生成、分发、服务：知识传播的智能化图景

【摘要】随着ChatGPT在全球范围内迅速掀起热潮，人工智能越来越成为社会中备受关注的议题。智能技术颠覆了传统的信息生产和获取方式，在知识生成、分发、服务方面赋能知识传播。在知识生成方面，智能技术重塑知识生产主体、重构知识产品形态，使人机协同知识生成、智能知识产品生成成为现实；在知识分发方面，通过智能技术赋能，知识分发实现从多平台分发到智能平台分发、从推荐算法分发到智慧式对话式分发的演进，重塑了知识分发的机制和模式；在知识服务方面，智能技术被应用到场景适配、情感陪伴的过程中，提升了用户的知识消费体验，建构了知识服务的新场景。

【关键词】智能技术 知识生成 知识分发 知识服务

【中图分类号】G230 【文献标识码】Ａ 【文章编号】1003-6687（2024）11-039-06

【DOI】 10.13786/j.cnki.cn14-1066/g2.2024.11.005

新文化史学家彼得·伯克在其《什么是知识史》一书中对“知识的工具”论述道：“人的智识实践依赖物质文化的支持，同时也被它所塑造，尤其是我们称之为‘知识的工具’的东西。”这些“知识的工具”，既包括赫歇尔太空望远镜和大型强子对撞机等“大型工具”，也包括黑板和个人电脑等“中型工具”，还包括钢笔、墨水等“小知识工具”。[1]彼得·伯克对知识工具的分类和认识实质上表达了这样一种观念，人类的知识实践过程——知识的获取、分析、传播和应用，都与作为物质文化支持的技术系统密不可分。知识与技术的关系，既贯穿了知识社会史的始终，也构成了人类文明史的古今。一方面，在人类的知识实践过程中，技术本身就是知识发现的重要内容和成果。尼罗河畔的莎草纸、两河流域的楔形文字、中国古代的毛笔，其发明与创造过程均作为一种知识发现活动，形成了自身的技术系统与规范标准，成为一种系统化、标准化的知识——莎草纸的制作工艺、楔形文字的表意体系和毛笔的使用方法。另一方面，技术创新与变革的过程往往与新知识的发现相伴相随。没有造纸工艺的改善和活字印刷机的应用，以印刷书籍作为媒介的知识传播与思想启蒙很难给欧洲带来宗教改革和地理大发现等近代革命。同样，如果没有天文望远镜和显微镜作为观察世界的新工具、新技术，近代科学体系的诞生也将充满不确定性。因此，与其说彼得·伯克强调了知识工具的价值，不如说其更加重视知识作为技术系统和技术作为知识系统对人类文明和社会发展的建构性意义。

从20世纪后半期开始，随着第四次产业革命的兴起，以现代互联网为基础的新一代信息技术日渐成为主导知识实践技术逻辑的主要因素。知识的生成、分发和服务，日益依赖以互联网为基础的信息化、数字化、智能化技术。尤其是近十年来，随着大数据、云计算、物联网等新一代信息技术的发展，以深度神经网络为代表的人工YD5diQzDNzGrosHopJLQvg==智能技术飞速发展，通过对数据进行智能化学习，对信息进行类人化理解，各种信息和资源实现智能关联、深度链接、精准匹配和动态生成，[2]最终实现从数据到知识与智慧的转换，从而大幅跨越了科学与应用之间的技术鸿沟，完成了从不能用、不好用到可以用、用得好的技术突破和应用场景升级。智能技术日益深度融入人类日常生活，也将最终渗透至各行各业，从而对人类社会整体发展产生建构性影响。在知识传播领域，智能技术研发、变革与迭代引发知识生成、分发与服务方式的不断变革，重塑知识流动和传递的形式，最终影响知识与社会的互动与互构过程。作为知识社会化实践的中介，以知识生产、传播和消费为主要业务的现代出版、传媒和教育产业，在数字化、智能化耦合的数智化发展背景下，如何更好认识和理解知识传播模式的智能化转型趋势，如何因应和把握智能技术对传统知识传播场域的颠覆性变革，如何构建智能化时代知识生成、分发和服务的全新图景，是亟待解决的时代之问与产业议题。

