创新扩散：人工智能技术传播的媒体赋能

◎邓钦濠

近年来，随着人工智能技术的发展，其应用场景也已覆盖至社会生活各个方面，这使得人工智能议题受到多方广泛关注。在人工智能被广泛关注和接受的过程中，媒体作为传播媒介发挥着至关重要的作用。本文以罗杰斯提出的创新扩散理论作为分析基础，探究人工智能这一新兴议题在媒体赋能下的创新扩散路径。并发现媒体在传播过程中存在圈层性聚集以及故事性不强等问题，也试图提供优化方案。

一、人工智能创新扩散路径

1956年于美国达特茅斯学院，人工智能研究领域被首次提出，这也意味着人工智能的面世。1958年，赫伯特西蒙建立逻辑理论家这一世界上首个人工智能程序。如今，随着机器学习技术的发展，人工智能已经逐步应用于计算机视觉、图像处理、智能诊断、自然语言处理以及生物计算等诸多领域。

现代意义上人工智能的概念，最早是由艾伦图灵于1950年提出的：“思维机器”。在Artificial Intelligence:A Modern Approach（中文翻译为人工智能，一种现代方法）这篇文章中，Peter Norvig和Stuart Russell对主流定义进行分类，确定了理性行动、理性思考、和人相似地进行行动、类似人类一样进行思考四种类型。

1.创新扩散理论模式

罗杰斯在《创新的扩散》一书中提出：一项创新是被采用的个人或团体视为全新的一个方法，或者一次实践，或者一个物体。扩散是指在一段时间之内，创新事物经由特定的渠道，在某一社会团体的成员中传播的过程。

在创新扩散理论中，罗杰斯提出了五个解释框架也是五个属性，去理解不同的创新扩散过程。即相对优势、兼容性、易用性、可试性和可观察性。相对优势是解释创新相较于固有模式所体现的优势。兼容性意味着创新与现有社会经验以及现行社会价值观是否相契合。易用性是指创新是否对于受众有较高的知识门槛，是否容易被受众理解与接受。可试性是一个验证过程，指创新的可能性和可行性是否能被实验论证。观察性是说创新成果是否能被受众容易看到。

2.人工智能的创新扩散路径

罗杰斯认为创新扩散本身即是一个过程，一个信息被传播并接纳的过程。然而，在这个过程中必须经历一个固定的传播渠道和具体的社会系统，在此基础上，引入时间维度，才能形成完整的传播过程。

媒体的引入是人工智能创新扩散的重要因素。创新在某种程度上是社会分工或行业变革的过程和结果。那么创新的过程必定伴随着对旧有知识体系的冲击，人际间点对点的传播难以摆脱这种固有的认知束缚，而由媒体所带来的大众传播已经对人际传播的功能进行了整合，能够覆盖到更具体且更广泛的社会群体。人工智能通过媒体形成特定的传播渠道，在内容呈现上展示出人工智能的相对优势、兼容性、易用性、可试性和可观察性。随着时间的变化形成了完成了创新扩散路径。

这种扩散路径也反映在现实中新闻媒体机构的发展选择。2014年，微软公司推出了人工智能交互主体，智能聊天机器人小冰。这套人工交互主体已经落地于金融、零售、汽车等领域。2019年，新华社联合搜狗公司发布了全球首个人工智能合成女主播。人工智能主播相较于人类主播，具有24小时实时播报以及不会出现播出错误等优势。这些人工智能的实际应用很好的体现了罗杰斯所提出的创新扩散五要素中的相对优势以及易用性。

二、媒介在人工智能创新扩散中的作用

1.媒介作为创新扩散的主导力量

创新是一场社会变革，是在某一个领域对旧有的社会认知和已被固定的社会范式的改变。这个过程的开端往往集中在掌握核心技术的小群体中。以人工智能为例，人工智能技术的突破与发展来源自一小部分掌握核心知识及技术的科学家。以技术突破者的科学家视角很难由个人完成这项创新的扩散与传播，并且如人工智能这类高科技创新又具有较高的知识门槛，大众传播是更合适的传播方式。媒介作为大众传播的主要渠道便形成了传播过程中的主导力量。

媒介所引领的大众传播方式可以结合专家学者的权威性以及面向大众的基本属性以大众能够接受的方式去理解和认识人工智能创新过程。大众传媒是最快、最有效的传播手段，作为潜在接收者的受众可以通过大众传播认识并了解到需要被扩散的创新。并且，大众媒介有着广泛的受众群体，面向不同的社会体系有着相对固定的媒介传播方式。同时，创新的目的是引领社会变革，是希望最广泛的社会群体认识并接纳创新过程，享受创新结果从而引领社会的进步。这也意味者媒介作为大众传播的主要渠道不可避免的成为创新扩散的主导力量。

