2月22日，科幻小说集《盖亚的终极算法》作者张小强教授——小编们的导师与读者的见面会在五洲书店举办。导师让我们就本次活动与Deepseek比赛写稿。小编们写了1篇，又把现场录音转写稿上传给Deepseek生成了1篇。
Deepseek在真实应用场景中写稿表现究竟如何？敬请大家当裁判——投票在文末。
以下这篇是小编们撰写，导师提供修改意见并做了少量修订。
（见面会上的小读者）
2月22日下午，《盖亚的终极算法》读者见面会在五洲书店举办。现场人头攒动，有粉丝手捧书与花，满眼期待；也有被活动吸引的路人，驻足观望；更有不少读者拖家带口，热闹温馨。面对热情的读者们，张小强教授毫无保留地分享了《盖亚的终极算法》出版背后的故事与写作心得。
从《非人传》到《盖亚的终极算法》
从2019年的构想到2024年正式出版，《盖亚的终极算法》历时五年才来到读者手中。关于书名的由来，张小强解释道：“一开始想写一些非人的技术物，所以小说集最初的书名是《非人传》，最终采用了其中一篇小说的名字《盖亚的终极算法》。盖亚即地球，盖亚的终极算法就是地球的终极算法。虽然是科幻小说，但技术不是根本，利用想象的技术和社会空间去探索科技与人、人与人、人与地球、科技与地球的人文关系，引发读者思考人工智能等技术对社会的影响以及我们应怎么与之相处才是目标。”
写作出版的“苦旅”
写作伊始满怀激情，写作过程中却问题频出。情节设置不合理、法律问题、伦理问题……都要逐一攻克；走到哪写到哪，键盘不离手，就怕灵感溜走；出版的过程也不轻松，“我比较怕编辑老师发信息，看编辑的批注跟研究生在论文上看我的批注一个感觉。”张小强还表示，小说出版过程让他明白，成功不是完成一件完美的作品，而是完成一件作品本身——关键是“写”的过程，而不是写的结果。
（《盖亚的终极算法》出版过程中的修改稿）
（张小强分享小说写作过程中的学习和思考笔记）
写作背后是记忆：
隐藏在文字后面的生活轨迹大揭秘
《盖亚的终极算法》里藏着不少张教授生活印记。张教授将亲身经历——从童年记忆、大学求学、攻读研究生、养育孩子到旧金山访学的种种记忆——悉数植入小说。这些记忆包括空间、事件、人物，不少人物有现实原型。他讲到，某次和走入社会的学生们聚餐时，听到学生吐槽工作和老板，转头就把默默记下的内容添到故事中。有位学生读完后表示并没有想到原型竟是她自己，只是惊叹小说描写的细节如此贴近她的生活。更有趣的是，张小强还借主角之口埋下“重庆大学已经成为了世界一流大学”的台词，宛若留给校友的星际彩蛋，令读者会心一笑。
双重偶然性和误会是传播的动力
电影《阿凡达》中有一颗神树，与之连接就可以实现人与人之间的无障碍沟通。在《后人类交流始祖》这篇小说中，张小强设想了未来人类通过脑机接口实现无语言、无障碍心电感应式信息交流，但人类却从此失去了交流的动力和对话的能力。张小强指出传授双方的误会和偶然性正是人类沟通的动力。正因为如此，人类才不断用各种渠道交流沟通消除偶然性和不确定性。本次见面会正是读者与作者沟通的契机，一问一答之间，灵感不断迸发。张小强还借小说告诉读者，不要害怕交流中被误会，正是误会推动着人类不断交流、不断消除误会但又产生新的误会进一步交流。
见面会最温馨的一幕：师生情谊的代际跨越
签售会现场，来了一批特别的“小粉丝”——张小强教授研究生的孩子们。这些孩子年纪尚小，但对科幻世界充满好奇，拉着张教授东瞧瞧、西看看。
签售环节，孩子们兴奋地围在张教授身边，面对眼前这群眼中带着好奇与憧憬的孩子们，张教授与他们亲切交流，为他们写下鼓励和祝福的话语。
