人工智能技术在国际传播中的共情应用探析

朱鸿军 汪文

【内容提要】共情是促进人们相互理解的关键因素之一。然而，不同文化和背景的人群可能有不同的情感，这使得在国际传播中实现共情变得更加困难。人工智能技术有助于更好地理解其他文化和背景的人群的情感。在技术所带来的更多元的传播主体和更微观的传播场景变革下，人工智能将与国际传播中的共情传播进一步融合，并呈现出“情感-认知-行为”传播层次。其中，大数据分析和情感倾向识别技术、自然语言处理和语音识别技术、虚拟现实技术将成为影响人工智能实现国际传播中用户情感共鸣的重要因素。

【关键词】人工智能 共情 国际传播

随着科技的发展与应用，人工智能技术从传播渠道、内容、主体等方面重构着当今国际传播格局。①随着2022年OpenAI发布的聊天型机器人模型ChatGPT成为人工智能发展历史里程碑事件，技术逻辑正在有力重塑传统国际传播格局：国际传播实践中的主体已经从主权国家及其代理机构扩展至人机协同参与、国家和各种社会机构交错影响的新形态，在新技术的支持下逐渐呈现出较为模糊的边界和更为微观和日常的人际交流领域的场景。②基于可利用传感器采集用户的心理和情感反馈信息的特性，人工智能能够有效地抓取、捕捉用户的情感③，进而将情感融入传播过程中。例如在数字音乐生成与传播中，人工智能便可以创作智能音乐，通过生成情感元数据、合理运用注意力机制（Relative Attention）的方式，实现用户对音乐的共情。④

可以预见，从弱人工智能到强人工智能，人工智能的发展将更加个性化。通过应用人工智能技术深入了解国际传播目标用户，可以实现个性化传播，使不同的用户建立独特的情感联系和个性化的情感依赖，驱动并引领国与国之间的信息交流和情感交流。因此，通过人工智能技术发展共情传播具有一定的必要性，而这也将为国际传播发展提供新的思路。本文将介绍人工智能技术为共情传播带来的挑战，并创新性地从人工智能技术影响共情的“情感-认知-行为”传播层次和具体技术路径出发回应这一研究议题，从而能更好地理解人工智能在国际传播中实现用户情感共鸣方面所发挥的作用。

一、人工智能对共情传播的挑战

当下，人工智能已经全面参与到国际传播的各个领域，转变了跨国信息交流方式，有力推动了国际传播体系的嬗变。而人工智能技术也将打破情感交流的常规边界，为共情传播带来更多挑战。

人工智能技术的介入，将共情传播从人类行动者共情转向了人机共情，使其面临多元化主体的挑战。主体通常指具备自我意识和行动能力的个体，能够进行思考和实践。在弱人工智能阶段，机器主要模拟人脑决策，依赖预先嵌入的指令、规则解决现实问题。⑤换言之，机器尚无自主思考感知与实践能力，仅为人类的使用工具和手段，共情传播主体仍为人类。然而，随着未来技术逐渐迭代成为强人工智能，人工智能将愈发接近人类心智特征，拥有自主思想、意识感受和行动能力。这或将使得强人工智能成为新的共情传播主体——拥有人类外观、思想感知、行动能力等特征的完全拟人化的数字机器人作为独立个体与人类在不同情境下进行互动交流，进而产生情感反应，建立同伴般的亲密关系。人工智能不再是工具，而是具有人情味的伙伴。技术赋予的强大计算能力和海量信息数据使人工智能得以更好地理解人类个体的想法、情感和行为，更快与人类建立链接，填补“自我”和“他者”之间的认知沟壑，探寻情感上的共同话语，实现情感共鸣。

同时，基于其在处理个人数据和个性化推荐领域的强大能力，人工智能技术也使得共情传播场景范围发生了变化，由公共场景共情扩展至私人领域共情。在过去，电视、广播、报纸等传统媒体以及公共社交网络等互联网媒体的发展让共情传播的主要场所局限在公共场景中，情感在大众群体间广泛传播与流动，但个人化的情感却难以得到释放。而人工智能技术通过对个人情感数据的分析和挖掘，能够实现对用户个人情感需求的深度理解，并为其提供更加个性化的内容筛选和定制。这种基于个人情感需求的传播服务，将超越国别、地域、文化，使个体层面上实现共情传播成为可能，个人可以更加容易地产生情感共鸣，从而提高用户的情感参与度和传播效果。