一、知识传播智能化时代的到来

知识产生于社会，是由特定的社会现实建构的认知。作为人类社会化实践的认知成果，知识是“社会的信仰、观念、艺术、仪式等的总和”。[3]进入人工智能时代，云、网、端、芯、链等数字工具的开发应用，除了带来人类体力工作效率的提升外，还在脑力工作效率的提高上起到了辅助作用。以ChatGPT为代表的人工智能工具的出现，标志着人类知识生产效率出现了新的飞跃，人类社会的知识增长和传播将进入新的阶段。在智能传播时代，知识比事实和信息更深入、直接地推动人类社会产生剧烈变革。智能技术对人类知识实践和知识社会建构的意义深远。

首先，智能技术本身就是以获取知识为目的的一种知识集成系统。人工智能领域的开创者之一尼尔斯·约翰·尼尔森将人工智能定义为：“人工智能是关于知识的科学——怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。”人工智能是一门知识工程学——以知识为对象、研究知识的获取、知识的表示方法和知识的使用。[4]人工智能技术是将数据和规则作为媒介，通过制定算法、设计模型、驱动算力来模仿和学习人类获取、分析、生产与表达知识全过程的知识集成系统。其次，随着生成式人工智能技术的发展，人工智能对知识类产业的影响越来越大。以ChatGPT为代表的生成式人工智能及其技术的迭代更新逐步构建起以软硬件研发为基础支撑、以智能化应用场景的打造为驱动、以行业智能化解决方案为卖点的知识服务产业，其生成的内容在语言能力、语言风格、论证效力及思想深度上带有新一代人工智能技术的鲜明特征，[5]其强大的功能将深刻变革知识产业。

知识传播的智能化，使得人类知识实践从单纯依赖传统媒介的知识发现，走向更加依赖智能技术的信息生成和价值创造，继而重构社会整体知识价值再发现的过程。计算智能带来技术驱动的智能化，实现知识生产方式的转型；感知智能带来社会交往的智能化，实现知识传播逻辑的转型；认知智能带来价值消费的智能化，实现知识消费场景的转型。知识传播的智能化将进一步构建以人机协同生产和诠释新知识为主业的知识“专家系统”；以专业对话、智能中介性知识传播平台为主体的知识“超级传播者”；以匹配消费场景、满足情感需求为主旨的知识服务“专业运营商”。总之，作为媒介技术变革与创新的最新成果，智能技术的发展驱动着知识传播智能化时代的到来。

二、人机协同与价值创新：智能化知识生成的“专家系统”

人工智能技术的发展，发轫于20世纪50年代的图灵测试，其开启了对人工智能概念和理论框架的探索。之后，技术的演进经历了逻辑推理、机器学习、神经网络、深度学习再到人机交互和情感交流的历程，帮助人类逐渐实现了从“解放四肢”到“解放大脑”的智能化跃升。在此过程中，智能技术逐步重构传统的知识生成链条和模式——以人机协同的知识生成新主体取代传统个体精英的知识生产主体地位，以建立知识与人的情感联系作为知识价值的全新属性。不同于古典时代孔子、柏拉图式的知识生产者，智能化知识生成取代了图书馆和教师在知识传承与获取中的部分作用，成为随时随地、高效快捷生产新知识的“专家系统”。

1. 人机协同重塑知识生成主体

马克思在《德意志意识形态》中指出：“人们生产自己的生活资料，同时间接地生产着自己的物质生活本身。”[6]生产本质上是劳动这一人类独特而具体的实践形式的表现。从性质上来说，知识生产也是人类劳动的组成部分——既是物质劳动也是精神劳动的组成部分，是使人与动物相区分的根本特征。人类通过知识生产不仅生产自己的生活资料，还生产人类的精神生活本身。社会意识是特定实践的产物，[7]知识作为社会意识，是一种社会化的感官认知，在不同的历史阶段是不同社会个体的实践产物。从实践和知识的关系角度来看，“实践是知识生产的源泉，知识生产也反作用于实践，为实践赋予新的合法性”。[8]