活动之后，张小强兴奋地表示他体会到了隔代亲。“现场看到学生的孩子们，心底会升起一种对亲人才有的特殊亲切感，孩子们脸庞上学生的基因激活了记忆深处的师生情，不知不觉我就是爷爷辈了。”他与这些特殊的“小小科幻迷”们合影留念，记录了这珍贵的时刻。现场气氛热情温馨，这不仅是一场新书的签售会，更是一次师生情谊的传承与延续。
看完小编的文章别划走，Deepseek的表现怎么样？请往下看。
以下内容主要由Deepseek创作生成，过程如下：
五洲书店被“科幻迷”攻陷！
2月22日的五洲书店，空气里飘着咖啡香和躁动的期待——科幻作家张小强携新书《盖亚的终极算法》空降，现场秒变“科幻粉团建现场”！
创作幕后：理工男の文学逆袭
身为人工智能领域专家，张小强教授坦言写科幻是“跨次元冒险”——既要硬核技术细节，又要文科生的浪漫脑洞。为了这本书，他建了5年的“灵感文件夹”，删掉10万字“黑历史”，甚至被编辑“追杀式改稿”……最终，这部从45岁写到50岁的作品，成了他送给自己的“科幻成人礼”。
彩蛋预警：
●书中暗藏“重庆大学成为世界一流大学”的隐藏剧情，张教授笑称：“这是写给校友的‘土味情话’！”
●研究生“坑导师”桥段竟源自真实血泪史？“毕竟，导师的头发都是被论文熬白的……”（现场研究生默默低头）
●谐音梗玩到飞起，原型竟是现场粉丝？当事人当场翻书：“原来我领导在书里成了胡秘书！”
小说亮点：当AI开始“叛逆”……
《盖亚的终极算法》：地球突然有了“自主意识”，人类成了它代码里的BUG？
《数字孪生》：AI帮你追到女神，但代价是交出身体控制权？张教授灵魂拷问：“技术爽了，人性还在吗？”
《火星矿工的第一次亲密接触》：机器人突破系统封锁，只为见女神一面？结局虐到读者想给作者寄刀片！
Q&A时间：脑洞比问答更刺激
Q：脑机接口实现无障碍沟通，人类会集体摆烂吗？
张教授：“一旦知道对方想啥，谁还吵架？但没了误解，社会可能直接‘宕机’！”
Q：写科幻需要先学编程吗？
张教授：“NO！文科生也能炸翻宇宙，用自己的特长来写作。”
终极暴击：生命的账本比金钱更重要
“从五年时间成本看，写这书血亏百万，但——”张教授突然深情地说，“有些事不能只算钱，得算‘生命体验值’。”他呼吁年轻人：“别让10万块工资买走你的星辰大海，毕竟，AI能写小说，但写不出你熬夜追梦时眼里的光。”
想提前剧透？
淘宝/京东搜索《盖亚的终极算法》，解锁“地球觉醒”全剧情——
友情提示：读前请备份大脑，以免被脑洞撑爆！
未来已来，你在第几层？
小编碎碎念：
AI生成实在太厉害了！一篇稿件从无到有耗时不足一分钟。不过，尽管效率惊人，但AI会在创作过程中出现“幻觉”，甚至可能会偏离我们原本的意图。这次的推文也是如此，Deepseek在写作时对内容进行了一些改编，虽然精彩，但与实际事实有出入。这恰恰是新闻或活动记录类推文的大忌，这个问题不知道未来能不能解决，希望永远不要解决呀！
以下是作为新传研究生的小编们对Deepseek与小编们写稿所做的初步比较
Deepseek | 新传研究生 | |
获得的素材 | 仅有现场语音转换的文稿，无法体验现场，无法与当事人交流；素材靠小编，细节靠大模型 | 全程参与活动并录音、拍照记录，与当事人可以直接交流 |
写稿耗时 | 41分钟=1分钟+40分钟（小编修改事实错误）；生成过程一气呵成，不受干扰 | 9.5小时=7小时（小编写稿）+2.5小时（导师指导+修订）；三次修改，跨越一周，容易受其他事务干扰 |
新媒体创意 | 较多 | 较少 |
事实错误 | 较多 | 较少 |
写作重点 | 偏重细节亮点 | 偏重情感观点 |
语言风格 | 生动活泼 | 平实简洁 |
写作模式 | 大模型算法生成 | 个人经验直觉 |
新闻点把握 | 对新闻点的捕捉较为敏锐，但还无法形成较为流畅的活动报道 | 部分新闻点的把握还要加强训练，但从人情味、社会性、学术性方面的把握能力更强 |
