协同和延伸：人工智能赋能媒体信息传播的逻辑与趋向

2021-10-08郭京高红波

新闻爱好者 2021年9期

郭京　高红波

【摘要】技术的发展总是驱动着媒体信息传播能力的革新，发展到人工智能时代，技术更是作为一种结构性力量，在媒体信息传播的各个环节扮演着重要的角色。通过立足于技术赋能媒体信息传播的视野，结合当下较具代表性的人工智能技术研发动态与媒体应用实践案例，从逻辑特征、发展理念等方面入手，分析人工智能技术驱动下媒体信息传播在信源、信道、信宿环节实现全流程进化的微观特征，解读媒体信息传播生态在技术层、范式层、行为层三个维度上发生的宏观变革，并在此基础上，深入思考未来媒体智能传播的发展趋向。

【关键词】人工智能;信息传播;逻辑;发展趋向

人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是计算机方向的一个重要分支学科，1956年美国达特茅斯会议上首次明确了人工智能这一概念的具体内涵，即研究、开发、创造出类似于人类大脑的“机器脑”，促使机器能够如人般思考、学习。[1]发展至今，人工智能技术已充分应用大数据、云计算等新一代信息技术，致力于在此基础上开发相应程序或电子设备来模拟、延伸、扩展人的智能。[2]近年来，传媒行业内相关人工智能技术的研发与应用愈加常见，为传媒业信息传播的各个环节注入了鲜活的力量，不仅重构了媒体信息传播的主要流程，也在宏观上引发了传播生态的变革。

一、智能协同，驱动媒体信息传播流程进化

信源、信道与信宿是信息传播链条上的三个重要节点。以自动化技术的介入，影响、提升信息传播效率始终是媒体广泛传播信息的重要手段。当下，人工智能技术已然渗透至媒体信息传播的各个环节，为媒体提供契合应用场景的软硬件设备，驱动着信息传播全流程的智能化发展。

（一）信源：多维度采集与分析数据

人工智能技术在信息传播链中信源处的介入能够有效帮助媒体开拓、处理其信息资源。传统的信息采集主要依靠人自身的观察与感受，信息采集的维度受人的感知能力限制。5G、物联网等技术的飞速发展，带来了一个“万物皆媒，人媒共生”的泛媒化时代[3]。由物联网、传感器带来的多终端数据，为媒体提供了丰富的数据资源。人工智能技术能够协同媒体多维度采集、抓取数据，并对其进行快速分析、处理。

在信息采集环节，媒体可以利用传感器技术提取人类感官无法识别的声音和图像，丰富媒体信息采集的深度与广度。同时，图像识别、语音转换等智能设备也逐渐成为媒体记者现场采集信息的重要“帮手”，例如2021年全国“两会”期间亮相的科大讯飞公司的新产品“讯飞智能办公本X2”，不仅能够协同新华社记者记录采访内容，还可以智能区分记者提问与代表回答，帮助记者快速抓取重要信息、高效输出新闻稿件。在数据分析方面，不同渠道所获取的海量信息为人工处理带来很大难度，而智能化技术快速能够帮助媒体在规模庞大的数据库中快速提炼重要内容，持续追踪相关新闻线索。例如，《人民日报》作为主流媒体，依托2019年末成立的传播内容认知国家重点实验室，致力于打造全新的采编机制，在内容传播与审核等方面精准发力，为媒体提供技术支持与发展指引。

（二）信道：便捷化制作与分发内容

信道环节媒体对内容的编辑制作与有效分发是信息传播链上的关键之处。智能化技术的深度参与，能够在很大程度上减轻媒体从业人员的工作负担。当下，人工智能技术程序或設备可以在深度学习的基础上，完成特定领域的文字或视、音频内容的聚合、处理与生成，并通过收集用户信息，建立立体化的用户画像，恰当地向用户推荐其感兴趣的内容，实现传播指向与用户需求的无缝对接。

在内容制作方面，人工智能技术的研发与应用，实现了从微观工具、产品的设计到集多种功能于一身的智能创作平台的全面发展，为媒体编辑制作的各个环节提供了智能化程序和可行性方案。新华社的“快笔小新”、腾讯的“Dreamwriter”、微软的“小冰”等都是各大媒体根据特定领域需要研发的写稿机器人，AI写稿机器人能够用极短的时间产出多条高质量的报道文本。《人民日报》推出的“创作大脑”则致力于为媒体打造一站式的智能创作平台，在各个环节赋能媒体创作。作品分发方面的智能化主要体现在算法程序的设计上，算法能够在匹配用户需求的基础上对海量信息进行个性化分发。较为典型的案例有具备上亿日活跃用户的今日头条APP，已经过四次迭代升级的今日头条算法系统会综合考虑推送内容与用户的相关度、时间地点等环境特征、内容的热度以及用户的协同特征等重要方面，为用户推荐相关内容，以此来提高用户对内容的满意度。[4]