大众媒介时代的主流知识生产形式，是作为系统化、智识性[9]知识实践的出版活动。作者通过出版将自己的研究成果、观点和见解传递给读者，个体、私人的知识与经验通过媒介化的形式得到分享与传播，继而成为公共性知识，即社会某一群体和层面的共识。智能技术的发展重塑了知识生成过程的技术基础，而这一基础关乎人类对新知识的发现能力，对知识产品的组织加工能力、推广和传播能力，在技术的推动下，以人为核心的知识生产实践转变为以人机协同为中台的知识生成实践；知识生产的目标由个体认知成果的知识化、媒介化、社会化，转型为促进信息快速组织为知识、实现知识的快速获取并服务于相关决策。在这一背景下，以人工智能交互界面为入口，通过人机对话为人类提供问题答案和决策依据的“机器专家”成为知识生成的重要主体。人机协同生成知识不仅可以提高知识生产效率、充分挖掘内容资源，而且可以借助大模型数据库存储的海量知识资源拓展知识生成的边界与想象。

2. 价值创新重构知识产品形态

知识产品的价值与自身形态息息相关，同时也是媒介技术的反映。伊尼斯指出，“一种媒介经过长期使用之后，可能会在一定程度上决定它传播的知识的特征”，“一种新媒介的长处，将导致一种新文明的产生”。[10]此类媒介环境论都试图说明媒介与知识、媒介与文明之间密不可分的技术逻辑关系。正如麦克卢汉的经典论断“媒介即讯息”所寓示的，媒介在某种程度上就是知识，即知识的价值所在；脱离媒介的知识一旦失去传播的可能，将难以成为有价值的知识。随着媒介技术的不断更迭，知识产品的形态不断发生变化，从传统的纸质书籍、报刊，到以电波形式呈现的广播、电视节目，再到网络信息时代多元化的知识产品，知识以数字化的形态呈现在全网多屏上。数智技术的发展推动出版业深度融入数字经济产业实践中，将传统的纸质载体的内容转化为线上的数字出版物。在出版融合相关政策指引和产业实践推动下，出版业推出了一大批线上与线下深度融合、跨界跨行业的融合出版物，不断丰富出版业知识服务模式与产品形态。

智能技术的多模态知识生产能力在助力知识产品形态创新的同时，也为知识价值的延展提供了全新可能。在智能出版时代，知识产品体系从碎片式向系统性扩张、从纯知识产品向复合型产品扩张、从人工生产向联合智能化技术生产扩张，实现了多模态呈现，知识的价值评价机制与社会需求也在进一步发生改变。对知识价值评价不再等同于新科学、新理论、新现象的发现价值，而是着眼和回归于信息爆炸、媒介融合环境下如何为受众提供更有价值、更有必要、更有效率的知识。智能化“专家系统”的存在使得知识的生成从精英书房的个人化生产转变为对知识的大规模、大批量的流水线作业和批量化生产。但同时，受众对知识价值的需求，从对知识量的追求转变为对知识精度的渴求。智能化时代的受众生存在各种信息汇聚而成的知识爆炸的“汪洋大海”上，但有用的、必需的知识并没有随着技术效率的提升而变得更容易获得。相反，如何对人工智能提供的各类知识进行去芜存菁、辨伪求真，对一般知识需求者而言成为愈加困难的事情——我们既生活在知识的海洋之中，又受困于“信息茧房”和“知识孤岛”。因此，对知识产品新形态的呼唤，实质上是对智能化媒介环境下知识价值创新的渴望。在智能化知识传播的新生图景中，知识价值理念的重塑将重构知识产品的形态。

三、智能平台与人机对话：智能化知识分发的“超级传播者”

在社会化知识传播的过程中，至少存在四类知识分发者——个体、学术共同体、政府和官方机构以及大众传播媒介。从知识管理的角度看，它们分别在不同类型的社会化知识分发模式和机制中扮演着知识传播过程中的分发者角色。智能技术的应用为知识分发引入了新的场景：一方面，智能型交互平台逐步取代传统意义上的图书馆、政府公告栏、媒体版面甚至是自媒体平台的知识传播中介地位，成为塑造知识分发机制的新枢纽；另一方面，智慧化程度日益提升的人机对话模式逐步弱化了传统个体知识获取和分发的不对称性，成为知识分发的新模式。智能技术正在通过其平台地位和对话机能，成为知识分发实践中的“超级传播者”。

