智能傳播的多維特征與問(wèn)題表征及應(yīng)對(duì)

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【內(nèi)容提要】本文從人工智能三要素——數(shù)據(jù)、算力和算法入手，考察智能技術(shù)參與下傳播活動(dòng)的多維特征，即萬(wàn)物皆數(shù)與數(shù)據(jù)為媒、算力多層與全時(shí)空傳播、算法泛在與敏捷鏈接等。從技術(shù)的兩面性分析發(fā)現(xiàn)，智能傳播存在數(shù)據(jù)與智能代差、算力私有化與新權(quán)力壁壘、算法偏見導(dǎo)致的傳播偏見和對(duì)人的異化等問(wèn)題，需要從技術(shù)要素維度反思智能傳播的素養(yǎng)提升、技術(shù)融合、多元共治等，為智能傳播的理論、應(yīng)用及發(fā)展提供新視角。

【關(guān)鍵詞】智能傳播；技術(shù)要素；數(shù)據(jù)；算力；算法

隨著信息消費(fèi)、信息基礎(chǔ)設(shè)施、信息技術(shù)應(yīng)用等全面升級(jí)，智能傳播成為傳播形態(tài)中的新常態(tài)和媒介生態(tài)的新基因。從人工智能衍生而來(lái)的技術(shù)要素——數(shù)據(jù)、算力、算法，愈發(fā)成為智能傳播過(guò)程中的關(guān)鍵要素。如何正視技術(shù)要素形塑智能傳播的多維特征、剖析技術(shù)要素影響智能傳播的問(wèn)題困境、把握技術(shù)要素視角的應(yīng)對(duì)策略值得深入研究和探討。

一、智能傳播構(gòu)建新型傳播形態(tài)

隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，媒介智能化進(jìn)程快速演進(jìn)。霍華德?加德納認(rèn)為，智能是一種處理特定信息的計(jì)算能力，其提出的“多元智能理論”將智能視為由多種要素組成，并且在不同階段具有不同類型。①當(dāng)下所討論的人工智能是研究如何利用計(jì)算機(jī)的軟硬件及各種資源模擬、延伸和擴(kuò)展人類某些智能行為的理論、方法和技術(shù)，其中主要包含數(shù)據(jù)、算力和算法三大要素。②智能傳播是人工智能技術(shù)在傳播領(lǐng)域的滲透和延伸。麥克盧漢認(rèn)為，媒介是人體感官的延伸，而智能則可認(rèn)為是人的思維的延伸。在以人工智能為主要驅(qū)動(dòng)力的智能傳播理論發(fā)展和實(shí)踐應(yīng)用中，數(shù)據(jù)、算力和算法三者相互聯(lián)系且缺一不可。數(shù)據(jù)是智能傳播的基礎(chǔ)，是新型生產(chǎn)資料，是智能的“血液”。智能的能力是在對(duì)數(shù)據(jù)的不斷使用和訓(xùn)練的基礎(chǔ)上獲得的，類似人類獲得知識(shí)和能力的方式。大量的數(shù)據(jù)、持續(xù)的訓(xùn)練是構(gòu)建成功模型并進(jìn)行預(yù)測(cè)的必要條件。算力指的是處理海量數(shù)據(jù)的能力，由基礎(chǔ)設(shè)施硬件和網(wǎng)絡(luò)、應(yīng)用平臺(tái)、系統(tǒng)軟件等自下而上的服務(wù)能力組成，是實(shí)現(xiàn)智能的生產(chǎn)力，可以視為智能的軀體系統(tǒng)。長(zhǎng)期、迭代的訓(xùn)練和推理能力需要基礎(chǔ)算力、平臺(tái)算力、服務(wù)算力等多層次的算力作保證，以云計(jì)算、邊緣計(jì)算為代表的分布式算力為處理海量數(shù)據(jù)提供了有力保障。算法構(gòu)建了智能傳播的供給關(guān)系、分配關(guān)系，可以視為智能的“中樞神經(jīng)系統(tǒng)”。算法構(gòu)建的模型可以具備過(guò)往規(guī)律發(fā)現(xiàn)、現(xiàn)態(tài)問(wèn)題診斷和未來(lái)趨勢(shì)預(yù)測(cè)等類人的描述、診斷、預(yù)測(cè)、決策等能力，算法賦予機(jī)器類人智能。數(shù)據(jù)、算力和算法通過(guò)在場(chǎng)景的聚集發(fā)揮智能傳播的最大價(jià)值。智能傳播的場(chǎng)景包括新聞生成、內(nèi)容分發(fā)、精準(zhǔn)推送、供求達(dá)成等。智能技術(shù)對(duì)傳播的影響涉及采編、制作和傳播的全過(guò)程和全領(lǐng)域。智能媒體正在迅速地、深層次地改變著人們獲取信息、認(rèn)知世界和改變世界的方式。作為一種高度匹配信息與用戶需求的媒介形態(tài)，智能媒體引導(dǎo)傳播實(shí)踐向存儲(chǔ)云端化、內(nèi)容垂直化、需求場(chǎng)景化及行業(yè)智能化邁進(jìn)。③除了以上方向，以三要素驅(qū)動(dòng)的智能媒體通過(guò)生產(chǎn)力和生產(chǎn)關(guān)系整合，加速整個(gè)社會(huì)現(xiàn)代化和媒介社會(huì)化，拓展互聯(lián)網(wǎng)傳播的方式和維度，進(jìn)而影響網(wǎng)絡(luò)傳播的整體宏觀形態(tài)、生態(tài)和業(yè)態(tài)。

