【摘要】在機(jī)器生成新聞和其他創(chuàng)作內(nèi)容已然司空見(jiàn)慣的今天，我們并不清楚用戶(hù)對(duì)人工智能生成的各種類(lèi)型的內(nèi)容會(huì)產(chǎn)生怎樣的認(rèn)知反應(yīng)。當(dāng)AI成為一個(gè)新的傳播者時(shí)，人類(lèi)使用者對(duì)其原真性，或者更廣義的真實(shí)性發(fā)生了相應(yīng)的改變，不同于既往的人類(lèi)社交場(chǎng)景。不同的內(nèi)容或交流場(chǎng)景下，人類(lèi)用戶(hù)對(duì)原真性的要求是不一致的。但是只要遵循信息生成者和接收者雙方共同認(rèn)定的契約，其原真性缺失帶來(lái)的負(fù)面影響就會(huì)很大程度上被規(guī)避。因此，我們也許不必將真實(shí)簡(jiǎn)單定義為是人或者不是人，而是多大程度上是人，多大程度上是機(jī)器，甚至是多大程度上反映出人的代理心智，多大程度上是體驗(yàn)心智等。智能傳播場(chǎng)景下的真實(shí)不再是真與假的二元對(duì)立，而是一個(gè)從100%的人到100%的機(jī)器的譜系。

【關(guān)鍵詞】AI生成內(nèi)容? 智能傳播? 人機(jī)交流? 真實(shí)? 用戶(hù)心理

【中圖分類(lèi)號(hào)】G21? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 【文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼】A

【DOI】10.16619/j.cnki.rmltxsqy.2020.30.025

2019年11月，在這個(gè)1982年經(jīng)典科幻電影《銀翼殺手》中設(shè)定的時(shí)間里，我們的世界中并沒(méi)有出現(xiàn)影片中存在的復(fù)制人和人造動(dòng)物，因此我們似乎并不用質(zhì)疑周遭生物的真實(shí)性。然而，當(dāng)下的人工智能技術(shù)（artificial intelligence，以下簡(jiǎn)稱(chēng)AI）正在諸多場(chǎng)景中帶給我們各種真真假假的體驗(yàn)。機(jī)器寫(xiě)作新聞已然不是新鮮事，AI創(chuàng)作的藝術(shù)作品也已經(jīng)讓專(zhuān)業(yè)人士真假難辨。[1]Deepfake這樣的技術(shù)能在視頻中將一張人臉天衣無(wú)縫地切換成另一張人臉，計(jì)算機(jī)生成圖像（computer-generated image）技術(shù)能讓已然故去的名人重返屏幕，虛擬偶像（virtual idol）在各國(guó)年輕人中大行其道……技術(shù)裹挾著世人在真實(shí)與虛假之間的困惑飛速發(fā)展。在這個(gè)與科幻平行的現(xiàn)實(shí)宇宙里，我們與電影中的人物面臨同樣的問(wèn)題：何為真實(shí)？真實(shí)的邊界在哪里？真與假的邊界感知又會(huì)帶給我們?cè)鯓拥捏w驗(yàn)與認(rèn)知？

關(guān)于真實(shí)的討論，我們并不陌生。近年來(lái)屢被熱議的“假新聞”，其反面便是“真新聞”。然而很多時(shí)候，真實(shí)與虛假的二元對(duì)立并不成立，更多時(shí)候只是對(duì)基本事實(shí)的重新組合與解讀。在AI生成內(nèi)容與人機(jī)交流場(chǎng)景中亦是如此。盡管內(nèi)容本身與人類(lèi)創(chuàng)作內(nèi)容無(wú)異，然而AI創(chuàng)作內(nèi)容似乎在某些層面存在缺失或不同，難以實(shí)現(xiàn)“原汁原味”的真實(shí)之感。同樣的，盡管今天的社交機(jī)器人已經(jīng)能實(shí)現(xiàn)與人類(lèi)的初級(jí)溝通，然而在短暫的新奇效應(yīng)之后，人類(lèi)對(duì)話(huà)者很大程度上會(huì)對(duì)與機(jī)器人的交流心存質(zhì)疑。由此可見(jiàn)，不論是對(duì)AI創(chuàng)作內(nèi)容還是對(duì)與機(jī)器的交流，人類(lèi)使用者感知的真實(shí)性都是一個(gè)重要的命題，直接關(guān)乎AI技術(shù)的使用體驗(yàn)，甚至人類(lèi)對(duì)AI技術(shù)的態(tài)度。因此，有必要對(duì)AI生成內(nèi)容與人機(jī)交流場(chǎng)景中的真實(shí)性問(wèn)題進(jìn)行一個(gè)系統(tǒng)梳理。本文將基于一系列相關(guān)實(shí)證研究的討論與總結(jié)，對(duì)人機(jī)交流場(chǎng)景中的“真實(shí)”進(jìn)行再定義。

