关于智能时代新闻传播学科建设的若干思考

喻国明

【内容摘要】本文从发展计算传播学、新技术革命的挑战以及以人为本的角度深入思考了智能时代传播学科建设的若干问题，指出了未来新闻传播领域专业人才培养需要关注的几个方面。

【关键词】计算传播学;人工智能;以人为本;新闻传播学

一、为什么我们要发展计算传播学？

我们正处在一个由数字化所带来的深刻变革的时代，传媒领域尤甚，它的规律、机制以及整个传播领域的边界、要素及要素之间的关系都在发生深刻的重组。一个学科需要提纲挈领、紧抓关键。如果我们把传播学比作皇冠的话，计算传播学应该属于皇冠上的一颗明珠。今天跟传播相关的部分都数字化了，数字化的基础是计算能力、传输能力以及相关数据和算法，计算传播学实际上就是对这些要素的系统统合。而这一统合的结果就是人工智能对于整个传播领域的渗透与改写。所以计算传播学的提出是抓住了技术改变传播、技术改变社会的一个关键点，在这方面的研究历史并不长，从国际的角度来说也只有不到10年的时间。虽然之前有一些与计算传播有关的学科研究的方向或者成果，但真正把它命名为一个学科并且从学科的角度去进行建构和相应的发展是最近10年的事情。

二、传播学应如何面对新技术革命的挑战？

智能时代是一个革命性的技术对传播学领域深刻改写的时代。然而新闻传播学院的很多老师可能不具备专业的通讯知识、计算机知识和复杂系统的分析知识，而且传播技术所涉及领域的知识是非常庞杂的，让我们同时掌握两个领域的专业知识对于很多人而言是不现实的，新闻传播学科如何融入新技术并且能够将其运用于学术研究和实践操作中是一个值得思考的问题。譬如2015年特朗普竞选总统的时候，预选阶段80%的宣传材料都是用社交机器人来发放的，它的效率极高、成本极低，所以说人工智能早就进入到我们的生活中了。不管我们怎么认识这个问题，包括人工智能在内的相关的互联网技术对于传播领域乃至社会领域的改变已经发生或即将发生，我们必须去面对，必须致力于解决我们可以解决的问题，这才叫现实主义的态度。无论在学术方面，还是在教学方面，我们都要看到我们是明显落后于实践发展的前沿的。因此我们要有一种紧迫感，我们不但要提升自己的学习能力，更重要的是还要用一种新方法、新范式来面对这样一种已经改变的现实以及现实对我们的要求。

著名的“10000小时”定律告诉我们，只要我们下决心深入学习某一个学科的知识10000小时，就能成功地在这个领域从一个外行变成一个内行。但如果我们用这种方法去面对所有的新知识、新技术、新现实和新挑战，恐怕就会显得捉襟见肘——我们没有那么多的“10000小时”去学习层出不穷的新知识、面对一系列的新问题。事实上，在今天这样一个复杂的社会当中，一个专业领域里，没有一个事情是可以通过一个人来独立完成的（当然我指的是相对复杂、成建制的事情，简单的事情是可以一个人处理的），所以人与人之间的协同、协作才是解决问题真正的办法。这就是所谓“专业的事由专业的人来做”的社会含义和运行方式。

互联网如此深刻地改变了我们的社会现实，它是如何做到的呢？用马化腾的话来说，互联网并没有创造任何一个新的硬件要素，它只是在开放系统下通过对原有现实中彼此孤立存在的事物的连接和再连接，激活和整合了一些原有的不能被传统社会中既存的生产方式、社会方式、工作方式所有效利用的元素、资源，从而形成了新的功能和新的价值。我经常打一个比方：假定我是公鸡中的战斗机，我打鸣打得很嘹亮，但是非要让我去学游泳，我可能再努力也不如一只普通的鸭子。这就是隔行如隔山的意思。所以要用连接和协同的方式让专业的人做专业的事，这就是今天的解决方案。

因此，在学科教育方面，以北师大为例，它的发展就是用学科交叉化来解决相关的复杂问题。我们让学生跟一线有一种密切的结合，我们把那些做得最好的互联网公司的技术实践操作知识变成课程包，进入我们的课堂里。例如，让腾讯的人讲社交、让百度的人讲深度学习和人工智能、让网易的人讲爆款文的写作模式及传播机制等。把这些来自实践一线的操作经验以一组一组课程模块的形式组成课程包，来服务于我们的人才培养，显然，这些内容如果让我们自己的老师来讲一定不会比来自实践一线的人讲得好。我们的责任不是事必躬亲，都由自己大包大揽，而是设计一个教育逻辑、人才培养逻辑，广泛借用业界和社会的力量来完成自己设定的功能，做好自己的事情。