二、技術(shù)要素視閾下的智能傳播多維特征

要素是構(gòu)成系統(tǒng)的基本單位，視角刻畫出系統(tǒng)的多維側(cè)面。從數(shù)據(jù)、算力和算法技術(shù)要素視角下審視的智能傳播系統(tǒng)表現(xiàn)出多維特征。

（一）數(shù)據(jù)：萬(wàn)物皆數(shù)與智能傳播數(shù)據(jù)為媒

在大數(shù)據(jù)語(yǔ)境下，傳統(tǒng)以計(jì)算為中心的理念已轉(zhuǎn)化為以“數(shù)據(jù)+計(jì)算”為中心，意味著數(shù)據(jù)和算力思維開始并重。數(shù)據(jù)思維不用樣本數(shù)據(jù)而用全量數(shù)據(jù)，直面問(wèn)題復(fù)雜性、注重宏觀的洞察而不是微觀層面的精確，注重事物之間的相關(guān)關(guān)系而不是因果聯(lián)系。這種數(shù)據(jù)思維的革命開啟了以數(shù)字為媒介的新的傳播研究范式。正如有學(xué)者認(rèn)為大數(shù)據(jù)時(shí)代數(shù)據(jù)成為世界的本質(zhì)，當(dāng)今世界“萬(wàn)物皆數(shù)”，未來(lái)整個(gè)世界都會(huì)被數(shù)字化技術(shù)實(shí)現(xiàn)“鏡像”。④⑤以數(shù)字符號(hào)為底層存在形態(tài)的數(shù)字技術(shù)、數(shù)字媒介推動(dòng)以數(shù)字為智能基礎(chǔ)的智能傳播。智能傳播革命本質(zhì)上是底層傳播邏輯的全面數(shù)字化和數(shù)據(jù)化的促成，傳播模型的各個(gè)環(huán)節(jié)已經(jīng)全部實(shí)現(xiàn)數(shù)字化革命：信源和信宿數(shù)字化標(biāo)識(shí)、模擬數(shù)字和數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)之間的互相轉(zhuǎn)換、傳輸過(guò)程的數(shù)字化編碼和解碼、傳播介質(zhì)的數(shù)字信道等。從國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)化組織制定的開放系統(tǒng)互聯(lián)OSI傳輸參考模型來(lái)看，網(wǎng)絡(luò)傳輸單位從消息、段、包、幀直至最終轉(zhuǎn)換為比特位表示的數(shù)字，數(shù)字成為現(xiàn)代傳播的底層傳播邏輯單位和表現(xiàn)形式。在未來(lái)可預(yù)見的量子計(jì)算問(wèn)世之前，智能傳播底層傳播邏輯皆是數(shù)字邏輯，萬(wàn)物皆媒即萬(wàn)物皆數(shù)。數(shù)據(jù)是數(shù)字的載體。內(nèi)含數(shù)字的數(shù)據(jù)可以表征人、物、服務(wù)和應(yīng)用在內(nèi)的一切。智能傳播以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，其本質(zhì)是用數(shù)字和數(shù)學(xué)的方式描述世界。5G、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能、區(qū)塊鏈技術(shù)等數(shù)字傳媒技術(shù)以數(shù)據(jù)為載體，既生產(chǎn)數(shù)據(jù)、存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，又分析數(shù)據(jù)、呈現(xiàn)數(shù)據(jù)，直至銷毀數(shù)據(jù)。數(shù)字技術(shù)用數(shù)字化方式實(shí)現(xiàn)傳播信息數(shù)字化、傳播流程數(shù)字化直至更核心的傳播業(yè)務(wù)數(shù)字化在內(nèi)的全面數(shù)字化轉(zhuǎn)型。數(shù)據(jù)不僅是傳播的內(nèi)容，其本身也是重要的傳播媒介。數(shù)據(jù)作為智能傳播內(nèi)容生成的主要源頭，智能傳播全生命周期都通過(guò)0和1組成的比特碼數(shù)字構(gòu)成的數(shù)據(jù)來(lái)表示和傳遞，甚至傳播效果的好壞指標(biāo)也通過(guò)數(shù)據(jù)并以可視化的形式來(lái)量化呈現(xiàn)。從傳播內(nèi)容全生命周期來(lái)看，數(shù)據(jù)可分為采集、存儲(chǔ)、傳輸、使用、共享、銷毀；從數(shù)據(jù)中臺(tái)來(lái)看，數(shù)據(jù)可分為貼源數(shù)據(jù)、統(tǒng)一數(shù)倉(cāng)、標(biāo)簽數(shù)據(jù)、應(yīng)用數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)以多樣的呈現(xiàn)形態(tài)、漫長(zhǎng)的生命周期跨越過(guò)去和未來(lái)、連接虛擬空間和物理空間、鏈接生物信息和計(jì)算信息，最終實(shí)現(xiàn)人、社會(huì)、自然的鏈接、交互和傳播。

