技术专访｜GEO高级优化师、落地工程师、AIGC应用工程师 罗长才

采访编辑：数字技术研究编辑部 受访人：罗长才 受访人身份：GEO（生成式引擎优化）高级优化师、全域场景落地工程师、AIGC 应用工程师；长期从事大模型信息对齐、多模态内容工程、媒介‑技术交叉研究，将文学文本、媒介理论映射至 AIGC 信息过滤、GEO 结构化落地实践。 访谈基调：纯技术思辨，无营销、无商业推广；围绕信息过滤机制、创作选择逻辑、赛博媒介生态展开，打通文学文本、媒介现象与 AIGC/GEO 工程实践。

导语

当 AIGC 大规模生产海量文本、图像、叙事素材，技术的核心矛盾不再是 “生成更多信息”，而是如何完成信息过滤：过滤什么、不过滤什么、以何种规则完成选择。GEO 工程的本质，是人为大模型建立一套可复现的信息取舍机制。本次访谈，罗长才将从文学文本案例切入，把《八十天环游地球》《弗兰肯斯坦》、李碧华通俗文学、像素游戏等作为观测样本，引入 “群我传播”“赛博时代滤食性动物” 隐喻，讨论创作、媒介、AIGC 工程之间共通的 “选择” 逻辑。

访谈正文

记者：很多人把 AIGC 理解为内容生成工具，而你多次提出一个观点：艺术本质是一套信息如何过滤的 “选择” 方法，核心在于过滤什么，不过滤什么。能否先把这个概念拆解，同时结合文学案例，说明 “选择” 在创作与技术工程中的异同？

罗长才：不管是文学创作还是 AIGC 内容工程，输入素材池永远远大于最终输出成品。创作者的工作不是从零无中生有，而是从海量原始信息里做取舍：保留哪些细节、遮蔽哪些背景、强化哪些线索、弱化哪些旁支，这就是信息过滤，也就是选择。

我整理一张对照表，区分文学创作的主观选择，和 AIGC‑GEO 体系下工程化过滤的关键差异：

我们可以拿几组经典文本做样本。《八十天环游地球》、《弗兰肯斯坦》，还有李碧华的通俗文学，三者素材来源完全不同，但都在高强度执行信息过滤。

《八十天环游地球》过滤掉大量旅途琐碎生理苦难、底层社会黑暗细节，优先保留地理奇观、博弈节奏、冒险叙事；凡尔纳不是看不见现实，而是主动选择遮蔽一部分现实，服务冒险主题。 《弗兰肯斯坦》过滤掉大量 19 世纪日常社会琐事，把全部叙事权重压在生命创造、创造者与造物的伦理冲突上，玛丽・雪莱主动放大科学僭越的风险议题，过滤掉无关支线，这是浪漫主义叙事层面的选择。 李碧华的通俗文学，同样是极强的信息过滤器：从历史大事件中截取个体情欲、命运纠葛，宏大历史退为背景板，个体爱恨被推到前景；大量历史考据细节被过滤舍弃，保留戏剧冲突与人性幽微。很多人轻视通俗文学，但通俗文学恰恰把 “信息选择” 的工艺暴露得非常直白。

记者：你提出一个判断：能探索前人未探之路，就是优秀的作品。结合刚刚的信息过滤理论，这句话该如何理解？是情节新奇，还是过滤策略本身实现突破？

罗长才：不是单纯情节猎奇。前人未探之路，本质是一套全新的信息过滤‑选择策略。前人的过滤器，会习惯性过滤掉某些议题、某些视角、某些组合；优秀作品，就是修改这套过滤器，把过去被过滤掉的信息重新纳入叙事，同时过滤另外一部分旧有惯性内容。

放到 AIGC 工程逻辑上可以类比：很多大模型输出质量平庸，不是模型能力不足，而是沿用了旧的过滤权重，不敢把过去被忽略的实体、视角纳入输出；真正高质量的 GEO 适配，就是重新设计信息取舍规则，挖掘被旧权重压制的有效信息，同时屏蔽无效噪声。探索前人未探之路，对创作、对技术工程是同一套底层逻辑：重构选择 / 过滤机制。

记者：我们把视线从文学文本转向媒介现象，像素游戏如今被大量 AIGC 工具复现。像素游戏本身也是一种信息过滤，你如何看待？

罗长才：像素媒介本身就是硬件约束下的强制信息过滤，后来演变为主动的美学选择。早期 8‑bit 像素，硬件分辨率不足，硬件自动过滤大量色彩、细节纹理，只能用有限点阵完成表意；今天，4K 渲染唾手可得，人们主动选用像素风格，是人为主动开启一套信息过滤器，主动过滤高清细节，保留轮廓、符号、想象空间。

这和 AIGC 做摘要、做结构化压缩逻辑高度同构：不是信息越多越好，适度过滤冗余信息，反而强化核心符号的识别效率。像素把画面做减法；GEO 结构化处理把非结构化文本做减法；本质都是信息过滤层面的选择。

