“媒介即讯息”视域下对人工智能技术的思考

张 婧

（作者单位：西安外事学院）

1 “媒介即讯息”的内涵

马歇尔·麦克卢汉认为，媒介即“In the middle”（在中间），或“Go between”（在两者之间），是一种通道，一种由某物到达另一物的手段、工具、中介空间[1]。在这个意义上，光是媒介，水是媒介，火车也是媒介，而当我们把媒介的定义窄化为“为人类传递信息的载体”时，其演变的过程就与工具的发明、技术的发展，以及创造性的人类活动产生了直接的关联。例如，古代的洞穴壁画、烽火、驿站等都属于媒介，在信息的传递中承担着重要的角色。随着科学技术的进步，社会上逐步出现了报纸、电报、广播、电视、互联网等媒介，而每一种新媒介的产生不仅改变了信息传递的方式，帮助人类提高了信息传播的效率，也塑造了区别于旧媒介的信息交流空间，从而使得社会各方面产生了深浅不一的变化。

“媒介即讯息”是马歇尔·麦克卢汉在他的《理解媒介：论人的延伸》一书中提到的一个命题，即媒介技术通过它们的形式而非传递的内容来塑造社会，任何媒介或技术的“讯息”就是由它引入事物的尺度、速度或模式的变化，即“媒介的讯息=技术创新引发的变化”[1]。在这里，他强调媒介本身和它所传递的内容同样重要，甚至由于媒介的影响很强大，任何“内容”或“信息”的冲击力都远不如媒介本身的冲击力。

“任何技术效应都在人身上产生新的平衡，平衡又产生全新的技术”[2]130，马歇尔·麦克卢汉将一切技术都视为媒介，并直接指出了“自动化是信息”这一本质，认为自动化“不仅结束了劳动里的职业分工，而且结束了学习里的专业分化”[2]326。当今的人工智能技术以机器学习为核心，在视觉、语音、自然语言、大数据等应用领域迅速发展，像“水电煤”一样赋能于各个行业（因而也被称为“新电力”），从这个意义上讲，人工智能当然是“媒介”，也的确带来了不同寻常的“讯息”。

2 人工智能的本质及发展

2.1 人工智能的本质

美国人工智能之父约翰·麦卡锡将人工智能（Artificial Intelligence, AI）定义为“制造智能机器的科学和工程”；马文·明斯基对“智能”的定义则是“如果由人来做就需要智力的事情”和“解决难题的能力”；而由腾讯研究院主导所著的《人工智能》一书中给的定义更为明确，该书提到人工智能其实是一组技术的统称，而不是一种笼统的能力，如决策能力涉及强化学习。创造力是指跟创造有关的生成模型，在内容生成领域会有很好的应用。情感计算研究就是试图创建一种能感知、识别和理解人的情感，并能针对人的情感做出智能、灵敏、友好反应的计算系统，即赋予计算机像人一样的观察、理解和生成各种情感特征的能力[3]。

硅谷人工智能的先行者——皮埃罗·斯加鲁菲教授，在其所著的《人工智能通识课》中指出，“人工智能不是神奇的魔术，只是计算科学在自动化技术上的实践应用”[4]5，但同时他也提到，“人工智能不是自动化，也不是好莱坞科幻片中出现的，而是介于两者之间的。重复的任务不需要人工智能，如果它是重复的，一个简单的算法就可以实现”[4]103-104。可以看到，皮埃罗·斯加鲁菲教授一方面认为人工智能确实是在做类似“自动化”的工作，但同时人工智能的能力水平也不止于此。他在书中进一步阐述，人工智能包含四大类技术：计算机视觉（目标检测、人脸识别、场景分析）、自然语言处理（语音识别、自动翻译、文章分析、情绪分析）、推理（精确和非精确推理），以及自我学习。但是，技术永不止步[4]106。可见，皮埃罗·斯加鲁菲教授仍然保留了对人工智能定义的想象空间。

2.2 人工智能的发展

1950 年，艾伦·麦席森·图灵提出了“图灵测试”，即如果让一台机器在5 分钟内回答出由人类测试者提出的一系列问题，且能够有超过30%的答案让测试者误认为是人类所答，那么就可以认为这台机器是“智能”的。1956 年，约翰·麦卡锡教授在著名的“达特茅斯会议”上提出了一个假设：（人类）学习的每一个方面或智能的任何其他特征，原则上都可以被精确描述，以至于可以用机器来模拟它。在这次会议之后，“人工智能”作为一个计算机科学的研究领域被正式地确定下来；同年8 月，世界上第一个基于艾伦·纽维尔和赫伯特·西蒙的逻辑推论，由兰德公司的克里夫·肖编写的人工智能程序开始运行。此后，人工智能基本上沿着符号主义（Symbolism）和联结主义（Connectionism）两条路径演变和发展。