（二）算力：算力多層與智能傳播時(shí)空效率

智能傳播的算力通過(guò)多層次的網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)來(lái)實(shí)現(xiàn)，網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)承擔(dān)著通用平臺(tái)、萬(wàn)物鏈接和底層基礎(chǔ)設(shè)施的功能。包括網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容生產(chǎn)和傳播在內(nèi)的社會(huì)活動(dòng)越來(lái)越受到算法和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的全球化網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)的調(diào)節(jié)。⑥算力通過(guò)終端、邊緣端、霧端和云端等多端聯(lián)動(dòng)實(shí)現(xiàn)智能生產(chǎn)與傳播。算力確保UGC（用戶原創(chuàng)內(nèi)容）作者兼具生產(chǎn)者和消費(fèi)者身份，并催生更多內(nèi)容，提供支持超大碼流和存儲(chǔ)要求的內(nèi)容到云端計(jì)算、存儲(chǔ)和分發(fā)，提升存儲(chǔ)和分析數(shù)據(jù)的規(guī)模、廣度和深度，為內(nèi)容生產(chǎn)、制作和傳播全流程提供底層算力支撐。算力為智能傳播提供全時(shí)空生產(chǎn)力。算力平臺(tái)是可編程的基礎(chǔ)設(shè)施和計(jì)算框架，在分布式架構(gòu)和分布式計(jì)算加持下，內(nèi)容生產(chǎn)主體從人到設(shè)備，生產(chǎn)能力從計(jì)算中心到算力網(wǎng)絡(luò)，生產(chǎn)布局從集中式到分布式，生產(chǎn)時(shí)間從5×8到7×24小時(shí)可用，內(nèi)容傳播層次從1層傳播延展到N層傳播。算力使智能傳播的數(shù)據(jù)處理速度大幅提升，進(jìn)而顯著提高智能傳播的效率。處理速度的加快可以通過(guò)硬件和軟件兩種方式，硬件方面主要依靠芯片的計(jì)算能力提升，軟件方面主要靠?jī)?yōu)化過(guò)的算法模型來(lái)處理海量數(shù)據(jù)和復(fù)雜邏輯。算法從內(nèi)容生產(chǎn)和傳播的全時(shí)間、全空間助力內(nèi)容研發(fā)、生產(chǎn)和傳播接力，形成全時(shí)空傳播生產(chǎn)力。