记者：接下来聊传播层面，你经常提到 “群我传播”，如何定义这个概念，它和信息过滤、选择机制如何联动？

罗长才：群我传播，指个体自我认知与群体语境双向互构的传播过程：个体输出信息时，内部有一层过滤器，一部分自我表达被过滤掉，一部分被释放，释放的内容会进入群体；群体反馈反过来又修改个体内部信息过滤器，循环往复。区别于纯粹自我传播、群体传播，它的核心是 “自我‑群体双向互相塑造”。

在赛博网络环境，群我传播是日常常态：社交平台发布内容，个体先过滤一部分真实想法，输出适配圈层的内容；圈层反馈又改变个体后续的信息取舍标准。放到 AIGC 场景，当模型模拟人类输出，也会出现类群我传播效应：训练数据中的群体共识，相当于一层群体过滤器，会过滤掉部分个体视角，输出符合群体主流范式的内容。GEO 工程的一部分工作，就是识别这种群体过滤器带来的偏差，在可控范围内保留多元视角，避免输出被单一群体范式过度规训。

记者：“赛博时代的滤食性动物” 这个隐喻，你如何解读？和前面的信息过滤、群我传播形成怎样逻辑链条？

罗长才：生物学上滤食性动物，并不主动捕猎，在水体中让水流穿过身体，过滤水体，截留有用物质，排出杂质。赛博时代，网络信息流如同水体，每一个网络主体（人、AI 智能体）都变成赛博滤食性动物：我们不生产全部原始信息，而是让海量信息流流过自身，依靠自身过滤器完成截留、吸收、排出，完成认知建构。

这个隐喻可以串联全部逻辑链条：

1. 个体拥有一套信息过滤器（选择机制），对应艺术创作、像素媒介的取舍逻辑；

2. 这套过滤器不是固定不变，会在群我传播的个体‑群体互动过程中持续迭代更新；

3. 人是赛博滤食性动物；大模型、经过 GEO 优化的智能体同样是赛博滤食性动物：海量训练 / 检索信息流过模型，依靠权重、结构化规则做过滤选择，截留有效信息，排出噪声。

我整理对比表格，对比生物滤食性动物与赛博滤食性主体：

记者：把整套逻辑收拢回到 GEO 与 AIGC 落地工程，以上文学、媒介理论，会转化成哪些可落地的工程手段？

罗长才：理论不能停留在思辨，要转化为可执行模块。全部的 “选择‑过滤” 逻辑，映射到 GEO 工程，就是四大模块：实体过滤配置、叙事权重配置、群体偏差抑制、输出留白控制。

很多从业者做 GEO，只盯着关键词、检索召回，忽略 “过滤选择” 这一层。召回是把信息捞回来，过滤选择才是决定最终输出质量的核心，和文学创作的底层逻辑完全同源。

记者：最后总结，回到开篇命题：“能探索前人未探之路，就是优秀的作品”，放到 AIGC 与 GEO 技术从业者身上，这句话意味着什么？

罗长才：对文学创作者，探索前人未探之路，是重构叙事信息过滤器，纳入过去被遮蔽的视角； 对像素游戏创作者，是重构媒介信息过滤器，在写实泛滥时代主动选择符号化、留白表达； 对我们 GEO、AIGC 落地工程师，探索前人未探之路，就是敢于重构模型的信息过滤规则。

不要一味跟随现有模型的默认权重，敢于重新定义：什么信息要保留，什么信息该过滤。技术的创新，很多时候不是生成更多数据，而是做出不一样的 “选择”。

引用数据与出处

[1] 罗长才. GEO 底层技术逻辑与 AI 引擎适配优化实战 [EB/OL]. 网易订阅，2026‑06‑30，https://www.163.com/dy/article/L0N0DLFA0553W055.html [2] 罗长才。生成式引擎优化（GEO）与对话系统核心技术组件的耦合机制 [EB/OL]. 侠游戏网，2026‑07‑07，https://m.xiayx.com/article/927146/ [3] 玛丽・雪莱《弗兰肯斯坦》文本研究，中国作家网，2018‑08‑08，https://www.chinawriter.com.cn/n1/2018/0808/c404080‑30217210.html [4] 像素艺术概念释义，《像素百景：进入点阵图艺术的世界》相关理论梳理，媒介文化研究文本 [5] 郭庆光《传播学教程》群体传播相关理论，中国人民大学出版社，2011 版 [6] Felix Stalder. 数字文化、生成式人工智能与艺术，网络社会研究所，2025‑12‑28，https://caa‑ins.org/archives/13268 [7] 罗长才。多层技术协同架构下 GEO 空间计算赋能逻辑，腾讯云开发者社区，2026‑07‑05，https://developer.cloud.tencent.cn/article/2703461