（三）信宿：沉浸式体验与感知信息

人工智能技术在信宿端的融入，主要体现在信息呈现样态、话语交互设计等方面的创新，目的在于提升用户对所传播内容的感知程度。信息在不同技术的影响下完成生成、存储等步骤后，还需要经历对人“显现”的重要环节，唯有对人显现、被人读取的信息，才是在“信源-信道-信宿”的系统中，完整地实现了相应功能的信息[5]。用户对内容的感知、接受程度是判断媒体信息传播影响力的重要因素。

在信息呈现样态方面，数据可视化新闻、VR新闻、AI虚拟主播等全新的传播样态频频出现，驱动着用户在技术构建的拟态环境中沉浸式感知媒体传播的内容。自2018年新华社与搜狗联合发布了全球首个2D的AI虚拟主播“新小浩”后，又逐步实现了虚拟主播从坐到站、从2D转3D的技术升级，更是在2021年全国“两会”期间结合新华社“新立方”智能演播室，实现了虚拟主播的多场景自由“穿越”。虚拟主播凭借能够与真人主播相媲美的业务能力，保证了信息生产的质量与传播效率，为人们的观看体验注入了更多的新鲜感。与此同时，媒体开始更为注重表达方式的贴近性，数据可视化新闻将枯燥的数据转化为动态可视的图表、VR新闻将受众带入到内容发生的第一现场，包括AI虚拟主播也在动作、情感等与表现力有关的方面不断升级，智能技术的深度赋能，旨在为用户提供一个更具贴近性的虚拟体验空间。

二、层次延伸，引发媒体信息传播生态变革

媒体传播场域空间中的传播生态主要包含了信息技术、传播范式以及社会行为三个维度[6]，揭示三者的发展变化、相互之间的影响，是探索媒体传播生态变革的重要思路。以智能技术作为底层逻辑，媒体信息传播生态在延伸技术使用层次与拓展媒体传播思路的互动、碰撞中走向革新。

（一）技术层：从器官投影延伸至思维映射

技术哲学创始人卡普认为，各种技术工具就是人体器官的投影。[7]以此为视角对技术进行划分，生产器具是人肢体器官的投影，而信息技术则是人感觉器官、思维器官的投影。在信息传播领域，传播媒介所经历的从报纸、广播、电视到互联网的进化，均是在不同侧面延伸了人感知信息的各项身体器官。发展到人工智能时代，媒介对人体器官的投影逐渐从身体器官延伸到了思维器官，换言之，人工智能技术的研发是对人脑信息处理能力的模仿。

相较于机械化的生产流水线，人工智能技术能够通过深度学习和训练进行自动化的内容生产与传播，智能技术应用的核心目标在于模仿人的智慧，从当下的写稿机器人、智能剪辑系统应用中，能够看出，目前智能技术的应用相对局限于特定的内容领域，且较多停留在创作的各个局部环节。例如写稿机器人的创作范围主要集中在财经、体育等不对思想和情感做过多要求的领域，现阶段的智能采编设备也往往是对信息传播流程中某个环节的专项替代。整体而言，弱人工智能时代，智能技术对人脑思维的模仿还停留在学习和计算的阶段，思考、判断能力有限，但已经能够窥见人工智能正在从感知智能向认知智能发展的具体形态。随着人工智能技术逐渐从感知智能走向认知智能，即将出现的“人工心智”（AM，Artificial）新闻会在信息采集、生产、传播方面体现出比人工智能更为客观、真实、人性化的特点，是人工智能技术愈加心智化发展的高级阶段。[8]与其他媒介技术相比，人工智能技术对人认识能力、计算能力的深层拓展，已经在技术层面奏响了媒体信息传播生态变革的序曲。

（二）范式层：从工业生产延伸至特色传播

传统媒体时代，受制于媒体传播技术的有限性与传播理念的公共性，受众的个性需求往往被忽视，传者与受者之间呈现着单向传递信息流的状态。在“双向的、去中心化交流”的第二媒介时代，受众能够及时参与信息的反馈，个体的能动性开始随之增强，受众的个性化需求日益被激活。