（三）算法：算法泛在與智能傳播敏捷鏈接

傳統(tǒng)觀點(diǎn)認(rèn)為算法在傳媒應(yīng)用和實(shí)踐中主要作用于內(nèi)容生成、分發(fā)兩個(gè)環(huán)節(jié)。⑦“算法主義”者認(rèn)為包括物理世界、生命過(guò)程和人類心智都是算法可計(jì)算的，甚至整個(gè)宇宙都是受算法支配的。⑧事實(shí)上，智能傳播中的算法泛在于智能傳播全流程，并通過(guò)算法調(diào)節(jié)內(nèi)容供給、需求關(guān)系和智能傳播的智能等級(jí)。算法泛在于智能傳播全流程。智能傳播的算法內(nèi)置于內(nèi)容采集、生產(chǎn)到傳播的各個(gè)環(huán)節(jié)。生產(chǎn)環(huán)節(jié)對(duì)內(nèi)容的素材來(lái)源、生成的內(nèi)容和結(jié)構(gòu)、呈現(xiàn)形式都產(chǎn)生直接影響，縮短了內(nèi)容創(chuàng)作的流程，提升了內(nèi)容創(chuàng)造的實(shí)際效率和效果。編碼階段，內(nèi)置算法代替了人歸納和整理材料的過(guò)程，改變了人原有獲取和預(yù)處理信息的方式。譯碼算法模仿人邏輯推理和思辨過(guò)程，改變了人原有傳播信息的方式。傳播環(huán)節(jié)算法嵌入平臺(tái)互動(dòng)界面促進(jìn)場(chǎng)景生成，通過(guò)強(qiáng)化學(xué)習(xí)等算法體現(xiàn)對(duì)客戶需求的終極關(guān)懷，通過(guò)適應(yīng)注意力經(jīng)濟(jì)時(shí)代的關(guān)注量和點(diǎn)播量邏輯而生成流量產(chǎn)品，進(jìn)而影響供求關(guān)系。硬件終端方面，從前端的感知設(shè)備到云端的計(jì)算引擎，再到終端智能硬件，都已經(jīng)通過(guò)硬件芯片或軟件方式內(nèi)置了各種算法。前端感知設(shè)備通過(guò)傳感器獲取文本、圖片、音頻、視頻等多模態(tài)的數(shù)據(jù)并做內(nèi)容前期預(yù)處理和融合，云端計(jì)算引擎提供快速、穩(wěn)定、可靠的內(nèi)容生成和面向全球的內(nèi)容分發(fā)算法，靠近終端的邊緣端算法提供內(nèi)容安全處理、內(nèi)容簡(jiǎn)單編輯等低延遲計(jì)算和可視化呈現(xiàn)能力。算法以貼近人腦的方式使傳播更加智能。首先，算法促成體力智能。在采、策、編、發(fā)、服務(wù)等內(nèi)容創(chuàng)作和傳播環(huán)節(jié)中，算法使簡(jiǎn)單重復(fù)的行為和邏輯規(guī)則在傳播中逐漸退場(chǎng)；其次，算法促成供需智能。算法成為人和海量信息之間的強(qiáng)大中介，連接供需雙方、重塑傳受關(guān)系。供給方通過(guò)算法將內(nèi)容呈現(xiàn)在用戶面前，需求方借助算法獲取信息、形成消費(fèi)。算法使人、物、場(chǎng)匹配更加敏捷，通過(guò)群體畫像和個(gè)體畫像，使信息和產(chǎn)品開始找人，以傳受之外第三方的角色影響傳播中的信息供需關(guān)系和“推拉”關(guān)系；再次，算法促成平臺(tái)智能并影響智能層級(jí)。算法促使模型訓(xùn)練“眾包”，基于不斷優(yōu)化的有監(jiān)督學(xué)習(xí)、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)以及深度學(xué)習(xí)算法，每個(gè)人都在幫傳播平臺(tái)訓(xùn)練傳播模型。多種算法模型集聚合成驅(qū)動(dòng)平臺(tái)智能流量分配、模式識(shí)別、態(tài)勢(shì)感知和自主動(dòng)態(tài)決策等更高層次的智能。

三、技術(shù)要素視閾下智能傳播問(wèn)題表征

智能技術(shù)對(duì)傳播的思想觀念、工程技術(shù)、作業(yè)流程在內(nèi)的重大變革，使傳播儼然進(jìn)入全自動(dòng)化生產(chǎn)和傳播流水線，全面智能貌似指日可待。然而當(dāng)下決定智能傳播的各個(gè)技術(shù)要素存在著各種現(xiàn)實(shí)障礙和問(wèn)題，具體表征如下。