二、人工智能在国际传播中的共情传播层次

情感、认知和行为是人类在形成共情过程中经历的三个层系。人们通过感知他人的情感来做出情感上的反应，进而对他人的情感进行认知上的理解和解释，最后采取语言、肢体动作等实际行动来与他人产生共鸣，建立更深层次的联系和信任。跨文化群体在社交平台上的共情传播从情绪感染、态度认同、行为支持方面展开⑥，人工智能技术同样在“情感-认知-行为”三个层面影响国际传播中的共情水平。

（一）情感层面：提高国际传播中的情绪感染效果

国别、地域、文化会影响群体对信息的理解和反应，同样的信息可能会在不同国家和地区引起不同的情绪。国际传播中的共情首先是情绪的感染，为此需要了解和尊重不同文化背景的人们的想法和情感，采用恰当的传播策略，并在传播过程中保持敏感和尊重。而以ChatGPT为代表的新一代人工智能，可以从情感的层面对不同文化的文字、图片、视频、音频进行深度理解并考虑到文化差异和用户情感状态等因素，通过支持多语言、应用情感智能技术以及学习和模仿语音和表情等方式，更好地进行跨文化传播。

人工智能的跨语言性使其可以支持多语言传播，使用最适合特定文化和地区的群体的语言提高其情绪感染效果。再者，人工智能还可以应用情感智能技术来提高国际传播中的情绪感染效果，通过情感智能技术能够检测用户的情感状态，并对其做出相应的回应。当用户表达负面情緒时，人工智能可以使用积极的语言和情感回应，以帮助他们改善情绪状态。此外，人工智能还可以学习和模仿人类的语音、表情、行为，通过三维渲染、增强现实（AR）、虚拟现实（VR）技术，实时生成虚拟人类的形体、面庞以及表情。其强大的模仿能力将使人工智能更好地应对用户的情绪。

（二）认知层面：增强国际传播中的态度认同程度

相左的态度会影响人们的思考方式和行为，并对国际交流和沟通产生挑战。使用人工智能技术可以减少信息传播中的误解和沟通障碍，增强国际传播中的态度认同程度，使用户的共情由微观情绪转向认知上的理解与认同。

人工智能技术可以通过个性化推荐、分发内容，⑦为用户推荐更符合其文化背景和价值观的内容。通过分析用户的兴趣和偏好，推荐与用户感兴趣的主题相关的内容，提高用户的认同感，并让他们更容易接受来自不同文化背景的信息。此外，人工智能技术还可以通过自动翻译和本地化，使信息更易于理解和接受。在将信息传达到其他国家时，人工智能技术不仅将信息翻譯成目标语言，而且根据目标文化的需求进行本地化调整，以提高信息的可访问性和可理解性。这样可以增强用户的认同感和接受度，从而更好地传递信息和推广产品和服务。例如，IBM公司推出的人工智能沃森（Watson）和联合国儿童基金会（UNICEF）曾合作利用自然语言处理技术分析社交媒体上关于难民问题的大量信息，了解公众对难民的态度和情感，从而有针对性地制定传播战略，增进民众对难民的理解与同情。

（三）行为层面：预测调整国际传播中的行为反应

个人行为往往会反映整个社会的态度和认知，传播的最终目的在于引发行动⑧，相较于情感、认知层面，行为层面往往更具有力量。在国际传播中，通过人工智能技术，将情感传播的理念和实践运用到社交媒体平台上，分析和理解人们的行为反应，识别潜在的信息和意图，预测并改变国际传播中的行为，促使用户采取行动。

当人工智能使用户产生共情时，人们会在行为上产生反应，并做出下一步的实际举动。在社交媒体平台，人工智能技术的个性化推荐可以增加不同文化群体用户的参与度，有针对性地推广社会项目并鼓励更多人加入其中。此外，人工智能技术还可以促进不同文化之间的沟通和交流的实现。例如北京2022年冬奥会便基于云计算、5G、大数据、人工智能等技术实现“云上转播”，全景呈现奥运现场画面。更清晰、细腻的画面极大增加了国外用户对奥运会的关注程度和点击率，使其能够更好地与现场观众一起感受冰雪运动的激情与荣耀。⑨

三、人工智能在国际传播中的共情技术路径

人工智能在数据制造、分发、收集等方面具有独特的优势。通过具体技术手段，人工智能可以更好地了解人们的偏好，知道哪类媒介话语可以引发共情，知道何种传播方式可以引导人们的想法，以及哪种情境可以激发人们的行动，从而为国际传播增添更多的情感和情绪色彩。

（一）社交媒体大数据分析和情感倾向识别技术

随着社交媒体的普及和广泛使用，大量的数据被生成和共享，成为了分析人们情感和情绪的宝贵资源。而在国际传播和国际话语权的竞争中，快速识别分析用户情感、获取用户情感感知状态便成为了赢得主动权的关键。⑩