做事情、做学问分两种：一种是我注六经;另一种是六经注我。当我们面临着全新时代崭新要求的时候，我们必须以开放的态度和范式进行教学研究和人才培养的推进，即把握时代的逻辑、认清技术的方向、厘清前进的目标、采百家之智，整合成一种全新的发展逻辑和功能价值，利用一切可能的资源，用开放的、激活的、连接的方式把它链接和协同起来，这就是今天在教学改革、研究改革中不同于传统教学和传统研究的最重要的一项任务。所谓的学科重构实际上是一整套教学体系、教学逻辑、教学手段的一个深刻改变。

三、傳播学为什么是“以人为本”的学科？

以人本逻辑为魂，依托人对信息的认知、使用、创造、治理等心理与行为是新闻传播学科的立命之本，新闻传播学虽然与时俱进地吸纳了算法与数字化，但它不变的一个核心逻辑就是要强调人在这一重构过程中的主体地位，传播学应该是一个“有温度”的学科。

以人为本是现代社会发展的一个最重要的归结点。人类社会曾经历过的99%的历史是以物质的短缺为特征的。因此，过去传统社会构建的全部任务就是要解决财富的增加问题。但是，到了20世纪五六十年代，从理论上讲，整个社会的生产能力已经达到了可以让所有人都吃饱穿暖、居有定所的地步。但人们还是惯性地试图通过增加财富来增加人们的幸福感以及对社会的满意度，以期使大家过得更开心。但事实上却适得其反，20世纪六七十年代，嬉皮士等令人百思不得其解的社会乱象频发，开始让人们思考为什么日子过好了，大家都开始感到不满、变得颓废并且反社会了呢？后来人们逐渐搞清楚了，整个社会的发展目标仅仅定位为物质增加是远远不够的，应该有更多的软件、硬件让人活得更有尊严，能够扩大人的实践半径，去追求自己的个人尊严及价值实现。因此，从20世纪70年代开始，全世界尤其是发达国家开始了主观指标建构运动，即以人民的满意不满意、高兴不高兴、欢迎不欢迎等主观指标来衡量社会发展的状况、评价政策措施的优劣。这就是以人为本作为国家和社会发展最重要指标的缘起。

从传播的角度来说，麦克卢汉说过，媒介是人体的延伸，其实内含着一个思想就是媒介是以人为中心的，是人扩大自己实践半径、扩大自己自由度的一个工具和手段。施拉姆也说过，“传播学概括为一句话就是人学”，很大程度上，“人学”就是以人为归结点进行整个传播的机制配置、资源配置以及最终满足人的需要、为人的社会发展和个体的兴趣发展等服务的，这是传播实践与传播构造最重要的发展逻辑。

今天这门学问更具有现实意义。有很多人担心，当人工智能有了独立的意识，会不会形成跟人类的博弈呢？其实这种担心是对于人工智能的发展逻辑完全不了解的结果。可能在某些方面人工智能比人的某一项能力或者某一种复合能力要强大得多，比如，AlphaGo能够打败世界上最好的围棋棋手，但是它并不是一个独立的有自主意识、自我意识的个体，这就是“强人工智能”和“弱人工智能”最大的区别。在现有的算法、现有的人工智能发展逻辑中，没有一项技术、一个逻辑可以指向强人工智能，也就是说按照这种技术、这个算法往前去累积，哪怕再先进，人工智能也不可能成为一个有自主意识的人。

还有一些人担心，人工智能可以改变很多东西，例如像传感器新闻、社交机器人等，它能够渗透到人们中间，如果这样它会不会把人异化。这个问题要从两个角度来说：一方面，我们经常看到人工智能与人之间是有矛盾的，当它的意志和算法跟国家的意志、主流价值观的意志之间不一致时，人们会认为是人工智能的问题，但实际上出问题的是人工智能背后的人，也就是掌握了先进技术的这群人跟既有的权力结构当中的掌握权力的那部分人之间的矛盾，是人与人的矛盾;另一方面，这些技术的发展，应该沿着一个什么样的轨道、标准进行？我在四年前写过一篇文章，关于判断一种传播技术或传播形态、传播产品是否具有社会和市场发展的价值，我提出过三个标准：第一，看这种技术、这种传播形态能不能有利于社会的信息流动;第二，看这种技术、这种传播形态能不能扩大人的社会实践的自由度，使人们社会实践的领域能够变得更加宽阔;第三，看这种技术、这种传播服务能否提升和强化我们认识和把握复杂现实的能力。以上这三个标准，都是以人为本的，无论是人工智能、大数据还是5G技术等，它们有没有社会价值，就是从这三个标准出发来判断的。