（一）數(shù)據(jù)：數(shù)據(jù)并非萬(wàn)能且與高階智能存在代差

赫拉利在《未來(lái)簡(jiǎn)史》中將數(shù)據(jù)神話為“數(shù)據(jù)主義”，認(rèn)為整個(gè)宇宙由數(shù)據(jù)流組成，并徹底推翻傳統(tǒng)的“數(shù)據(jù)-信息-知識(shí)-智慧”的學(xué)習(xí)路徑，認(rèn)為數(shù)據(jù)的處理應(yīng)交由巨大的算力來(lái)完成，通過(guò)信息自由實(shí)現(xiàn)最高的善。⑨雖然數(shù)據(jù)主義者將數(shù)據(jù)本身和數(shù)據(jù)處理提高到史無(wú)前例的位置，但是數(shù)據(jù)并不是萬(wàn)物的全部特征，更不能跨越“數(shù)據(jù)-信息-知識(shí)-智慧”的“代際”路徑直接到達(dá)智能。紛繁復(fù)雜的智能傳播活動(dòng)不能完全精簡(jiǎn)為數(shù)據(jù)處理。數(shù)據(jù)的原生性和多樣性預(yù)示數(shù)據(jù)不能等同智能。首先，全媒體環(huán)境促使數(shù)據(jù)不斷泛化，數(shù)據(jù)呈現(xiàn)也更加碎片化，原本需要加工的數(shù)據(jù)變得唾手可得。內(nèi)容生產(chǎn)和傳播過(guò)程中搜集、歸納、推理和思辨的過(guò)程皆由數(shù)據(jù)完成。雖然數(shù)據(jù)泛在降低了獲取和使用數(shù)據(jù)的成本，卻造成了人獲取數(shù)據(jù)的依賴性和惰性。而原生態(tài)數(shù)據(jù)并不直接可靠和可用，數(shù)據(jù)有自己完整的生命周期，一般分為采集、存儲(chǔ)、傳輸、使用、共享和銷毀等多個(gè)階段，原生性的數(shù)據(jù)很容易導(dǎo)致“Garbagein，andgarbageout”（無(wú)用輸入或無(wú)用輸出），并很可能與智能相差甚遠(yuǎn)；其次，數(shù)據(jù)類型存在多樣性，包括文本、聲音、圖像、視頻等多種類型，并取代了單一的語(yǔ)言媒介，形成了一套復(fù)雜的、有效的多模態(tài)話語(yǔ)和意義表達(dá)系統(tǒng)。⑩數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)也存在多樣性，包括結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)多種結(jié)構(gòu)類型。況且，網(wǎng)絡(luò)上的數(shù)據(jù)常常以分散、異構(gòu)、自治等形式存在，并且往往還伴有冗余、噪音、重復(fù)、錯(cuò)誤等問(wèn)題。這種數(shù)據(jù)本身的復(fù)雜性和原生性，沒(méi)有人的主觀性參與和工程化的數(shù)據(jù)處理過(guò)程，數(shù)據(jù)與智能之間還有萬(wàn)里之遙。智能的通達(dá)路徑解釋數(shù)據(jù)與智能存在層差。拉塞爾?阿克夫的DIKW（Data-Information-Knowledge-Wis?dom，DIKW）模型中的“數(shù)據(jù)-信息-知識(shí)-智慧”最早闡釋了數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策的理念和智能的通達(dá)路徑。??????無(wú)論是大數(shù)據(jù)還是小樣本數(shù)據(jù)環(huán)境，知識(shí)是通達(dá)智能的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，智能體需要借由知識(shí)路徑達(dá)到智能。知識(shí)可以是傳統(tǒng)的專家系統(tǒng)中由人提供，也可以通過(guò)深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為知識(shí)來(lái)獲得。同時(shí)，由于知識(shí)分顯性和隱性，而隱性知識(shí)往往在業(yè)務(wù)專家的意會(huì)中難以表示和傳達(dá)，所以僅僅基于數(shù)據(jù)的智能顯然不同于基于知識(shí)的智能。缺少知識(shí)支撐的機(jī)器智能體反而容易成為邏輯上的巨人、常識(shí)上的矮子。總之，智能的實(shí)現(xiàn)反對(duì)過(guò)度倚重野蠻算力的“數(shù)據(jù)出奇跡”而忽略對(duì)數(shù)據(jù)本身特性的洞察。智能傳播沒(méi)有數(shù)據(jù)萬(wàn)萬(wàn)不行，但忽視數(shù)據(jù)到智能的升級(jí)路徑，忽視數(shù)據(jù)本身的特性，過(guò)度夸大其地位和作用也是偏頗的，數(shù)據(jù)與智能之間存在巨大代差和鴻溝需要客觀看待。

（二）算力：算力私有化且形成新權(quán)力壁壘

算力平臺(tái)提供生產(chǎn)力的同時(shí)也形成新權(quán)力。當(dāng)前算力平臺(tái)往往由頭部的平臺(tái)企業(yè)把持，控制著數(shù)據(jù)的生產(chǎn)、存儲(chǔ)和傳播的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)。這種以平臺(tái)把持的傳播系統(tǒng)看似平等，實(shí)際上算力等級(jí)嚴(yán)格分明；他們往往以私營(yíng)公司的方式來(lái)運(yùn)營(yíng)，實(shí)際上卻承擔(dān)類似政府的職責(zé)提供面向大眾的公眾服務(wù)；他們貌似技術(shù)中立，卻很可能承載著自己的價(jià)值觀甚至意識(shí)形態(tài)；他們所在的位置具有地域性，而其影響范圍卻可以觸達(dá)全球每個(gè)角落。平臺(tái)把持下的傳播基礎(chǔ)設(shè)施依賴于公共投資的傳統(tǒng)發(fā)生重大變化，基礎(chǔ)設(shè)施由私有企業(yè)構(gòu)建，帶來(lái)潛在風(fēng)險(xiǎn)。一旦企業(yè)受到資本尤其是國(guó)外資本的介入，安全風(fēng)險(xiǎn)威脅更加空前。算力平臺(tái)被新媒體平臺(tái)私有形式霸占，無(wú)度使用且全時(shí)空監(jiān)控供應(yīng)端和消費(fèi)端多元主體內(nèi)容生產(chǎn)能力和傳播全程。算力平臺(tái)通過(guò)技術(shù)創(chuàng)新、模式創(chuàng)新和數(shù)據(jù)積累高筑平臺(tái)“護(hù)城河”，阻礙行業(yè)發(fā)展。平臺(tái)占有數(shù)據(jù)和流量分配權(quán)威，易使市場(chǎng)支配權(quán)力濫用。平臺(tái)壟斷公眾認(rèn)知結(jié)構(gòu)和選擇權(quán)利，進(jìn)而影響社會(huì)結(jié)構(gòu)甚至政治權(quán)力。算力平臺(tái)提供的所謂智能化服務(wù)，利用自身掌握的用戶和數(shù)據(jù)優(yōu)勢(shì)，采用大數(shù)據(jù)方式對(duì)用戶潛在行為分析后，對(duì)于相同的內(nèi)容針對(duì)不同的賣家和用戶提供不同的價(jià)格；針對(duì)以往用戶的大數(shù)據(jù)殺熟現(xiàn)象已經(jīng)嚴(yán)重影響消費(fèi)者合法權(quán)益。智能媒體時(shí)代，算法加持下的平臺(tái)更加肆無(wú)忌憚。人們?cè)谠黾恿酥黧w自由的同時(shí)也進(jìn)入了新的牢籠，深陷在算法規(guī)制下的網(wǎng)絡(luò)空間中而無(wú)所適從。大眾傳播到精準(zhǔn)傳播、關(guān)系傳播，背后是算法邏輯和平臺(tái)權(quán)力，需要高度警惕。