何為“真實(shí)”？

“真實(shí)”一詞在漢語(yǔ)中由來(lái)已久，其最基本的含義為“與客觀事實(shí)相符合;不假”。例如，漢代荀悅在《申鑒·政體》中所言，“君子之所以動(dòng)天地、應(yīng)神明、正萬(wàn)物而成王治者，必本乎真實(shí)而已”，即強(qiáng)調(diào)了在客觀事實(shí)層面的基本要求;而后又延伸出“真心實(shí)意”“確切清楚”“真相境界”等含義。例如，在文學(xué)理論中，藝術(shù)真實(shí)即是事真、情真、理真的三位一體和統(tǒng)一。[2]

這個(gè)有著豐富內(nèi)涵與外延的“真實(shí)”概念在英文中對(duì)應(yīng)著幾個(gè)主要的詞匯，分別形成了與之相應(yīng)的學(xué)術(shù)探討。最基本的是“true”（真實(shí)的、正確的），對(duì)應(yīng)的名詞為truth（真相）。關(guān)于此概念的討論因“后真相”（post-truth）現(xiàn)象的出現(xiàn)而熱烈起來(lái)。2016年，“后真相”一詞被牛津詞典評(píng)為年度詞匯，其源自美國(guó)大選與英國(guó)脫歐中的諸多新聞現(xiàn)象，指的是在當(dāng)下公共輿論場(chǎng)中，客觀事實(shí)的影響較小，反而是訴諸情感與個(gè)人信仰會(huì)產(chǎn)生更大的影響。[3]而2019年，牛津詞典又將“有毒的”（toxic）選為年度熱詞，至此“有毒的后真相”成為特定術(shù)語(yǔ)。而在國(guó)內(nèi)，以多起“反轉(zhuǎn)新聞”為代表的后真相現(xiàn)象也與西方的假新聞事件互為呼應(yīng)，挑戰(zhàn)著傳統(tǒng)的媒體對(duì)公共空間的“看門(mén)狗”（watchdog）功能。[4]

第二個(gè)對(duì)應(yīng)詞匯為“real”（真的），相應(yīng)的名詞為reality（現(xiàn)實(shí)）。從西方繪畫(huà)傳統(tǒng)中的寫(xiě)實(shí)主義（realism）可以看出，這個(gè)概念強(qiáng)調(diào)的是反映現(xiàn)實(shí)的逼真程度。在這個(gè)“媒體中介化”的時(shí)代，[5]學(xué)者自然將焦點(diǎn)集中到媒體信息中的感知現(xiàn)實(shí)（perceived reality）。學(xué)者Popova（2010）將感知現(xiàn)實(shí)歸納為以下幾個(gè)方面。一是“魔法窗”（magic window），指的是文字層面上準(zhǔn)確地描繪現(xiàn)實(shí);二是典型性（typicality），即與現(xiàn)實(shí)世界的相似度;三是身份認(rèn)同（identity），即對(duì)角色的卷入度;四是感知的逼真性（perceptual fidelity），即視覺(jué)逼真度;以及虛擬體驗(yàn)（virtual experience）。[6]

第三個(gè)與真實(shí)對(duì)應(yīng)的名詞是authenticity，除真實(shí)性以外，還強(qiáng)調(diào)原真性（為避免混淆，以下authenticity統(tǒng)一譯為原真性）。2015年，挪威學(xué)者Gunn Enli將媒介化傳播的原真性定義為三個(gè)方面。首先，媒介化傳播的真實(shí)性需要具有可信賴(lài)度（trustworthiness），也即必須是正確的和準(zhǔn)確的。其次，原創(chuàng)性（originality）也必不可少，即強(qiáng)調(diào)內(nèi)容的原汁原味。最后，原真性也依賴(lài)于原發(fā)性（spontaneity），作出符合自己內(nèi)心的判斷，而非來(lái)自預(yù)先設(shè)定的社會(huì)程序。[7]這一概念解釋顯然借鑒了旅游社會(huì)學(xué)中對(duì)原真性作出的界定。當(dāng)事物具有符合該類(lèi)型的特質(zhì)時(shí)，我們稱(chēng)其為類(lèi)型原真性（type authenticity）。而當(dāng)該事物能夠反映發(fā)自?xún)?nèi)心的選擇，而非社會(huì)性劇本化的反映時(shí)，它才能被稱(chēng)為具有精神原真性（moral authenticity）。[8]