2.人工智能创新扩散的媒介作用方式

笔者基于慧科新闻数据库，选择行业门槛相对较低的新闻以及行业知识壁垒相对较高的医疗两个领域作为考察对象。以搜索关键词为AI主播，AI记者，人工智能医疗，人工智能诊断；搜索期限为2010年5月至2020年5月进行内容搜索。最终获取到我国关于这两个人工智能应用领域的有效报道数量为新闻领域121篇，医疗领域112篇。结合罗杰斯创新扩散理论的五个属性作为文本分析框架，通过人工编码对这些报道进行内容分析结果显示，无论是在新闻行业还是在医疗行业，媒体在报道中都倾向于强调易用性和可观察性框架来描述人工智能，并通过比较技术的使用即相对优势框架来强调人工智能技术的优势。

关于人工智能技术在新闻领域的应用报道，最常提到的是可观察性和易用性框架，分别占63%和52%。这意味着在新闻领域的报道中，媒体倾向于展示人工智能技术在使用过程中并不困难，并且这项技术应用本身是容易被使用者观察到使用优势的。在新闻领域，媒体更倾向于展示技术本身的优势和意义。

在医疗应用领域，与新闻领域的报道不同点是使用最频繁的属性是易用性，占88%。这意味着基本上，每一篇文章都提到了人工智能技术在医学领域的使用难易程度以及价值或意义。这些报道更多地反映了人工智能对医疗的价值，可以唤醒人们的认同感和同理心，增加人们对人工智能技术的认可。

在新闻和医学这两个特定的人工智能应用领域，人工智能所呈现的媒体形象是非常积极的。作为一种社会创新，人工智能技术正不可逆转地颠覆人们生活方式，更新人们的生活内容。正如媒体报道所显示的，媒体倾向于说明人工智能在实际应用场景中的优势。只有9%的新闻报道提到了对人工智能的担忧，但这种担忧并不是对人工智能的否认。

媒体赋能人工智能的大众传播过程中，以主要议题设置的形式面向大众进行这项创新技术的扩散。首先建构人工议题的议题，随后将人工智能议题应用与人们日常生活相结合进行议题融合以提高受众对于人工智能议题的接受度。人工智能具有较高的认知门槛，媒体在传播中也会大量引用来自专家学者和重要科技公司的表述，通过意见领袖的表述来增强报道的权威性，提升传播效力。同时，科技公司和媒体机构也会联合举办论坛等相关活动来丰富人工智能的传播渠道，扩大传播范围。

三、媒介在人工智能创新扩散中存在的问题

1.圈层性聚集，扩散效果有限

虽然媒介是人工智能创新扩散过程中的主导力量，并且在大众传播的过程中结合传统媒体以及网络媒体完整传播过程。但是大众媒介扩大了受众群体的同时固定的媒介传播渠道会形成固定的圈层性聚集。如传统媒体面向的群体大多是社会中年及老年群体。而新兴的社交媒体渠道则聚集了年轻受众群体。不同的群体在不同的媒介传播平台上便会形成独特的圈层性聚集。受众群体形成了一个个小的因年龄、认知素养、教育水平等因素形成的差异化圈层聚集。不同的圈层之前又形成了一系列的圈层壁垒，从而影响了传播效果。降低了传播效力。

2.故事性不强，接受度有限

在内容上，因为人工智能的高知识门槛，无论传统媒体还是网络媒体都倾向于引入意见领袖作为权威性的支撑。但是在这个过程中，高知识门槛的壁垒再度出现。填鸭式的知识输出使受众群体的限制了受众的接受度。创新面向大众更要以大众喜闻乐见的方式来让受众接受。由于受众的知识壁垒，单一的知识普及反而不会获得良好的传播效果。针对不同的受众群体引入故事性的传播内容，以受众更能接受的方式去构建对于人工智能的认知，让知识普及以创新扩散的过程变得更具趣味性、故事性，以增强受众的接受度。

四、人工智能创新扩散媒介作用的优化建议

2017年，国务院印发新一代人工智能发展规划。人工智能被列入国家发展战略计划，成为一种国家话语。人工智能技术具有较高的认知门槛，且主流媒体是民众了解新兴科技的重要渠道。因而媒体报道，尤其是主流媒体的报道在很大程度上影响着公众对人工智能的认知。

人工智能在创新扩散的过程中也存在着圈层性聚集以及故事性不强等问题，针对这一现状。媒介在传播过程中应该注意使用多元化的传播方式。在网络媒体的传播过程中，积极破圈。传播渠道不应局限在社交媒体，应该在在网络化的短视频平台以及B站、知乎等新兴应用程序上开设新的传播平台。并且也可以通过联系高校等权威性机构采用论坛、会议以及讲座等形式整合线上线下传播渠道，形成传播合力。

针对故事性不强的问题，媒介在传播过程中应当优化内容设计，针对不同的传播渠道指定特定的传播形式和传播内容。让文本、视频等多样化的传播方式在特定平台形成特定的传播内容面向具有规律性和稳定性的社会群体以达到良好的传播效果。