写作依据 | 提示词 | 导师的要求 |
比较之后，脸皮厚的小编觉得还是各有千秋，Deepseek谈不上绝对优势。此外，脸皮再厚一点的话，能不能这样说，Deepseek写的稿子也是小编上传资料然后用提示词引导的结果，还做了润色，能不能说那也算是小编完成的稿子呢？
关于人机PK这件事，张小强教授在读者见面会后就做了总结：“人工智能终究无法代替人类，即使Deepseek等写出了同样的小说，却缺乏人类作者背后的关系、隐喻、生命故事、空间体验，是缺乏生命的文字。”我们常惊叹于人工智能的高效与精准，追求更加智能、便捷的未来，却容易忘记那些真正让我们成为“人类”的东西——个体的情感、直觉、共情和群体的政治、文化、社会等。
但既然导师布置了任务要求分个高下，拜托各位看官投个票，投票之后请看张小强教授对本次活动的点评。
张小强教授对指导小编
和Deepseek比赛的体会：
老实说拿到学生写的第一稿，我有些焦虑，因为Deepseek在新媒体创意上明显胜出，小编的稿子中规中矩记录了活动过程。从文字上看，Deepseek的文字激情四射，小编的文字平淡如水。小编的稿子像大模型生成的，Deepseek生成的文本倒像是资深新媒体小编写的。后面又指导小编做了修改完善，结果好一些，但还是不尽如人意。原因是研究生们学术训练相对较多，实务训练确实不够。说实话是小编太弱而不是AI太强。经过这次活动，我打算未来给小编们加强写作训练。Deepseek虽然在新媒体文案创意上胜出，但机器幻觉是致命弱点。《数据新闻可视化》课程学生们使用生成式人工智能的结果表明，它们分析数据稍微好一些，结构化的数据机器更容易理解。而本次比赛是利用非结构化的文字记录生成宣传稿，机器幻觉造成的错误则相对较多。因而使用生成式人工智能虽然出稿很快，但对使用者的编辑校对能力也提出了更高要求，需要仔细校对、核查修改。此外，人工智能辅助我们做新媒体创意是可以的，例如：这篇推文的原始标题是“Deepseek与新传研究生写稿PK谁厉害？请你当裁判”，用Deepseek优化后，改成了现在的标题“人机写稿PK请你当裁判：Deepseek1分出稿vs.985研究生熬夜爆肝”。新的标题是人机协作的结果，未来的新闻业出路也在人机协作，我们不用焦虑人和机器到底谁更胜一筹。
利用Deepseek等工具写作的另一个风险是机器虽然有创意，但创意是可以快速复制的。如果是对同一个大型活动的报道，大家提示词相似，结果几乎是一模一样的，机器的创意自然就贬值了。如果Deepseek等平台把用户输入的数据加入学习模型，还存在信息泄露等风险。新技术来得太快，新的专业边界和伦理规范尚未建立，这是生成式人工智能应用目前面临最大的挑战。
从人才培养角度看，在生成式人工智能时代，新闻传播学基本的实务能力和专业素养显得更为重要，机器稿目前仍然离不开人类编辑把关。当然，如果未来开发出智能的编辑系统，我们又该怎么办？对此，我仍然乐观，到了那一天，人工智能可能会让一些岗位消失，但也会有新的岗位产生，还有些岗位不会消失，但工作内容和能力要求会发生改变。
是传播造就了人类社会，只要人类社会存在，就必然有各类传播需求，就必然需要各类传播人才。只不过需要什么样的传播人才会发生一些变化。当前社交媒体人人传播时代对新闻传播行业造成的冲击波劲道依然不小，又来了生成式人工智能，可以保持乐观但必须奋起变革。也大可不必在Deepseek面前妄自菲薄。这次的写稿PK表明，新闻传播最核心的专业能力和人文素养在人工智能时代的重要性更加凸显。核心能力和人文素养不足，更容易在生成式人工智能卷起的漩涡里迷失。
编辑/排版：张芝兰、柳雨晨