符号主义人工智能是第一代人工智能，这种主义认为符号是人类认知和思维的基本单元，人类认知的过程就是在符号上进行的一系列运算，因而，人类可以通过传输给智能机器大量的数据，增加其智能性，来完成模拟人类的推理、运算和判断。而联结主义人工智能则是第二代人工智能，这个学派认为计算机可以通过模拟人类的神经系统，来探索大数据驱动下的机器学习方法。联结主义认为对于提升机器的智能性而言，重要的不是知识的表示，而是通过对环境的模拟和对环境的刺激选择出更具适应力的算法。当然，也有学者认为，这两者逐渐呈现出融合的倾向，符号主义人工智能的思维和联结主义人工智能的思维，分别对应人类的演绎式思维和归纳式思维，前者注重从人类的经验当中提炼和获取知识，后者则倾向于从个案当中总结和归纳知识，人类思维活动往往是这两者的融合[5]。

除了理论层面，在战略应用层面上，世界主要国家也都十分重视对人工智能的战略部署。美国接连发布了一系列举措促进人工智能技术发展，并将其上升到国家战略层面；英国在《2020 年发展战略》部署中，着重提出了加速人工智能技术发展的议题；日本在2015 年制定了《日本机器人战略：愿景、战略、行动计划》。在我国，国务院于2017 年发布的《新一代人工智能发展规划》是中国在人工智能领域的第一个部署文件，其确定了人工智能产业发展的指导思想、基本原则、战略目标和总体部署，确定了人工智能产业在2020 年、2025 年及2030年的“三步走”发展目标[6]。可见，各国都在积极探索人工智能技术的发展与落地，该技术已经成为各国谋求自身发展的重要武器。

2.3 人工智能的类型

一般来说，人工智能处理可以分为两类：第一类是决策式人工智能（Decision Artificial Intelligence, DAI），通过回答“选择题”来处理判断、分类、回归、推荐等任务，本质上是基于模型进行决策，通常使用决策树、贝叶斯网络、马尔科夫决策过程等模型。决策式人工智能常应用在自动驾驶、医疗诊断、金融投资等领域，如2016年击败了韩国职业九段棋手李世石的阿尔法围棋就属于决策式人工智能。第二类是生成式人工智能（Generative Artificial Intelligence, GAL），侧重“问答题”式的提问，模型需要根据输入自动生成一些新的内容或信息，通常使用深度学习模型来生成图片、文本、音频、视频等，即所谓的人工智能生成内容（Artificial Intelligence Generated Content, AIGC），也可以用于模拟仿真、自动创作、编程等领域。例如，在全世界重新掀起人工智能讨论的现象级应用ChatGPT 就属于生成式人工智能。当然，除了这两种常见的人工智能之外，还有更具前沿性的通用人工智能和具身人工智能，但是目前两者尚未有落地的应用。

3 人工智能技术带来的“讯息”

3.1 中介空间的“新两端”

前文提到，媒介本身的含义是“在中间”，是一种中介空间。那么当我们讨论媒介时，就不能只讨论这个居中空间，还一定要看到其连接的两端是什么，有没有什么新的变化，新的变化产生了什么样的影响。例如，广播连接了广播员和听众，电视连接了主持人和观众，互联网连接了世界上任意两个终端屏幕前的人。而人工智能技术连接的“新两端”，对于不同的人工智能应用来讲，也是截然不同的。

对于决策式人工智能而言，它所连接的两端中，一端是有相关需求的输入问题的人，另一端则是从大模型中筛选出的、能够进行信息和决策判断的智能设备；而对于生成式人工智能而言，一端仍然是有相关需求的输入问题的人，而另一端已然是能够通过深度学习而生成的、具有人类智慧和思维逻辑的智能机器。例如，当在ChatGPT 中输入“作为一名文科生，我该如何投入人工智能的浪潮中”，它不仅会给出“学习基础知识、编程语言；了解人工智能在文科领域的应用、跨学科合作；扩展网络、实践项目；持续学习”这几条切实可行的建议方案，而且还会提供相应的学习资料和链接，甚至还会在最后附上“希望以上建议对你有所帮助，祝你在人工智能领域取得成功”这种模拟人类情感的话语。可见，新的发出端就不仅仅是能筛选出有价值信息的智能设备，而是一个能够模仿人类智慧、思维逻辑和筛选能力的“智能机器+互联网”的人工智能应用。

3.2 人类与媒介的相互影响

3.2.1 人类对媒介的创造

人工智能技术的发展离不开自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）技术，该学科的发展就是人类创造媒介的体现。在自然语言处理的学科发展上，学者们一直致力于研究人与计算机交互的语言问题，从传统的同义词表、句法解析、语义规则等训练方法，到NLP和神经网络结合，再到大模型预训练和提示学习，都是人类对媒介创造的体现。人类智慧的创造力带来了NLP的发展，使其通过中间任务的省略提高效率，创造了更丰富的应用场景，也由此产生了搜索、广告推荐类公司的巨头，丰富了人机交互的多元化场景，并出现了内容领域的颠覆与变革。