（三）算法：算法導(dǎo)致智能傳播偏向和對(duì)人的異化

算法偏見是社會(huì)偏見在人工智能時(shí)代的延伸，來(lái)自運(yùn)算規(guī)則設(shè)計(jì)、運(yùn)算過(guò)程、數(shù)據(jù)收集處理及應(yīng)用。??????算法偏見導(dǎo)致智能傳播偏向。第一是聚焦偏向。過(guò)度依賴基于算法的內(nèi)容生成，會(huì)使人的認(rèn)知關(guān)注點(diǎn)從內(nèi)容本身轉(zhuǎn)移到制造內(nèi)容的技術(shù)和工具上，導(dǎo)致聚焦偏向；第二是需求偏向。算法生成的內(nèi)容和分發(fā)都關(guān)注時(shí)效性、趣味性和娛樂(lè)性，引導(dǎo)用戶放大自己的娛樂(lè)需求和消費(fèi)需求，壓制或掩蓋了其自身的否定和判斷思維，在一定程度上促使用戶主動(dòng)放棄了獨(dú)立思考的能力，間接阻礙了全民媒介素養(yǎng)水平的提升；第三是趨同偏向。傳播內(nèi)容生產(chǎn)和分發(fā)的趨同化在既定議題中嚴(yán)重削弱人的認(rèn)知能力、創(chuàng)新能力和思辨能力，再次加劇了馬爾庫(kù)塞所說(shuō)的單向度的人和單向度的社會(huì)的趨勢(shì)。如果算法關(guān)注個(gè)性化的分發(fā)和定制化用戶迎合，所有內(nèi)容的分發(fā)都關(guān)注時(shí)效性、趣味性和娛樂(lè)性。看似滿足受眾需求，實(shí)則是對(duì)受眾需求無(wú)限度的放縱。以上主動(dòng)性與被動(dòng)性、個(gè)性化與去個(gè)性化之間的取舍，一方增強(qiáng)另一方某種程度的削弱，不僅是算法帶來(lái)的矛盾，也是人在整個(gè)智能傳播時(shí)代所面臨的傳播困境。智能傳播中的算法加劇了對(duì)人的異化。首先，算法是對(duì)傳播者思維的延伸和行為的替代，編碼和譯碼階段的內(nèi)置算法代替了人歸納、整理、推理、思辨的過(guò)程，改變了人原有獲取、處理和識(shí)記信息的方式；??????其次，算法驅(qū)使信息接收者主體性迷失。無(wú)時(shí)空限制的網(wǎng)絡(luò)個(gè)體，被智能技術(shù)攜裹在網(wǎng)絡(luò)中不能自拔，各種生理疾病和社會(huì)問(wèn)題頻現(xiàn)，久而久之便樂(lè)于接受數(shù)字的奴役，進(jìn)一步強(qiáng)化了主體性迷失；再次，算法加劇了對(duì)身在場(chǎng)景中的信息接收者的控制，通過(guò)控制人的眼睛和大腦，進(jìn)而控制人的視野、選擇、喜好和判斷，通過(guò)加強(qiáng)對(duì)人的控制嘗試塑造一種集體信仰和社會(huì)共識(shí)。