在這三個(gè)真實(shí)性的概念中，筆者無(wú)意糾結(jié)于智能傳播中出現(xiàn)的真相問(wèn)題，也暫不考慮技術(shù)（如AR或VR技術(shù)）展示的逼真程度。在此文中，筆者將著重探討智能傳播中的原真性問(wèn)題，及其可能帶來(lái)的社會(huì)心理影響。在下文中，筆者將借鑒韓國(guó)學(xué)者李恩珠對(duì)計(jì)算機(jī)輔助傳播（computer-mediated communication）中的原真性分類(lèi)，[9]分別從信源的原真性、信息的原真性和人機(jī)交流的原真性三個(gè)方面展開(kāi)論述。

作為信源的原真性

自上個(gè)世紀(jì)70年代開(kāi)始逐漸發(fā)展出來(lái)的“自由，平等，開(kāi)放，共享”互聯(lián)網(wǎng)精神在技術(shù)急速發(fā)展的今天受到了極大的挑戰(zhàn)。在這個(gè)本應(yīng)作為人與人之間連接橋梁的互聯(lián)網(wǎng)上充斥著大量的非人存在，其61.5%的流量便是由機(jī)器人貢獻(xiàn)的。[10]主要的社交媒體平臺(tái)無(wú)一能夠幸免。例如，推特上至少有7%的社交機(jī)器人，5%～11%的臉書(shū)賬號(hào)則由機(jī)器人控制。[11]這些機(jī)器人執(zhí)行著不同的任務(wù)，完成不同的功能，可簡(jiǎn)單分為善意的（benevolent）和惡意的（malevolent）兩種。那些為人類(lèi)提供各種信息和幫助的為善意的，而在社交媒體上生產(chǎn)垃圾訊息的則為惡意的。[12]

機(jī)器人（bot）是一種自動(dòng)化的軟件代理。[13]從技術(shù)角度而言，網(wǎng)絡(luò)上的機(jī)器人存在多種形式。Marechal依據(jù)機(jī)器人的功能將其分為四類(lèi)：第一類(lèi)是惡意僵尸網(wǎng)絡(luò)（malicious botnets），即支持遠(yuǎn)程操控的機(jī)器人網(wǎng)絡(luò);第二類(lèi)是調(diào)研機(jī)器人（research bots），用于爬取網(wǎng)絡(luò)空間的數(shù)據(jù)和信息;第三類(lèi)為編輯機(jī)器人（editing bots），比如維基百科的編輯機(jī)器人;第四類(lèi)則為聊天機(jī)器人（chat bots或chatbot），以聊天的方式與用戶(hù)交流。[14]而Morstatter等人則從人機(jī)關(guān)系視角將機(jī)器人分為兩類(lèi)：機(jī)器輔助人類(lèi)（bot-assisted humans）和人類(lèi)輔助機(jī)器（human-assisted bots）。前者是機(jī)器人為人類(lèi)提供服務(wù)，例如，聊天機(jī)器人和新聞播報(bào)機(jī)器人等;后者則為在人協(xié)同下執(zhí)行功能的機(jī)器人，比如，大規(guī)模的機(jī)器人水軍等，常為負(fù)面的角色。[15]

網(wǎng)絡(luò)機(jī)器人帶來(lái)的社會(huì)影響正在被世人所關(guān)注。諸多重大政治事件中都出現(xiàn)了它們的身影，而且影響巨大。例如，2014年日本首相選舉中，占總量約80%的重復(fù)推文極有可能是由網(wǎng)絡(luò)機(jī)器人軍隊(duì)生成。2016年美國(guó)總統(tǒng)大選前夕，推特上出現(xiàn)了一批支持特朗普的拉丁美裔賬號(hào)，實(shí)則是機(jī)器人賬號(hào)。數(shù)字機(jī)器人介入了“阿拉伯之春”之后的敘利亞戰(zhàn)爭(zhēng)，被敘利亞安全部門(mén)用以干預(yù)輿論。這些大規(guī)模有組織的機(jī)器人被政治團(tuán)體所操縱，在網(wǎng)上廣泛參與政治信息轉(zhuǎn)發(fā)和討論，被稱(chēng)為“政治機(jī)器人”（political bot）。它們通過(guò)營(yíng)造虛假人氣，推送大量政治信息，傳播虛假或垃圾政治信息干擾輿論，制造厭惡遮蔽效應(yīng)混淆公眾視聽(tīng)，甚至通過(guò)塑造高度人格化形象的虛擬意見(jiàn)領(lǐng)袖等策略對(duì)網(wǎng)絡(luò)公眾輿論產(chǎn)生巨大負(fù)面作用。[16]