人类使用人工智能技术创造了丰富的应用场景。在人工智能时代，人们创造了ChatGPT、秘塔写作猫等人工智能应用媒介，它们可以使人类突破原有的工作经验，提升工作效率。通过机器学习而智能生成的文本、图片、音频、视频，甚至可以根据训练者的指令去调试输出的内容，从而为用户提供更精准的服务。截至2023年1月末，由OpenAI 公司开发的ChatGPT 用户数突破1 亿，成为史上用户增长速度最快的消费级应用程序，并再次引发了人们关于人工智能的讨论。ChatGPT 通过神经网络模型的迭代升级，基于大量语料数据上的训练，生成类似于人类自然语言的文本，完成各种自然语言的处理任务，如文本生成、代码生成、视频生成、图像生成以及科学实验设计等，大大提高了相关工作人员的效率，从这个意义上讲，人类对于ChatGPT这个媒介的创造无疑是成功的。

3.2.2 媒介对人类的影响

首先，人工智能技术开启了新的社会环境。“媒介即讯息”中的“讯息”是指媒介背后的技术创新引起的变化，使得一种新的环境被创造出来。马歇尔·麦克卢汉指出，媒介技术会影响使用者的环境，而环境会对人的感知模式产生积极的作用。对于人工智能技术而言，它带来了新事物、新信息、新文本、新内容，它使得自动化生产更为智能，它帮助人类在大量数据中发现规律和模式来提高预测、分类、决策的准确性，它通过监测路况、自动驾驶等辅助驾驶手段提高了交通出行效率和安全性。人工智能技术对经济、教育、商业、医疗、交通等行业的作用已经开始显现。但无论如何，人工智能技术必然会创造新的社会环境。

其次，人工智能技术推动了文理综合教育。学习人工智能不仅需要掌握语言方面的知识，还需要掌握计算机视觉、自然语言处理、概率论、深度学习等学科内容。诚如马歇尔·麦克卢汉在《理解媒介：论人的延伸》中对自动化时代的评论那样，自动化使文理综合教育成为必需，如同电力机械时代把人从刚过去的机械时代机械的劳动中解放出来一样，自动化对人的解放亦是如此。猝然得到解放于我们而言反而是一种威胁，它要求我们挖掘自己找事做的内在才智，要求我们发挥自己参与社会生活的想象力[2]335，在这种情况下，“探索自己的内在才智”就必然需要更了解自己，而在这个“认识你自己”的哲学命题下，人文学科的重要性也不言而喻。在当代，人工智能技术所带来的“威胁言论”，比之马歇尔·麦克卢汉论述的自动化时代更甚，在一些充满了各种噱头的言论的不断冲击下，人们害怕自己的职业将会被替代，人们担心自己成为被智能机器人取代的劳动力，而综合教育或许就是突破这一困境的答案。

再次，人工智能技术加速离析人际关系。前文提到，具身智能是各国未来集中发力的一个方向。特斯拉首席执行官埃隆·里夫·马斯克在2023 年的投资者日上展示了他的最新版本的人形机器人擎天柱（Optimus），它不仅可以做好行走、搬运货物等简单重复的工作，甚至可以自主组装机器人。马斯克提到，未来每个人都会拥有一个人形机器人，这个市场将会超过电动车的需求，可能是百亿美元级别的。当电影《她》（Her）中的情景映照于现实，当人工智能机器人比你的朋友和爱人都更懂你时，已经被电子化设备所切割的人际关系也许会被推得更远。

4 结语

人工智能背景下对“媒介即讯息”的思考是一个复杂而重要的课题，人类渴望通过理解媒介的变化而得到新的讯息，这些讯息既包含人们与环境的关系，也蕴含人类自身的反思。对于人工智能技术而言，一方面，它的迅速发展确实深刻地影响了人类的生活和工作方式，如提高了工作效率，带来了产业结构的变化，增加了新的工作机会；但另一方面，它的急速发展也带来了新的问题，如人工智能技术需要的大量数据可能会带来隐私和安全的问题，产业结构的变动可能也会使一些人失去工作机会，同时还有伦理和道德的问题。

当然，我们也不必过度忧虑，马歇尔·麦克卢汉也在书中为我们指明了方向，他认为有一样东西比电子媒介的速度还快，那就是思考。新的中介空间的信息发出端有了“人的特性”，人类拥有了能够模仿人类智慧、思维逻辑和筛选能力的“智能机器+互联网”工具，而人类使用人工智能技术创造丰富的应用场景的同时，媒介也在影响着人类，新的社会环境被塑造已无须多言，而挖掘内在才智的要求也在客观上推动了综合教育的发展。此外，人工智能技术对人际关系的影响也值得深思。因而，只有通过保持思考和深入探索，人工智能技术才能成为推动人类文明发展的利器。