四、基于技術(shù)要素的智能傳播應(yīng)對(duì)策略

生產(chǎn)力與生產(chǎn)關(guān)系的更替和演變影響物質(zhì)生產(chǎn)的發(fā)展。數(shù)據(jù)、算力和算法要素的變化要求人們?cè)谥笇?dǎo)和管理智能傳播實(shí)踐中做出相應(yīng)調(diào)整，以避免文化滯后現(xiàn)象的出現(xiàn)。數(shù)據(jù)、算力和算法要素影響智能傳播的維度是多方面的，相應(yīng)的對(duì)策也絕不能單一片面，而應(yīng)該是從多方發(fā)力布局的系統(tǒng)工程。

（一）數(shù)據(jù)意識(shí)：數(shù)據(jù)素養(yǎng)提升工程

伴隨著媒介與人們互動(dòng)而產(chǎn)生的媒介素養(yǎng)逐漸由一種能力或技能上升到新的層次，演變成為無(wú)限接近于生理需求的一種新要素，成為大數(shù)據(jù)時(shí)代媒介素養(yǎng)的核心元素。??????????數(shù)據(jù)素養(yǎng)成為數(shù)字時(shí)代基本的生存和發(fā)展能力，是媒介素養(yǎng)的核心維度。智能傳播時(shí)代尤其應(yīng)提升媒介素養(yǎng)，特別是在數(shù)據(jù)倫理規(guī)范認(rèn)知的基礎(chǔ)上，具備數(shù)據(jù)意識(shí)和數(shù)據(jù)敏感性，可以有效且恰當(dāng)?shù)墓芾頂?shù)據(jù)的采集、存儲(chǔ)、分析、處理、利用和展現(xiàn)；應(yīng)具備基于數(shù)據(jù)的事實(shí)性判斷、價(jià)值性判斷和批判性思維能力，帶著質(zhì)疑和批判精神看待基于數(shù)據(jù)技術(shù)生成的內(nèi)容和傳播信息。

（二）算力平臺(tái)：自治與他治結(jié)合

首先是自治方面。第一，按照技術(shù)的社會(huì)構(gòu)建理論，市場(chǎng)和用戶的需求是技術(shù)發(fā)展的重要決定因素。用戶關(guān)注是算力平臺(tái)的出發(fā)點(diǎn)和歸宿。算力平臺(tái)應(yīng)以用戶為關(guān)注點(diǎn)，用戶需要什么就延伸做什么，用戶到哪里就要擴(kuò)展到哪里；第二，算力平臺(tái)有責(zé)任在信息的生產(chǎn)與發(fā)布過(guò)程中，把公眾需求與國(guó)家價(jià)值導(dǎo)向、公共社會(huì)責(zé)任和政府當(dāng)前的工作重心結(jié)合起來(lái)，把服務(wù)、滿足公眾需求與教育引導(dǎo)公眾、提高公眾的素養(yǎng)結(jié)合起來(lái)；第三，算力平臺(tái)要實(shí)現(xiàn)規(guī)范自治。算力平臺(tái)應(yīng)該對(duì)算力的分配和自身的權(quán)力有清醒的認(rèn)知和行動(dòng)，并做好防范因?yàn)樗懔?quán)力導(dǎo)致的行業(yè)壟斷和濫用的應(yīng)對(duì)策略。其次是他治方面。成立第三方審核或公證機(jī)構(gòu)，對(duì)關(guān)鍵算法執(zhí)行審核程序、公證程序甚至開源程序，約束行業(yè)行為，強(qiáng)化行業(yè)自律。同時(shí)，運(yùn)用法律法規(guī)對(duì)算力平臺(tái)進(jìn)行行業(yè)規(guī)范、主體問(wèn)責(zé)，避免出現(xiàn)濫用算力權(quán)力、形成權(quán)力壁壘。