1. 智能型交互平台构建知识分发新机制

知识的分发需要以平台为中介。在当前互联网发展背景下，平台化建设是知识产业适应新形势、提升服务水平的必然选择。Helmond最早对平台化进行概念界定，他认为平台化是平台成为社会网络中的主导结构和经济模式的过程。[11]平台作为互联网基础设施，是用户与平台建设者交流和交易的空间。在人工智能应用深度嵌入各个行业的背景下，建设内容与用户资源集中的智能化平台是知识产业面临的紧迫任务，也是知识产业与新技术、新的管理机制深度融合的必要条件。

建设智能型、交互式知识服务平台及打造专属知识数据库，是实现知识汇聚和有效分发的重要途径。智能交互知识平台作为一个知识与用户间的连接通路，将成为知识有效分发的中介。知识平台在给用户提供丰富知识内容的基础上，也可以实现知识资源的集中化、专题化、结构化，并完成对知识资源的分类筛选和整合加工，为用户减少冗余信息，满足用户对系统化、体系化知识的需求。当前，建设智能交互知识平台并创建专业知识库，与生成式人工智能进行充分结合，是人工智能技术应用的重要趋势。除了汇聚知识，智能交互平台还有一个重要的作用，就是汇聚用户数据。用户是知识平台的直接服务对象，是知识服务平台的发展基础。平台利用数据挖掘和分析等技术，通过对用户基本数据、阅读与消费行为的掌握与追踪来洞察用户的消费需求和偏好，以更好地提供知识服务。知识的智能化分发需要数据和算法的驱动，而智能交互知识平台为智能化知识分发提供了充足的知识资源和用户数据。面对用户的知识需求，智能交互平台可以根据用户的认知水平和偏好，充分调动知识库里的内容资源进行个性化分发，实现人与知识价值匹配的高度智能化。

2. 智慧化人机对话塑造知识分发新模式

人类的信息分发模式大体上分为三种：倚重人工编辑的媒体型分发、依托社交链传播的关系型分发和基于智能算法对信息和人进行匹配的算法型分发。[12]目前，互联网信息分发的主流方式是推荐算法分发。过去人们在课堂、书籍上获取知识。互联网时代，社会精英对知识的垄断局面被打破，知识通过建立在媒介技术基础上的分发模式给人们提供了近乎无限的选择。推荐算法机制的运用使得信息检索结果的呈现更加精准地匹配个人偏好与需求，帮助人们降低选择成本、提高工作和学习效率。尽管目前算法推荐机制已在搜索引擎和网站中得到了较为成熟的应用，但推荐算法分发的方式主要是对多个网页、多个信息源进行搜索，继而较为固定地呈现过往知识，对知识的整合工作还需用户自己完成。

生成式人工智能的发展进一步改变了互联网时代知识分发的逻辑，构建了知识分发的新模式。具备语言理解和生成、上下文感知以及个性化交互等能力的生成式人工智能，拥有较高的对话水平；与传统的推荐算法相比，其能够以对话的方式与用户交互，将高度整合的知识传递给用户，并根据用户的需求对答案进行修改完善。通过“人类反馈强化学习”的机器深度学习机制，生成式人工智能可以进一步提升人机对话的智慧化水平；其76SGCS0NlRD92yFgiCjP6A==既可以根据对话的上下文语境为用户提供高精度的适配答案，也可以在信息整合的基础上提出具有创新性的观点和内容，为用户提供参考。智慧化人机对话技术使得生成式人工智能成为知识传递和交流的强大工具，为用户提供了更加丰富和个性化的知识分发体验。相较于搜索引擎呈现的海量碎片化信息，生成式人工智能可以为用户提供高度智慧化、整合化、情景化的知识，满足用户多元化、多层次的知识需求。

四、场景适配与情感陪伴：智能化知识服务的“专业运营商”