這些網(wǎng)絡(luò)機(jī)器人的廣泛存在無(wú)疑給信源原真性帶來(lái)深刻的影響。即便它們傳播的信息是真實(shí)的，然而它們的誕生目的天然就帶有偏見(jiàn)和誤差的屬性。更重要的是，當(dāng)這些政治機(jī)器人儼然成為政治手段與民意表達(dá)的一部分的時(shí)候，這種由人為主導(dǎo)的網(wǎng)絡(luò)空間便逐漸演變到“人+機(jī)器人”的共生狀態(tài)。[17]那么，信源的原真性直接關(guān)乎信息的原真性。基于此，美國(guó)麻省理工學(xué)院媒體實(shí)驗(yàn)室的Rahwan等人在《自然》雜志上發(fā)文指出機(jī)器行為（machine behavior）的重要性，并倡導(dǎo)在人與機(jī)器交互的個(gè)人層面、集體層面，以及混合人機(jī)行為層面展開(kāi)研究。[18]

除了信源本身是否為機(jī)器帶來(lái)的原真性考量之外，機(jī)器人本身的特征也會(huì)給人類(lèi)用戶(hù)帶來(lái)相應(yīng)的影響。在實(shí)體或虛擬社交機(jī)器人的設(shè)計(jì)中，設(shè)計(jì)者通常會(huì)引入不少社交線索。社交線索（social cue）指的是社交場(chǎng)景中的一些言語(yǔ)的或非言語(yǔ)的用于作出社交判斷的細(xì)節(jié)線索。在通常的人際傳播中，眼神、面部表情，肢體語(yǔ)言等都是常見(jiàn)的社交線索。性別作為一種常見(jiàn)的社交線索也被加入機(jī)器人設(shè)計(jì)中。例如，智能語(yǔ)音助手通常被設(shè)定為女性，安保機(jī)器人通常被設(shè)定為男性。然而這樣的設(shè)定也被認(rèn)為是一種欺騙，有違“不能用欺騙性的方式來(lái)設(shè)計(jì)機(jī)器人，從而剝削易受傷害的使用者;相反，它們的機(jī)器屬性應(yīng)當(dāng)透明化”的原則，并可能帶來(lái)機(jī)器人“物化女性”和“物化男性”的情形。[19]

盡管這種不引入性別的建議從道德倫理層面看非常合理，但實(shí)證證據(jù)則顯示出不一樣的結(jié)果。在人類(lèi)社會(huì)中，我們會(huì)不經(jīng)意間形成基于職業(yè)的性別刻板印象。同樣的性別刻板印象是否會(huì)在機(jī)器人身上重演？就此，我們展開(kāi)了一個(gè)實(shí)驗(yàn)研究，將兩則一模一樣信息的作者分別列為男人、女人、男機(jī)器人、女機(jī)器人和中性機(jī)器人;而這兩則信息分別為財(cái)經(jīng)問(wèn)題和情感問(wèn)題的建議。在受試者閱讀完文字之后，他們會(huì)對(duì)信息質(zhì)量和作者能力作出評(píng)價(jià)。研究結(jié)果顯示，作者是人或是機(jī)器人對(duì)受試者的認(rèn)知評(píng)價(jià)并無(wú)顯著影響;而內(nèi)容類(lèi)型也未帶來(lái)顯著影響。然而，受試者對(duì)女性作者（包括人和機(jī)器人）內(nèi)容的評(píng)價(jià)顯著高于中性作者內(nèi)容的評(píng)價(jià)。也就是說(shuō)，男女性別的刻板印象并不成立。但是，如果增加了中性性別這個(gè)“非自然”的性別類(lèi)型，情況就發(fā)生了改變。人類(lèi)中很少出現(xiàn)的中性性別可能會(huì)帶來(lái)更多的不信任感和負(fù)面認(rèn)知。因此，我們可以認(rèn)為，智能傳播場(chǎng)景下的信源的真實(shí)或原真需要建立在符合人類(lèi)特征的基礎(chǔ)之上，否則便喪失了真實(shí)性或原真性。

作為信息的原真性

自然語(yǔ)言生成（natural language generation，簡(jiǎn)稱(chēng)NLG）技術(shù)是目前AI技術(shù)的諸多應(yīng)用中較為成熟的一個(gè)。NLG最成熟的使用領(lǐng)域之一為新聞寫(xiě)作，通過(guò)自動(dòng)采集、分析、調(diào)用和生成數(shù)據(jù)的機(jī)器算法語(yǔ)言，通過(guò)預(yù)設(shè)的運(yùn)算規(guī)則和程序步驟完成。[20]各國(guó)主要通訊社（包括新華社、美聯(lián)社等），以及中外主流報(bào)紙如《光明日?qǐng)?bào)》《紐約時(shí)報(bào)》均采用了AI寫(xiě)稿技術(shù)。世界三大NLG軟件公司Automated Insights甚至能每秒完成2000個(gè)新聞故事。[21]然而到目前為止，NLG寫(xiě)作新聞主要集中在財(cái)經(jīng)、體育、地震等幾個(gè)大量依賴(lài)數(shù)據(jù)分析與處理的領(lǐng)域，而無(wú)法做到像人類(lèi)記者那樣去探究新聞事件背后的深層要素，完成調(diào)查性報(bào)道。[22]