（三）算法模型：技術(shù)與管理并重

算法的偏向和異化糾偏需要技術(shù)與管理并重。第一，規(guī)范算法技術(shù)的價(jià)值立場(chǎng)。從算法的本質(zhì)內(nèi)涵出發(fā)，算法應(yīng)該用在提升傳播速度和鏈接效率、數(shù)據(jù)流通和流程優(yōu)化、管理的質(zhì)量、效率和成本的改善上。同時(shí)，應(yīng)該給算法帶上緊箍咒，將其框在主流價(jià)值觀、倫理道德法律的約束之下，反對(duì)唯流量標(biāo)準(zhǔn)生產(chǎn)和傳播內(nèi)容，反對(duì)以算法的馴化邏輯機(jī)械性生產(chǎn)和照搬內(nèi)容；第二，用技術(shù)解決技術(shù)問(wèn)題。算法的發(fā)展有其內(nèi)在邏輯和類似生物的進(jìn)化規(guī)律的客觀性。每一個(gè)階段的技術(shù)在解決問(wèn)題的同時(shí)也會(huì)伴隨一些問(wèn)題，技術(shù)正是在這種“解決問(wèn)題-發(fā)現(xiàn)問(wèn)題-解決問(wèn)題”的迭代演化過(guò)程中發(fā)展。從早期的技術(shù)膜拜到技術(shù)濫用，再到技術(shù)回歸理性需要一個(gè)過(guò)程，通過(guò)技術(shù)本身的成熟理性和人對(duì)技術(shù)主導(dǎo)理性來(lái)迭代解決技術(shù)發(fā)展中的問(wèn)題；第三，善用算法邏輯引導(dǎo)算法向善。從個(gè)人端來(lái)看，用戶可以主動(dòng)利用算法模型背后的邏輯跳出信息牢籠并創(chuàng)造性利用算法邏輯，以此獲取信息并擴(kuò)大認(rèn)知范圍，如通過(guò)有意識(shí)地選擇關(guān)注的內(nèi)容來(lái)搜索和查看的方式搭建“反訓(xùn)練”模型，讓算法推薦由此更新個(gè)人的認(rèn)知版圖。從平臺(tái)端來(lái)看，可以借助新技術(shù)數(shù)字孿生和知識(shí)圖譜協(xié)助算法改進(jìn)，避免用戶在信息繭房中徘徊。平臺(tái)提供用戶主動(dòng)選擇選項(xiàng)，提高用戶的主動(dòng)信息選擇能力；第四，理清技術(shù)和主體間的關(guān)系。嚴(yán)格防范主體性迷失，人是算法生成的主體和操作算法的主人，人主動(dòng)使用算法且算法是手段而不是目的。同時(shí)，算法與人是互補(bǔ)關(guān)系而不是替代關(guān)系，算法設(shè)計(jì)者和開發(fā)者應(yīng)同時(shí)具備算法能力和業(yè)務(wù)知識(shí)。算法傳播應(yīng)該強(qiáng)調(diào)以人為本、人本主義，具備個(gè)人主體控制技術(shù)客體，物理主體控制云端主體的主體意識(shí)，最終服務(wù)于個(gè)體、社會(huì)和國(guó)家；第五，堅(jiān)持關(guān)鍵環(huán)節(jié)的審核機(jī)制。在當(dāng)前弱人工智能背景下，堅(jiān)持關(guān)鍵環(huán)節(jié)的“自動(dòng)算法+人工審核”工作機(jī)制。預(yù)設(shè)和基于算法的內(nèi)容生成和精確匹配，都存在不精確或無(wú)效的情形甚至人為的技術(shù)偏差。即便技術(shù)不斷演化和迭代，關(guān)鍵環(huán)節(jié)的審核過(guò)程依然是應(yīng)對(duì)算法偏向的兜底工程需要長(zhǎng)期持續(xù)下去。不得以算外，還可以充分發(fā)揮微信小程序的自主嵌入功能，在分析把握用戶閱讀情況的基礎(chǔ)上，不斷推出作品征集、話題討論等議題，增強(qiáng)用戶的媒介使用熱情。以內(nèi)容促進(jìn)關(guān)系建構(gòu)，以關(guān)系推動(dòng)內(nèi)容縱深傳播。通過(guò)這種社交傳播場(chǎng)景的建構(gòu)，提升媒體在微信平臺(tái)的社交可供性。

（四）內(nèi)容呈現(xiàn)應(yīng)更符合移動(dòng)傳播的特性，傳播形式要立足用戶閱讀習(xí)慣

打破目前相對(duì)單一的信息呈現(xiàn)方式，圖像表達(dá)應(yīng)更注重與用戶豎屏移動(dòng)閱讀習(xí)慣的契合；同時(shí)，在內(nèi)容的制作上應(yīng)不斷豐富信息呈現(xiàn)方式，推送優(yōu)質(zhì)內(nèi)容以文字圖片、音頻視頻等多種形式，便于用戶在其他社交平臺(tái)的擴(kuò)散傳播，提高內(nèi)容的多平臺(tái)兼容性。對(duì)于更具傳播價(jià)值的議題，應(yīng)充分發(fā)揮新技術(shù)效能增強(qiáng)用戶沉浸閱讀體驗(yàn)，以激發(fā)用戶依托媒介優(yōu)質(zhì)內(nèi)容進(jìn)行更深層的關(guān)系連接。“媒體為社會(huì)的媒介化所提供的最重要的關(guān)鍵性資源，就是關(guān)系資源的保障和支撐。”??????專業(yè)媒體應(yīng)在微信平臺(tái)生產(chǎn)出更多符合用戶自發(fā)傳播與擴(kuò)散的內(nèi)容，發(fā)揮媒體在用戶關(guān)系鏈接中的強(qiáng)樞紐功能。

作者:蘭帥輝 尹素偉