人工智能时代媒体更为重视受众的需求与反馈，价值取向的改变推动着媒体传播范式逐渐从大众化传播转向面对个人的特色化传播，算法推荐系统的支持，使受众的个性化需求不断迈向信息传播的价值中心。算法带来的个性化传播为海量公共资源的有效分发提供了良好的解决方案，但从本质上看，算法推荐也可能会带来媒体传播公共性降低的风险。在受众群体细分的情况下，对相同内容进行语言风格上的差异化创作，为平衡受众个性与媒体传播公共性提供了思路。美联社已经开始尝试使用人工智能技术，深度学习不同语料库的语言风格。语言风格上的差异化处理，能够使同样的信息内容适应不同层次的人群[9]对同一信息内容的差异化处理，延伸了媒体传播从工业化生产转向特色化传播的内涵。

（三）行为层：从获取信息延伸至虚拟社交

在传统的信息传播环境中，受众获取信息的方式主要以观察、学习为主。人工智能技术带来的智能化采集设备与社交化交流方式，使媒体在信息傳递的过程中，为受众构建了一个开放的虚拟空间，受众获取信息的方式也从旁观转向参与，在感官与认知的双重刺激下与传者建立一种全新的虚拟社交关系，引发了人与媒介之间交往手段、认知方式的变革。

媒体应用智能化设备采集“一手”信息资源并将其直观呈现给受众，能够让受众以主观的视角将身体融入信息传播的初始环境中。在2021年全国“两会”的相关报道中，广西日报社推出的以第一视角感受“两会”的相关内容在一众新闻报道中脱颖而出;报社记者通过佩戴5G+AI双目眼镜进行采访，让观众在第一视角中增强代入感，在虚拟空间中直接观察、参与两会。除此之外，媒体在信息传播的过程中加入恰当的互动元素，能够使受众在对话中与交流对象建立起虚拟的社交关系。社交机器人、对话新闻作为信息传播领域中全新的话语媒介，虽然目前智能化程度有限，但已经能够使受众在虚拟社交所搭建的互动仪式中收获一定的情感能量了。当下人与人、人与媒介之间的虚拟交流程度日益深化，关系的建立便显得更加重要，社交元素的添加使信息内容具备了“未完成”感所带来的魅力，受众能够在虚拟的社交互动中获得强烈的参与感。

三、多重赋能，探索媒体智能传播发展趋向

技术的发展与传播观念的更新，都推动着智能传播在传播伦理、边界、受众体验方面的协调与平衡中不断向前发展，逐渐呈现出多主体、多层次融合赋能于媒体传播的未来发展趋向。

（一）人机互补、伦理协调

人工智能技术在协同媒体传播信息的过程中，发挥了不可忽视的重要作用，不仅提升了媒体内容生产的质量与效率，还在很大程度上降低了制作过程中的人力成本，将大量的媒体从业者从机械、重复的工作中解放出来。但是人工智能技术也时常会因算法程序缺陷、数据隐私泄露等问题，受到来自各方的质疑与问责。与此同时，人工智能在内容创作、创意生产等方面的局限性也愈加明显。

面对人工智能技术应用带来的伦理缺陷与创作局限，人的价值逐渐在相应问题的解决方案中得以凸显。人工介入、协同AI进行内容审核的双重保障形式，为算法程序导向问题、虚假信息传播问题、数据隐私泄露问题等技术带来的伦理缺陷，提供了有效的解决方案。人工智能技术在信息创作中涉及情感维度、意义维度的创作局限性，也彰显了人在传播中不可替代的价值。智能传播时代，人与技术将在磨合中逐渐呈现出共融、共生的“人机协同”发展趋势。保罗·莱文森认为“信息及其技术体现总体上是解放人、增加人的选择，而不是减少人的选择”[10]。面对新技术带来的变革，人应该在积极拥抱变化的同时，始终保持冷静的思考，找到人与技术的新平衡点，以保证传播伦理的协调性。

（二）内外联动、边界消融

智能技术将传媒业打造成了一个开放的系统，系统的开放与重构带来的是信息生产传受双方的内外联动、传媒行业与其他行业的内外联动，多元主体的复杂互动推动着媒体传播的边界逐渐趋向消融。在信息生产方面，人工智能技术的介入，将会驱动生成全新的生产关系，传者、受者、信息被一同织进了互联互通的智能传播网络中，传统的传受关系被改写，信息生产系统的边界在消融。新的生产结构使每一个具有创新能力与专业性的受众，都能够凭借原创的内容成为一位“信息传播者”。同时，智能技术对受众信息反馈的重视，也使受众的个性化需求被传播主体接收并纳入到新一轮的信息内容生产中。

