开照片里、线上媒体采访时，还是面对面的交流中，这个动作几乎都会出现。那个动作并不刻意，却很容易让人联想到他的工作——长时间阅读档案、采访陌生人、整理证词，并试图理解另一个人的世界。
2023年冬天，我在上海第一次见到凯时，他穿着自己习惯的立领衬衫和深色外套，说话很慢，也很少主动谈论自己。站在他身旁的是他的妻子苏珊•戈德马克（Susan Goldmark），这位曾长期任职于世界银行的国际发展专家，也是《美国无赖》（American Scoundrel）的研究总监。与凯的安静相比，苏珊显得更加活跃和健谈。几个行李箱被推进酒店大厅，里面装着书和文件。刚刚结束漫长的国际航班，她见到我的第一句话并不是关于酒店、行程或休息，而是：
“我们在飞机上的这段时间，世界发生了什么值得关注的大新闻吗？”
凯成长于外交官家庭，童年时期曾跟随父亲在不同国家生活。苏珊则因为长期在国际发展机构工作而辗转多个国家。他们都习惯从陌生的人、陌生的地方和陌生的经验开始理解世界。一个不断走进别人的人生，一个长期观察不同国家的发展经验。新闻、历史、政治与人物，在他们的日常谈话之中，很少被单独讨论，而总是彼此交织在一起。
我与凯的相识，始于《奥本海默传》（American Prometheus）。这本由他与马丁•舍温（Martin J. Sherwin）完成的传记，后来被克里斯托弗•诺兰（Christopher Nolan）改编成电影《奥本海默》（Oppenheimer）。几年之后，当人工智能公司开始寻找叙事、编辑与传播人才时，我又想起了酒店大厅里的那些行李箱，以及苏珊刚下飞机时问我的那个问题。
真实的故事
2026年5月，美国媒体报道，Anthropic、OpenAI等人工智能公司正在为传播、内容与编辑相关岗位开出高薪。Anthropic早前发布的产品传播负责人职位，年薪最高可达40万美元；OpenAI招聘的基础设施传播负责人和商业传播负责人，薪资上限也达到43万美元。“故事叙事”（Storytelling）、“叙事设计”（Narrative）和“编辑策略”（Editorial）等词汇，逐渐进入科技公司的招聘语言。当内容生成变得前所未有地容易之后，来源、证据与验证反而变得更加重要。现在，人工智能已经能够生成文字、图像甚至视频，但信息从何而来、依据什么建立，以及它是否能够被验证，成为一个必须回答的问题。一个人物为什么值得被记录，一段历史如何被理解，一条信息又为什么值得相信，这些问题并没有随着技术的发展而消失。而这也是我带给凯的问题。
“奥本海默留下了大量档案资料，但罗伊•科恩几乎刻意不留下任何记录。研究罗伊•科恩更像是一场侦探工作。”
—— 凯•伯德
《奥本海默传》（American Prometheus）与《美国无赖》（American Scoundrel），一个写的是原子弹之父罗伯特•奥本海默（J. Robert Oppenheimer），一个写的是深刻影响唐纳德•特朗普（Donald Trump）早年职业生涯的纽约律师罗伊•科恩（Roy Cohn）；一个留下了大量档案与历史记录，另一个则几乎刻意抹去了自己的痕迹。凯告诉我，奥本海默拥有完整的私人文件，以及超过八千页联邦调查局档案。相比之下，罗伊•科恩长期避免留下书面记录，甚至在晚年主动销毁私人通信。他习惯通过电话处理事务，不留下会议记录，也不留下笔记。为了理解这个人物，凯迫使联邦调查局公开约一万页相关档案，又找到记者彼得•曼索（Peter Manso）在1980至1981年间留下的大量访谈记录，仅这些采访资料就超过一千页。他说，写作往往发生在这些调查、采访与档案工作之后。人物需要被寻找，证词需要被验证，材料需要被重新组织，而一个人的历史意义有时甚至需要很多年之后才会显现。
《奥本海默传》，凯•伯德（Kai Bird）/ 马丁• J. 舍温（Martin J. Sherwin）著
《美国无赖》（American Scoundrel）（中文书名，暂译），凯•伯德（Kai Bird）/ 苏珊•戈德马克（Susan Goldmark）著今天，人工智能已经能快速生产内容，也能够模仿各种叙事方式。过去二十多年，互联网不断降低内容生产的门槛，人们将更多注意力放在表达、速度与传播之上，而来源、证据与验证这些看起来缓慢而传统的工作，则逐渐退到了幕后。人工智能的发展，使这些工作的价值变得更加清晰。信息建立在什么基础之上，它是否拥有可靠的材料、清晰的出处以及可以被验证的证据，成为了这一轮技术变革中的核心问题。无论是生成内容的责任争议，还是人工智能搜索面临的真实性挑战，人们最终讨论的都不只是内容本身，而是信息如何被建立、被判断以及被相信。
凯几十年来所做的工作，恰好提供了一种值得重新学习的方法。寻找证据，理解材料，修正判断，在大量信息与碎片之间建立联系，并让事实逐渐获得可以被理解、被验证的位置。在一个内容生产成本不断下降的时代，这些缓慢、传统的能力，反而显露出新的价值。
叙事的能力
寻找证据只是工作的开始。档案不会自动形成一本书，采访也不会自己建立结构。一万页联邦调查局档案、一千页访谈记录以及数十年的研究，并不会告诉作者哪些内容应该被保留下来，也不会决定哪些事情真正重要。研究结束之后，更困难的问题才刚刚出现。材料需要被组织，顺序需要被建立，而读者也需要知道这些信息之间究竟存在什么关系。