知识产品的公共属性决定其只有被大众承认与消费，其蕴含的知识价值才能实现，知识传播的过程才能完整。因此，面向大众的知识服务非常重要。Firat和Dholakian认为，后现代社会，消费事实上变成创造消费者愿意浸入的多重体验的过程。[13]在智能传播时代，单纯的知识供给服务已经无法满足用户日益丰富的知识消费需求，知识产业必须成为能够提供智能化知识服务的“专业运营商”。知识产业应通过构建沉浸式的知识场景、提供情感交流与陪伴，有效提高专业服务水平，为用户的知识消费提供场景适配与情感陪伴，给用户带来全新的感知和体验。

1. 智能化场景适配成为知识服务新手段

智能技术为知识服务的个性化场景建构提供了新的空间。与阅读单一的文字或图片相比，将知识嵌入具体场景中，能够更深层次地影响用户的情感、态度和行为，从而实现知识的高效传播。近年来，随着虚拟现实（VR）、增强现实（AR）、混合现实（MR）等新技术的出现、成熟以及与人工智能技术的高度结合，虚实相嵌的知识传播场景日益丰富。知识产业依托自身掌握的丰富知识资源，借助先进技术，可以搭建起全方位、多感官、多维度的知识传播场景，如虚拟书展、虚拟课堂和虚拟图书馆等，为用户的知识消费提供沉浸式与交互式体验。此外，人工智能还可以为元宇宙等虚拟空间的建构提供技术支持，帮助用户使用自然语言与其中的虚拟数字生命体进行个性化对话，给予用户个性化、多样化的知识场景服务，满足用户不同的知识消费需求。

在智能化传播背景下，专业知识服务领域的场景建构和服务运营应围绕以下几个类型的知识消费展开。一是个性化定制消费。通过搭建智能化知识付费问答平台，为用户精准匹配相关知识生产者，为其答疑解惑。以平台为桥梁，各类知识生产者都可以参与到知识的个性化定制服务中。学术专家、网络明星、网红达人等也都可以借助平台，与用户实现高效对接，满足其个性化需求，这既是知识消费和服务的过程，也是以媒介为平台，用户和各类网络意见领袖进行个性化互动的媒介消费过程。二是专业化高端消费。随着社会分工和知识分化的日益精细，人们对健康、医疗、育儿等方面专业性知识的需求不断增加，相关的知识消费也呈现出新的面貌。智能技术可以对用户需求和专家信息进行分析、筛选，为用户匹配精准的知识服务，构建高端化的消费场景，提供专业化的问题解答。三是参与式互动消费。随着社交媒体的发展，即时互动、同频共振的知识消费成为新的市场潮流。用户与知识生产者的深度互动，将促使以知识为名、社会交往为实的媒介互动式消费成为潮流。四是视觉化感官消费。技术的进步丰富了各类信息和知识的表现形式，用户对知识消费的需求也越来越趋向感官化，各种各样可视化场景化的知识消费将成为全新趋势。

2. 智能化情感陪伴成为知识服务新目标

进入人工智能时代，人机情感交互日益成为可能。由人工智能“专家系统”生产的知识需要在情感层面实现与人的双向沟通和交流，从而促进知识的传播。人对知识的需求也将附带越来越多的情感陪伴需要。马文·明斯基在其著作《情感机器》中提到，情感是智能机器的必备要素，情感作为一种人类特殊的思维方式，可以通过对人类思维方式的建模被人工智能模仿。以ChatGPT为代表的生成式人工智能能够像人类一样进行聊天交流，并在自然对话中与用户建立“类人化”的社会关系与情感连接。[14]通过对昵称、性格、语言风格等进行设置，人工智能可以较好地实现类人化交流，通过陪伴用户与其建立情感连接。

当人工智能与用户成功建立情感连接时，用户的知识消费意愿将得到提高。一方面，情感制造知识消费景观。以情感为主要动力，推动知识消费的场景和文化发生演变，促成新的知识消费需求。另一方面，情感参与知识消费行为。用户在人际交往中产生的情感信任度越高，其知识付费的意愿越强。[15]对于用户而言，情感影响其决策和行动，引导其主动投入知识消费中。因此，人工智能与用户在交互中建立的类人际关系，以及由此产生的情感，是促成知识消费的重要驱动力之一。从知识服务市场的角度来看，情感的介入，推动知识消费从社会市场转换到媒介市场。在此过程中，智能化知识服务平台扮演了“专业运营商”的社会角色，为用户提供了情感连接和知识消费的主要场所。