由于新聞的特點(diǎn)，讀者對(duì)新聞內(nèi)容的真實(shí)性問(wèn)題還主要集中在真實(shí)與否，即是否符合事實(shí)的角度;而對(duì)以事實(shí)呈現(xiàn)為主的新聞很少探知其內(nèi)容的原真性問(wèn)題。在一系列實(shí)證研究中，研究者發(fā)現(xiàn)使用“計(jì)算機(jī)”和“記者”兩個(gè)標(biāo)簽并不會(huì)對(duì)讀者感知的公信力造成顯著影響;唯一的例外是當(dāng)實(shí)驗(yàn)受試者是記者的情況，記者受試者們會(huì)認(rèn)為記者作為消息來(lái)源比計(jì)算機(jī)作為消息來(lái)源更值得信任。[23]而另一項(xiàng)研究發(fā)現(xiàn)，推特公司的寫(xiě)作機(jī)器人bot在消息源的公信力或傳播力方面與人類(lèi)記者并沒(méi)有顯著差別。[24]由此可見(jiàn)，讀者對(duì)新聞內(nèi)容的評(píng)價(jià)，尤其是對(duì)這些AI擅長(zhǎng)的數(shù)據(jù)為導(dǎo)向的新聞?lì)愋偷脑u(píng)價(jià)，僅僅探討的是內(nèi)容本身，而并不在意其作者身份到底是人還是機(jī)器。

今天的AI創(chuàng)作類(lèi)型已然超出了以事實(shí)呈現(xiàn)為目標(biāo)的新聞的范疇。前世界棋王卡斯帕羅夫在著名的人機(jī)一役敗給IBM深藍(lán)之后斷言，藝術(shù)、文學(xué)和音樂(lè)是機(jī)器并不能逾越的屏障。然而這個(gè)論斷已經(jīng)被推翻。在以上三個(gè)領(lǐng)域，我們都看到了AI的蹤影。例如，第一本算法生成的俄語(yǔ)小說(shuō)《真愛(ài)》在72小時(shí)內(nèi)完成，融合了列夫·托爾斯泰的《安娜·卡列琳娜》的內(nèi)容與村上春樹(shù)的風(fēng)格;Botnik Studio的機(jī)器人在學(xué)習(xí)了《哈利·波特》全系列小說(shuō)之后寫(xiě)出了續(xù)篇;日本科幻小說(shuō)《計(jì)算機(jī)寫(xiě)小說(shuō)的那一天》在評(píng)委毫不知情的情況下通過(guò)了日本“星新一獎(jiǎng)”的比賽初審，而這部小說(shuō)完全由機(jī)器人創(chuàng)作。在中文世界里，微軟小冰則于2017年出版了原創(chuàng)詩(shī)集《陽(yáng)光失了玻璃窗》，被稱(chēng)作是人類(lèi)歷史上第一部100%由AI創(chuàng)造的詩(shī)集，并且微軟小冰于2019年在北京進(jìn)行了獨(dú)立畫(huà)展。AI的音樂(lè)創(chuàng)作也屢見(jiàn)不鮮，其創(chuàng)作水準(zhǔn)也獲得了業(yè)內(nèi)人士的認(rèn)可。

然而，藝術(shù)文學(xué)作品的創(chuàng)作畢竟不同于單純的新聞寫(xiě)作，僅僅形似是不夠的，藝術(shù)創(chuàng)作者和欣賞者歷來(lái)強(qiáng)調(diào)“形神兼?zhèn)洹薄Ｒ簿褪钦f(shuō)，除了類(lèi)型原真性外，欣賞者還要求作品具有精神原真性。顯然，沒(méi)有情感、經(jīng)歷和意識(shí)的AI并不具備提供精神原真性的條件。心理學(xué)家指出，心智認(rèn)知（mind perception）包括兩個(gè)方面：代理（agency）心智和體驗(yàn)（experience）心智。前者指的是行動(dòng)、計(jì)劃和自我控制的能力;而后者指的是感覺(jué)和感受的能力。[25]如果說(shuō)今天的AI已經(jīng)成功具備了代理心智的話(huà)，那么它無(wú)疑缺少體驗(yàn)心智。體驗(yàn)心智是藝術(shù)文學(xué)創(chuàng)作中不可或缺的條件。很難想象，沒(méi)有母親的AI如何能體會(huì)并表達(dá)出母愛(ài)的偉大，沒(méi)有孤獨(dú)感的AI如何能描繪出細(xì)微的孤寂感。