人工智能公司今天高薪招聘的叙事、编辑与传播岗位，同样面对着类似的问题。无论是Anthropic的产品传播与叙事传播岗位，以及OpenAI的商业传播与基础设施传播职位，它们承担的工作都不是传统意义上的内容生产。这些岗位需要向外部世界解释模型能力、组织复杂技术、说明产品逻辑，也需要帮助用户、企业与公众理解人工智能究竟意味着什么。技术本身不会自动形成共识，产品能力也不会天然被理解，而企业同样需要在技术、市场、组织与社会影响之间重新建立联系。产品传播、商业传播以及编辑岗位所面对的，也并不是如何生产更多内容，而是如何让复杂信息获得结构，并最终形成外部世界能够理解的认知。
“我写传记的方法，其实很像小说家写小说——只不过附带了大量脚注。”
—— 凯•伯德
凯说，他会把注意力集中在自己认为重要的故事上。传记天然拥有自己的结构，而这种结构往往来自时间本身。一个人的人生必须从出生写到死亡，但并不是所有发生过的事情都需要进入最终的作品。许多轶事最终会被舍弃，而无论研究进行得多么充分，作者也永远不可能知道所有事情。对于凯来说，写作并不是把所有材料重新排列，而是在大量事实之间建立一种能够帮助读者理解人物、理解时代以及理解事件之间关系的结构。
无论是一个人一生积累所下来的历史材料，还是今天不断增长的模型能力、产品功能与技术路线，它们都不会自动形成理解。材料需要被组织，信息需要被建立顺序，而彼此之间的关系也需要被重新解释。人工智能公司对于叙事、编辑与传播的重视，并不是因为内容变得更加重要，而是因为复杂信息再次成为组织所必须面对的问题。技术需要被解释，产品需要被理解，企业也需要建立外部世界对于自身的认知。
凯所描述的工作，与这些岗位所面对的问题之间存在着一种意外的相似性。大量材料不会自动形成一本书，复杂技术也不会自动形成公众理解。无论面对的是人物、历史还是人工智能，作者、编辑与传播者最终所做的，其实都是将零散的信息重新组织成可以被理解的结构。叙事能力因此不再只是表达能力，它同样是一种组织复杂现实的能力。
判断的能力
叙事帮助人们建立结构，但结构本身并不会决定什么重要。面对同样的材料、同样的信息以及同样的历史，不同作者最终仍然可能写出完全不同的作品。信息可以被组织，事实可以被验证，但哪些问题值得持续关注，哪些变化真正重要，以及哪些现象能够帮助人们理解一个时代，这些答案始终无法从材料本身获得。
“我一直对那些能够告诉读者权力如何运作的故事感兴趣。”
—— 凯•伯德
这句话也解释了为什么奥本海默与罗伊•科恩会同时出现在凯的作品之中。一个是原子弹之父，一个是纽约律师；一个天然属于20世纪最重要的历史人物，另一个则长期被凯低估。直到多年之后，凯才重新意识到罗伊•科恩的重要性。从1973年至1986年，科恩作为特朗普的律师，影响了特朗普理解媒体、法律以及权力的方式。凯关注的并不是人物本身，而是这些人物如何帮助人们理解权力如何形成、如何流动，以及它最终如何改变一个时代。
人工智能已经能够帮助人们寻找信息、组织信息，甚至建立叙事结构，但重要性并不会自动出现。哪些变化能够真正解释一个时代，哪些力量正在改变社会，以及哪些问题值得长期关注，这些问题始终超出了信息本身。判断因此并不是一种结论，而是一套观察世界的方法。凯给出的方法并不复杂。首先，建立自己的判断原则。对于凯来说，这个原则是权力如何运作。其次，用这个原则持续选择问题、筛选信息并建立联系。最后，让现实不断修正自己的判断。罗伊•科恩就是一个例子。凯曾经低估过这个人物，而时间最终改变了他的看法。
如果说真实提供了证据，叙事建立了结构，那么判断决定了人们长期关注什么。人工智能可以生成信息，也能够建立结构，但它无法替人决定什么重要。对于今天重新受到重视的叙事、编辑与传播能力而言，判断首先意味着建立自己的观察原则，然后利用现实不断检验它。一个人的判断原则决定了他看见什么、忽略什么，以及最终能够理解什么。
理解的能力
《美国无赖》的写作接近尾声时，凯的合著者、该书的项目研究总监苏珊，使用人工智能协助追踪一些已经无法确认来源的老照片，帮助他们找到了这些图片最初的出处。在凯看来，这样的工具确实十分有用。它能够帮助作者寻找资料、追踪来源，并完成一些过去需要花费大量时间的工作。
“在人工智能已经能够参与内容生产的今天，讲故事本身仍然是一门艺术。”
—— 凯•伯德
凯所说的艺术，并不是语言的修辞，也不是写作技巧。技术可以帮助人们获得信息，也能够协助处理越来越复杂的材料，但技术本身并不会自动形成理解。一项技术如何进入社会，一个组织会带来什么影响，以及人们应该如何认识正在发生的变化，仍然需要被解释，并放进现实世界的经验之中。
这也解释了为什么，当人工智能已经能够生成内容之后，叙事、编辑与传播能力再次受到重视。技术解决的是信息生产的问题，而故事处理的始终是理解的问题。从真实到叙事，从叙事到判断，人们最终需要完成的，并不是生产更多内容，而是让技术能够被社会理解。
（注：Janus Y. Lu 卢盈瑾，文化经济研究者，关注文化创意产业中的价值生成与系统机制。本文仅代表作者个人观点。责编邮箱bo.liu@ftchinese.com）