在行业融合方面，传媒业智能化发展的背后是多个学科领域相关技术的研发与支持，而传媒业发展的重要目的之一也正是将智能传播手段回馈到不同领域的社会实践场景中，提高媒体的社会服务能力。例如，2020年3月国家广电总局发布的《新冠肺炎疫情防控〓广播电视人工智能在行动》全面总结了广电媒体应用人工智能技术于疫情防控期间所作的重要贡献。由此可见，技术的发展并非媒体智能传播的最终目的，与不同行业联动，不断发展媒体的社会服务能力才是智能传播的重要诉求。

（三）虚实交织、感知平衡

智能化技术的应用，正在改变着媒体信息传播的具体形态，信息内容的情境化传播越来越常见。媒介是虚拟世界与现实环境的连接点，现实环境中的信息为虚拟世界的内容创作提供了原始性材料，而传播手段的升级则在更大程度上赋予了媒介还原现实的能力。人的意识能否深深嵌入到媒介所塑造的虚拟信息情境中，往往与媒介提供的感知符号的丰富程度有关。

哈罗德·伊尼斯在《传播的偏向》中指出，传播往往具有一定的偏向性，或偏重于时间，或偏重于空间。[11]时空的偏向从本质上看，其实是人身体感觉与认知的不平衡，跨越时间的认知往往带来的是身体感官体验的缺失，而穿越空间的感官体验又将带来认知的无序感。当下媒体的智能传播，能够通过融合AI、VR等多种技术手段，在虚拟世界中完成对时间、空间的连接與重构。不同的时间可以重叠、虚拟与现实的空间可以交织，这种具备高度沉浸感的传播方式平衡了传播的偏向性。高度智能化的信息传播方式同时满足了人的多个感官体验，使受众在多重感官同时作用的基础上，“亲身经历”媒体传达的信息内容。未来媒体的智能传播，将更为重视虚实交织的沉浸式传播方式，致力于使受众在身体感觉器官的充分卷入中，更为有效地认知、把握媒体传播的主要内容。

四、结语

人工智能技术的发展日新月异，技术的有效赋能为媒体信息传播的各个环节注入了更加鲜活的生命力。未来的传媒业将在智能化技术的深度应用中重构传播流程、变革传播生态，虽然会有更多因素在不同程度上影响着媒体传播的公共性、专业性，但是人工智能赋能媒体传播的核心诉求始终是为了促进传媒业向好的方向发展。在这个过程中，媒体传播也在技术应用层次的深化中，不断突破原有的传播格局，逐渐发生着智能传播时代的全新转向，等待着人们用更积极的眼光和更审慎的思维去观察、把握。

[本文为河南大学研究生教育创新与质量提升计划项目“研究生规划教材《电视媒介进化论：新媒体技术对视频媒介进化的影响》”（2020）阶段性成果，项目编号：SYL20050103;教育部人文社科规划项目“技术哲学视域下的视听媒介进化研究”的阶段性成果，项目编号：21YJA860004]

参考文献：

[1]尼克.人工智能简史[M].北京：人民邮电出版社，2017：6.

[2]张洪忠，石韦颖，刘力铭.如何从技术逻辑认识人工智能对传媒业的影响[J].新闻界，2018（2）：17-22.

[3]高红波，陈成.物联网对视频媒介进化的影响研究[J].新闻爱好者，2019（4）：34-36.

[4]今日头条.今日头条算法原理[EB/OL].https：//www.toutiao.com/a6511211182064402951/？channel=&source=search_tab.

[5]肖峰.信息技术哲学[M].广州：华南理工大学出版社，2016：93.

[6]阿什德.传播生态学：文化的控制范式[M].邵志择，译.北京：华夏出版社，2003：8.

[7]卡尔·米切姆.技术哲学概论[M].殷登祥，等译.天津：天津科学技术出版社，1999：4.

[8]唐铮，湛超越.人工心智新闻的概念、原理及应用价值[J].新闻爱好者，2021（2）：16-21.

[9]喻国明，郭超凯，王美莹，刘苏，王晓虹.人工智能驱动下的智能传媒运作范式的考察：兼介美联社的智媒实践[J].江淮论坛，2017（3）：134-138+150.

[10]保罗·莱文森.思想无羁[M].何道宽，译.南京：南京大学出版社，2003：13.