盡管AI在世人驚詫的目光中完成了藝術(shù)文學(xué)創(chuàng)作，但是讀者是否會(huì)買(mǎi)賬，進(jìn)而形成與人類(lèi)作品無(wú)異的感知與評(píng)價(jià)？為了回答這個(gè)問(wèn)題，我們展開(kāi)了一項(xiàng)跨國(guó)的比較研究。[26]在中國(guó)、美國(guó)、德國(guó)三國(guó)的受試者中，我們將同樣的詩(shī)歌和繪畫(huà)作品標(biāo)注為人類(lèi)創(chuàng)作和AI創(chuàng)作，讓受試者完成閱讀或欣賞之后對(duì)作品進(jìn)行評(píng)價(jià)打分。如果僅僅就內(nèi)容的類(lèi)型原真性而言，無(wú)論是人類(lèi)創(chuàng)作，還是AI創(chuàng)作，兩者應(yīng)該完全一樣。但是作者的身份會(huì)有意無(wú)意帶來(lái)受眾對(duì)精神原真性的考量，進(jìn)而產(chǎn)生不同的感知。結(jié)果也證實(shí)了這一點(diǎn)。美國(guó)受試者在內(nèi)容質(zhì)量、創(chuàng)作者能力、共情，以及分享意愿幾個(gè)維度上對(duì)人類(lèi)作品的評(píng)價(jià)都顯著高于AI作品。就各個(gè)創(chuàng)作類(lèi)型來(lái)說(shuō)，他們認(rèn)為人類(lèi)詩(shī)人的能力顯著高于AI詩(shī)人;而人類(lèi)畫(huà)家的繪畫(huà)比AI畫(huà)家的繪畫(huà)更能引發(fā)共情。然而出乎意料的是，在中國(guó)和德國(guó)受試者中，結(jié)論卻與之相反。中國(guó)受試者反而跟AI創(chuàng)作者產(chǎn)生了更多共情，在詩(shī)歌上尤其如此。而德國(guó)受試者則對(duì)AI創(chuàng)作的繪畫(huà)產(chǎn)生更多共情，并更愿意分享出去。

如果說(shuō)美國(guó)受試者的表現(xiàn)尚且在預(yù)期之內(nèi)，那么中國(guó)和德國(guó)受試者的反應(yīng)則出乎人意料之外。按照常理，因?yàn)锳I沒(méi)有體驗(yàn)心智，所以不論是其創(chuàng)作的詩(shī)歌還是繪畫(huà)都毫無(wú)個(gè)人體驗(yàn)和情感的成分;也就是說(shuō)，即便其類(lèi)型原真性不被人質(zhì)疑，其精神原真性應(yīng)該是缺失的。然而從中德兩國(guó)受試者的表現(xiàn)看來(lái)，精神原真性的缺失并沒(méi)有導(dǎo)致對(duì)其感知評(píng)價(jià)的降低，反而更能激發(fā)受眾的共情。這樣看來(lái)，在AI創(chuàng)作的情境之下，內(nèi)容原真性的影響也許并不大，反而可能是AI創(chuàng)作的新奇感更能帶來(lái)正面的評(píng)價(jià)。當(dāng)然，這個(gè)實(shí)驗(yàn)發(fā)生在號(hào)稱(chēng)“AI元年”的2016年的兩年后（2018年），所以新技術(shù)帶來(lái)的新奇感還未削減。當(dāng)對(duì)AI的新奇感消退之后，這樣的結(jié)果是否還會(huì)成立，還有一個(gè)很大的問(wèn)號(hào)。也許那時(shí)，精神原真性的重要性才會(huì)逐漸凸顯出來(lái)。

作為交流的原真性

自1956年達(dá)特茅斯會(huì)議誕生“人工智能”這個(gè)領(lǐng)域以來(lái)，AI技術(shù)已經(jīng)經(jīng)歷了兩輪春天與寒冬。當(dāng)下最新的一輪AI技術(shù)借助數(shù)據(jù)、算法、算力三駕馬車(chē)迅速崛起，然而囿于技術(shù)發(fā)展，目前尚處于弱AI階段，即看似智能，卻無(wú)自我意識(shí)和真正智能的AI技術(shù)。AI技術(shù)固然產(chǎn)生了許多基于語(yǔ)音圖像識(shí)別及大數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)算法的應(yīng)用，然而能與人類(lèi)發(fā)生稍有深度的交流的應(yīng)用其實(shí)并不多。聊天機(jī)器人便是其中之一。以其中的翹楚微軟小冰為例，在亞洲，它吸引了超過(guò)2億的注冊(cè)用戶(hù)，平均與每個(gè)用戶(hù)產(chǎn)生23輪對(duì)話(huà)，遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于一般聊天機(jī)器人只能產(chǎn)生2輪聊天對(duì)話(huà)的水平，單次對(duì)話(huà)時(shí)長(zhǎng)甚至能達(dá)到4小時(shí)。因?yàn)樾”某晒?，微軟陸續(xù)在日本、美國(guó)和印度推出當(dāng)?shù)卣Z(yǔ)言的聊天機(jī)器人版本。然而這樣的交流是不是真正的交流呢？