社交媒体大数据分析和情感倾向识别技术可以分析用户在社交媒体上发布的内容，挖掘出其中的情感信息，识别人们在特定事件或话题下的情感倾向和情绪状态。11该技术主要通过文本分析和机器学习算法实现。文本分析通过自然语言处理技术，将用户发布的文本内容转化为可供机器学习算法处理的形式。机器学习算法则通过对已有数据的学习和训练，建立情感分类模型，并应用该模型对新的文本内容进行情感分类，包括对文本内容的情感极性判断和情感维度的分析，从而实现情感分类。12该技术的运用，可以高效、高精度地识别出人们在特定事件或话题下的情感倾向和情绪状态，从而更好地了解不同文化和背景的人们的情感和情绪，进而有针对性地采取措施调动受众情绪，让传播内容对用户进行情绪感染。2020年，美国约翰斯·霍普金斯大学开发了一个名为新冠疫情实时数字监控面板的在线平台，挖掘社交媒体数据和其他数据源，从而实时跟踪新冠疫情的传播情况，了解不同文化背景下公众对新冠疫情的情感倾向和态度。

（二）自然语言处理和语音识别技术

在国际传播中，由于人类语言和文化的多义性与复杂性，国际交流经常会因为翻译的不准确而造成误读、误解等一系列传播障碍。13不同国家、种族之间的情感共享联结也会因为语言和文化的差异产生隔阂。而自然语言处理和语音识别技术的应用可以有效地打破隔阂，助力不同语言和文化的群体交流，基于共同话语实现情感的流动，加深彼此的理解。

自然语言处理技术可以自动地将人类语言转化为计算机能够理解和处理的形式。语音识别技术则将人类语音转换为计算机能够识别和处理的形式。14在国际传播中，自然语言处理技术和语音识别技术可以用于识别并翻译、转录不同语言、语音的交流内容。基于海量的语言、语义资料数据库，自然语言处理和语音识别技术能够做到结合多语境、多语种的流畅高效翻译，尤其是在俚语、专业词汇等方面能够灵活地给出最为贴切的翻译，提升翻译的文化自洽度。人工智能灵活的翻译能够帮助解读不同文化规范、话语体系中的文化符号，这有利于共情性文化符号的构建。譬如北京2022年冬奥会的吉祥物“冰墩墩”，其英文名有时会根据汉语拼音被不准确地翻译为“Bing Dun Dun”，实际上，根据自然语言处理技术加工过的名字“Bing Dwen Dwen”则更加规范。其根据欧美多国语言的发音规则，更好保留了“墩”字在汉语中的发音，进而传达出了“墩”字的可爱感觉以及中国熊猫的憨态可掬。这赢得了海外受众一片“可爱”称赞，也让“冰墩墩”成为了中外共情性的文化符号之一。15

（三）虚拟现实技术

随着媒介技术的发展，感官刺激性更强的媒介形态得以催生，多感官的媒介刺激在激发共情方面有着更为突出的优势，从而得以生发出更多的促进人机交互、人际共情的可能性。16虚拟现实技术（Virtual Reality）作为一种可以通过计算机生成的数字化环境来模拟现实环境的技术，可以让用户在虚拟环境中进行身临其境的体验，增强用户对特定情境的认知和感受，从而更好地理解其他文化和背景的人们的情感和情绪。17

沉浸性是虚拟现实技术的最大特点之一，用户可以沉浸在一个逼真的三维立体虚拟环境中，模拟出现实世界的各种情境和体验，从而产生更加真实的感受。例如美国广播公司在2015年推出的新闻作品《亲临叙利亚》便采用了虚拟现实技术，让用户通过虚拟现实技术来感受到因叙利亚战争而导致诸多文物古迹被损毁的状况。这种虚拟现实技术创造的体验可以更加直观地展示出国际局势的现状，使得用户可以深切感受到当地人民的艰难生活境况和当地文化被损坏的遭遇，从而加深对国际局势的理解和共情。18通过虚拟现实技术创造出更加直观、沉浸式的体验，可以使用户更加深入地感受到其他文化和背景的人们的情感和情绪，促进跨文化交流和共情。

四、结论和讨论

本文对人工智能技术在国际传播中的共情方面的应用进行了探索和分析。人工智能从主体、场景两个维度扩展了共情传播的研究视域，体现出“情感-态度-行动”的共情传播层次。人工智能技术在共情传播中的实践应用则依托社交媒体大数据分析和情感倾向识别技术、自然语言处理和语音识别技术和虚拟现实技术三项技术路径。人类深植于复杂的物质世界中。从传播技术方面看，正如麦克卢汉所说，媒介是人的延伸。而人工智能技术的发展意味着传播的意涵将进一步丰富，人依托技术进行具身实践，人与人工智能技术得以互补、协同与共生，人与外部世界对应关系的边界也被进一步扩展。