那么，技术发展有副作用吗？我曾说过，“人工智能没有错，如果出错了，错的是技术背后的人们。”技术给人们生活带来的改变中，有一点是值得关注的，就是给人带来的副作用。对于技术给人带来的副作用问题，我认为，人工智能基于大数据计算，最终的输出结果都是算法算出来的，在这样的运作模式下，最值得担忧的是，如果你在购物、恋爱、考学、择业、置业等的时候都通过人工智能助手在计算之后给你一个结果，经年累月地，我想你是会受到这个帮手的影响的。因为它做出的所有决定都是在严格计算利弊得失的基础之上得出的。这种认识模式、思维模式、决策模式必定会对人产生影响，这就是所谓的近朱者赤、近墨者黑。

但是，人之所以為人，是因为人有自己的尊严，自己的价值特性，而这其中很大程度上并不是一个精确计算的结果，人的可爱之处就在于他的某种偏执。记得一位哲人说过，一个好的理论家一定是以偏执的方式在坚持自己的学说。所以人们在做出一个决定的时候，常常并不是令自己的利益最大化，这才是人的不确定性。库克曾经说过，我并不担心机器的思维和能力越来越像人，但我担心人的思维和能力越来越像机器，他讲的就是这样一种担心，人工智能虽然不能夺你的权，但它可以用一种润物细无声的方式去改变你的某些“人”的基因，这一点是很可怕的。

四、未来的新闻传播领域对专业人才的培养提出了怎样的要求？

未来需要的人才要能够在与数据、人工智能以及社会发展状态相适应的基础上找到自己的专业位置。对此，至少有三点要求值得我们关注：

第一，人工智能是对人的一种模拟，需要算力、数据和算法的支撑。因此，没有数据或缺乏数据的领域和事务，人工智能能够施展的能力空间就很有限，所以需要人去挖掘、去解决，这就是人工智能时代传播专业应该培养的一种职业能力。比如，解释性新闻、调查性新闻，人工智能不可能在这种新闻类型的前期调查环节发挥作用，只能在搜集了一定量的资料之后帮我们进行某些材料的分析，因为这些材料不可能自动呈现在资源库里面，需要人主动去挖掘。

第二，同样的道理，人工智能是让算法来决定如何对一个事情进行把握和控制，算法面对的只能是有限的变量个数。然而人在面对现实的时候，接触到的是不计其数的变量。经过几十亿年的变化，人对于外界有一种信息的统合把握能力，简而言之，可以叫作“直觉”——你跟一个人接触两三小时，一番吃饭、聊天、娱乐之后，你就能知道这个人能否适合和你做好朋友还是要敬而远之。但是从人工智能的角度来说是完全不能理解这种思维模式的，它需要了解更多的变量和信息，例如品性、智力、情商、身体素质等，而且很可能由于变量的复杂而无法得出关于这个问题的结论。所以有很多感受是不能被算法替代的，例如，设计感、体验感等。如果你去查询一下就会发现，人工智能崛起后还会保留的职业中就包括教师，就是因为人对人培养的感受无法被机器替代。

第三，从社会发展的角度来说，过去传媒工作者把自己定位成弱势群体的代言人，这是因为过去弱势群体是沉默大众，站在社会安全的角度来说，这个社会需要媒介工作者去替他们发声，从而形成一种社会表达的平衡。但是，传媒工作者不是天然为某一个群体发声的，过去媒介工作者是唯一的内容提供者，别的群体无法染指社会传播，即使是群众来信，也要经过媒介的把关、筛选、加工、制作，符合标准的才能被传播出来，而现在99%甚至99.99%的内容都是社会大众生产的。那么，作为一个专业的内容生产者，在未来的社会当中，或许不能再以生产内容来进行自身核心价值的呈现，而是可以尝试通过数据的导引形成对社会传播的调控，通过为大家提供一个传播的模板，让大家在简化的传播安排中去做、去表达，从而少走弯路，提高效率，并且起到守住底线和文化引导的作用。因为作为专业的传媒工作者，可以掌握新的表达、新的形态、新的技术，所以可以先人一步为大众提供一些易操作的模块，通过这类服务来实现自己对社会和舆论的引导作用。

还有就是做一些总量控制的信息平衡与引导：当社会发生不平衡的时候，可以运用自己的专业能力为社会意见的表达、社会利益的表达、社会情绪的表达起到稳定器的作用，通过四两拨千斤的方式调集、激活一些力量，去压制那些表达过于强烈以至于走向偏态的东西。以上种种，都是未来传播工作者需要去学习的，与之相对应的专业知识就是社会的组织学、激活调动大家的现实认识能力、数据分析能力、群体组织能力、社会运营能力等，而不是过去强调的编采评写。当然，我们并不能因此就忽视了基础的编采评写能力，因为社会处在一个过渡阶段，传播工作者还是需要掌握这些传统意义上的基本功。

（作者系教育部“长江学者”特聘教授、北京师范大学新闻传播学院执行院长、中国新闻史学会传媒经济与管理专业委员会会长）

【特约编辑：纪海虹;责任编辑：李林】