眾所周知，目前的弱AI并不具有意識(shí)，不會(huì)產(chǎn)生道德判斷，基于互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)生成的對(duì)話(huà)片段不過(guò)是鸚鵡學(xué)舌。同時(shí)，因?yàn)榱奶鞕C(jī)器人算法基于馬爾科夫鏈離散性原則，即在一個(gè)離散時(shí)間的隨機(jī)過(guò)程中，只有當(dāng)前的狀態(tài)可以用來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)，過(guò)去的狀態(tài)與未來(lái)無(wú)關(guān)，因此AI每輪對(duì)話(huà)都是獨(dú)立的，機(jī)器人并不具備記憶，無(wú)法將當(dāng)前的對(duì)話(huà)與之前的對(duì)話(huà)聯(lián)系起來(lái)，因此形成割裂的情形。這樣的人機(jī)交流并不具備連續(xù)性，自然也難以讓人類(lèi)對(duì)機(jī)器產(chǎn)生可預(yù)測(cè)感，進(jìn)而形成相應(yīng)的信任。因此人機(jī)交流看似具有一定長(zhǎng)度和深度，實(shí)則僅僅是建立在新奇感之上的對(duì)機(jī)器人聊天邊界的試探。

當(dāng)然，還有一種可能的情形是“機(jī)器樹(shù)洞”現(xiàn)象，也即是對(duì)著“樹(shù)洞”傾訴衷腸的行為。這個(gè)“樹(shù)洞”可以是有形的，可以是無(wú)形的，只要能帶給傾訴者足夠的安全感和信任感即可。1966年，世界上最早的聊天機(jī)器人ELIZA誕生于美國(guó)麻省理工學(xué)院，并被用于臨床心理治療。ELIZA顯示出驚人的魅力，聊天者對(duì)它傾訴的深度達(dá)到令人咋舌的程度，以至于嚇壞了其開(kāi)發(fā)者約瑟夫·魏澤鮑姆（Joseph Weizenbaum），而將其關(guān)閉。今天更新?lián)Q代后的聊天機(jī)器人們是否依然僅僅是在充當(dāng)數(shù)字樹(shù)洞的角色而已？

這樣的可能性也在實(shí)證研究中得到了證實(shí)。在一個(gè)基于微信平臺(tái)上的人機(jī)交流與人際交流的對(duì)比研究中，我們發(fā)現(xiàn)，當(dāng)讓毫不知情的第三方受試者依據(jù)同一個(gè)人與微軟小冰的微信聊天記錄和與人類(lèi)朋友的微信聊天記錄對(duì)此人進(jìn)行人格評(píng)價(jià)，受試者會(huì)給出截然不同的評(píng)分?；谌穗H聊天記錄，這個(gè)人展現(xiàn)出更符合社會(huì)期望的人格特征，即更外向、更宜人、更有開(kāi)放心態(tài)、更有責(zé)任感，同時(shí)更少的神經(jīng)質(zhì)。然而當(dāng)聊天對(duì)象變成了機(jī)器（微軟小冰），同樣一個(gè)人卻變得更內(nèi)向、更討人厭、更封閉心態(tài)、更少責(zé)任感，也更神經(jīng)質(zhì)。[27]值得一提的是，在計(jì)算機(jī)輔助傳播中常見(jiàn)的性格歸類(lèi)效應(yīng)在人機(jī)傳播中也儼然失效了。性格歸類(lèi)效應(yīng)（gender categorization effect）指的是在以網(wǎng)絡(luò)為中介的人際交流中，即使面對(duì)一個(gè)毫不知底細(xì)的陌生人，交流雙方仍然能夠通過(guò)對(duì)方的交談話(huà)題、表達(dá)方式、感情流露等細(xì)節(jié)猜測(cè)出對(duì)方的性別;其準(zhǔn)確率可以高達(dá)80%。[28]然而在這個(gè)研究中，盡管基于人際交流的聊天腳本猜測(cè)出聊天者性別的準(zhǔn)確率達(dá)到68.98%，基于人機(jī)交流的聊天腳本猜測(cè)出性別的準(zhǔn)確率卻只有42.86%，這甚至低于隨機(jī)猜測(cè)的50%的準(zhǔn)確率。[29]