当下人工智能技术的发展为今后国际传播实践创设了多种机遇。媒介超出原本传播信息的功能，开始参与改变人的情绪认知、内隐态度以及行为决策，重塑人的知觉、听觉等多通道加工过程，19实现用户关系的多维交织与情感共鸣。对于人工智能技术在国际传播中的共情应用而言，可进一步思考的命题还有许多。当前人工智能技术仍面临数据隐私和安全、技术局限性和误差、技术可解释性等诸多挑战，后续研究应当继续关切人工智能技术在国际传播中个体共情的微观心理层面，审慎辨析人工智能技术可能带来的多方面影响，不断加深对国际传播中人类与技术新的意涵的思考。

朱鸿军系中国社会科学院大学新闻传播学院教授、博导，中国社会科学院新闻与传播研究所研究员；

汪文系中国社会科学院大学新闻传播学院学生

「注释」

①相德宝、崔宸硕：《人工智能驱动下的国际传播范式创新》，《对外传播》2023年第4期，第32-36页。

②常江、罗雅琴：《人工智能时代的国际传播：应用、趋势与反思》，《对外传播》2023年第4期，第27-31、53页。

③刘德寰、王妍、孟艳芳：《国内新闻传播领域人工智能技术研究综述》，《中国记者》2020年第3期，第76-82页。

④萧萍：《具身、想象与共情：人工智能音乐生成与传播的技术现象学研究》，《现代传播（中国传媒大学学报）》，2022年第9期，第155-161页。

⑤Sriram K.A.， &Kumar S.S.（2021）. Artificial Intelligence： A Revolution for Smarter Systems. Proceedings of the Second International Conference on Information Management and Machine Intelligence，pp.385-393.

⑥许向东、林秋彤：《社交媒体平台中的共情传播：提升国际传播效能的新路径》，《对外传播》2023年第2期，第13-16页。

⑦喻国明：《人工智能与算法推荐下的网络治理之道》，《新闻与写作》2019年第1期，第61-64页。

⑧胡正荣、李润泽：《2022年中国国际传播领域理论创新与实践回归》，《对外传播》2023年1期，第7-10页。

⑨史小今、吴金希：《智能传播时代如何塑造中国国际形象——以2022年北京冬奥会国际传播为视角》，《中共中央党校（国家行政学院）学报》2022年第4期，第95-101页。

⑩栾轶玫：《计算与情感：人工智能时代的国际传播》，《视听界》2018年1期，第126页。

11Shayaa， S.， Jaafar， N. I.， Bahri， S.， Sulaiman， A.， Wai， P. S.， Chung， Y. W.， Piprani， A. Z. & Al-Garadi， M. A. （2018）. Sentiment analysis of big data： methods， applications， and open challenges. Ieee Access， 6， pp.37807-37827.

12Basiri， M. E.， Abdar， M.， Cifci， M. A.， Nemati， S.， & Acharya， U. R. （2020）. A novel method for sentiment classification of drug reviews using fusion of deep and machine learning techniques. Knowledge-Based Systems， 198， pp.1-19.

13劉军平：《元宇宙翻译范式：跨文化传播的可能世界》，《新闻与传播评论》2023年1期，第16-29页。

14周晟颐：《深度学习技术综述》，《科技传播》2018年10期，第116-118页。

15薛可、古家谕、陈炳霖：《共情·创新·融合：文化符号与国家话语体系构建——基于“冰墩墩”的社交媒体平台内容分析》，《新闻与写作》2022年第5期，第35-45页。

16蒋俏蕾、陈宗海、张雅迪：《当我们谈论媒介共情时，我们在谈论什么——基于可供性视角的探索与思考》，《新闻与写作》2022年6期，第71-85页。

17Hassan R.（2020）.Digitality，virtual reality and the ‘empathy machine. Digital Journalism，8（02），pp.195-212

18常江、杨奇光：《试析虚拟现实技术对国际传播模式及效果的影响》，《国际传播》2016年第1期，第54-62页。

19杨雅、陈雪娇、杨嘉仪、喻国明：《类脑、具身与共情：如何研究人工智能对于传播学与后人类的影响——基于国际三大刊Science、Nature和PNAS人工智能相关议题的分析》，《学术界》2021年第8期，第108-117页。

责编：吴奇志