结语

在智能技术试图全面占领媒体的时代，“知识拥有了力量，它不再满足于主体的个性特征、自我形象和自我表达——这些想象中的构造——而是将突出的特征记录下来”。[16]（98）智能化媒介环境作为一个正在实现的未来，将在行动意义上重构整个社会的认知体系。从某种意义上讲，历史进程的决定性因素，不再是“现实生活的生产和再生产”，而是“数据的生产和再生产”。[17]1900年，奥托·维纳在论证仪器“对我们感官的延伸作用”时指出，“原则上来说，把我们的整个知识体系都用自动录音机器和其他设备存储起来，从而建造一个自动化的物理博物馆，并不是一件困难的事”。[16]（90）百余年后的今天，智能化的知识存储和呈现只需要一个电子U盘、一段软件程序、一个对话框，而不需要博物馆就可以实现。

人工智能技术的发展，开启了知识产业的新纪元，带来了更多新的想象空间和不确定性挑战。以智能技术为驱动，知识生成、分发、服务的过程都将更加智能化。但就目前而言，应用智能技术的知识生产模式在内容可靠性和严谨性方面还存在缺陷，在伦理和版权上也存在风险。对于用户来说，生成式人工智能是一个黑箱，其知识生成过程和原理并不可见，有可能出现提供虚假信息的情况。此外，知识的建构过程总是蕴含着人类社会权力关系的运作规则，生成式人工智能基于人类开发的数据库所提供的知识，可能依然存在着人类社会固有的认知偏见、价值冲突与文化歧视。因此，人工智能技术的发展并不意味着知识生成过程由机器完全掌控，还需要人类的专业性介入。人类需要在智能化知识生产过程中找到自己的定位，成为人工智能的训练和合作伙伴。总之，人工智能的未来发展尚无定数，但智能技术对各行业的嵌入，将作为一个不可阻挡的趋势重塑各个产业的发展模式。面对以人工智能为代表的各种新技术，知识产业应与时俱进、不断创新，以扎实的产业实践来培育产业新质生产力，有效应对技术发展的冲击。这种实践探索，是知识产业与新一轮科技革命和产业变革进行结合的最深刻的实践逻辑，涉及知识生成的新业态、知识分发的新模式和知识服务的新场景。未来，由人工智能技术催生的新业态、新模式和新场景，或将成为知识传播在生成、分发和服务全产业链和价值链上的最佳图景。

山东大学新闻传播学院2023级研究生杨名柳对本文亦有贡献。

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Generation， Distribution， Services： The Intelligent Landscape of Knowledge Dissemination

SUN Xiao-cui， LV Xiao-feng（School of Journalism and Communication， Shandong University， Jinan 250000， China）

Abstract： With the rapid rise of ChatGPT globally， artificial intelligence has increasingly become a hot topic in society. Intelligent technology has disrupted traditional ways of information production and acquisition， empowering the process of knowledge dissemination in the aspects of knowledge generation， distribution， and services. In the stage of knowledge generation， intelligent technology reshapes the knowledge production subject and reconstructs the form of knowledge products， making human-computer collaborative knowledge production and intelligent knowledge production a reality. Concerning the method of knowledge distribution， intelligent technology enables the transition from multi-platform distribution to intelligent platform distribution， and propels the changes from recommendation algorithms to conversational distribution. Concerning knowledge services， intelligent technology has enhanced the user's knowledge consumption experience in terms of scene adaptation and emotional companionship.

Key words： intelligent technology; knowledge generation; knowledge distribution; knowledge service

（责任编辑：张茂）

作者信息：孙晓翠（1985— ），女，陕西渭南人，博士，山东大学数字出版研究中心执行主任，山东大学新闻传播学院副研究员、硕士生导师，主要研究方向：数字出版、出版传媒产业与产业经济；通讯作者吕晓峰（1991— ），男，山东烟台人，山东大学新闻传播学院博士后，主要研究方向：知识传播、媒介与社会发展。