盡管關(guān)于人機(jī)交流與人際交流的對(duì)比證據(jù)仍需累積，但是目前的實(shí)證證據(jù)似乎已經(jīng)展示了兩者的不同。面對(duì)不會(huì)予以任何道德評(píng)判的機(jī)器，人類(lèi)似乎可以“暢所欲言”，隨性表達(dá)在人類(lèi)社會(huì)中無(wú)法表達(dá)的情感和觀點(diǎn)。在這樣尚未建立起社交規(guī)范的人機(jī)交流處女地上進(jìn)行的交流是不是真正的交流？抑或僅僅是樹(shù)洞的機(jī)器翻版或數(shù)字翻版？我們期待后續(xù)的討論。

結(jié)語(yǔ)：重新定義真實(shí)

從上述的討論中我們看到，當(dāng)AI成為一個(gè)新的傳播者時(shí)，人類(lèi)使用者對(duì)其原真性，或者更廣義的真實(shí)性發(fā)生了相應(yīng)的改變，不同于既往的人類(lèi)社交場(chǎng)景。從信源的真實(shí)性來(lái)說(shuō)，我們的問(wèn)題從“傳播者是否是如他/她所說(shuō)的那個(gè)人？”變成了“傳播者是否是如他/她/它所說(shuō)的那個(gè)社交者（social actor）？”，以及“他/她/它具有多少人類(lèi)的特征？”在信息的真實(shí)性維度上，問(wèn)題從“所說(shuō)的是否是真的？”變成了“信息有多形似人的信息？”，“信息有多神似人的信息？”，以及“相對(duì)人類(lèi)的信息，信息在多大程度上原汁原味？”最后，從交流的真實(shí)性來(lái)看，問(wèn)題便不再是“這是真的交流嗎？”，而是“這樣的交流與人與人的交流有多相似？”

瑞典學(xué)者Enli曾就不同類(lèi)型的電視節(jié)目的原真性問(wèn)題提出“原真性契約”（authenticity contract）的概念，指出電視節(jié)目制作者、觀眾、監(jiān)督方在不同類(lèi)型內(nèi)容的編碼與解碼過(guò)程中遵循的符號(hào)性契約。[30]因此觀眾不會(huì)要求情景劇真實(shí)，卻對(duì)真人秀有更高原真性要求。在智能媒體的使用場(chǎng)景中，這個(gè)原真性契約依然成立，也即內(nèi)容提供者、觀眾/讀者/用戶(hù)、監(jiān)督方在不同創(chuàng)作類(lèi)型的編碼與解碼過(guò)程中就真實(shí)性所遵循的契約。換言之，不同的內(nèi)容或交流場(chǎng)景下，人類(lèi)用戶(hù)對(duì)原真性的要求是不一致的。但是只要遵循信息生成者和接收者雙方共同認(rèn)定的契約，其原真性缺失帶來(lái)的負(fù)面影響就會(huì)很大程度上被規(guī)避。因此，我們也許不必將真實(shí)簡(jiǎn)單地定義為是人或者不是人，而是多大程度上是人，多大程度上是機(jī)器，甚至是多大程度上反映出人的代理心智，多大程度上是體驗(yàn)心智等。智能傳播場(chǎng)景下的真實(shí)不再是真與假的二元對(duì)立，而是一個(gè)從100%的人到100%的機(jī)器的譜系。

因?yàn)锳I非人身份會(huì)帶來(lái)不同的期待與認(rèn)知，因而目前普遍的看法是需要強(qiáng)調(diào)AI身份的透明性，以加強(qiáng)其真實(shí)性。然而最近發(fā)表在《自然》雜志子刊上的研究對(duì)身份透明性的必要性發(fā)出質(zhì)疑，文章表示人機(jī)合作中的透明原則可能會(huì)降低人機(jī)合作效率。[31]當(dāng)然，以上討論尚集中在AI新一輪發(fā)展之初。人類(lèi)社會(huì)剛剛進(jìn)入AI全面滲透的時(shí)代，對(duì)很多人而言，AI仍然是個(gè)新鮮事物。隨著AI技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展，也許在不久的將來(lái)，人機(jī)共生將會(huì)成為常態(tài)，人機(jī)界限變得模糊。屆時(shí)，關(guān)于AI真實(shí)性的問(wèn)題將不復(fù)存在。讓我們拭目以待。

（本文系國(guó)家社科基金項(xiàng)目“國(guó)家人工智能戰(zhàn)略下新聞傳播產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新研究”階段性成果，項(xiàng)目編號(hào)：18BXW046）

注釋

[1]《機(jī)器人“小冰”今天開(kāi)畫(huà)展》，新華網(wǎng)，2019年7月13日，http：//www.bj.xinhuanet.com/bjyw/2019-07/13/c_1124748990.htm。

[2]童慶炳：《文學(xué)理論新編》，北京師范大學(xué)出版社，2016年。

[3]駱正林、溫馨：《后真相時(shí)代“反轉(zhuǎn)新聞”的傳播機(jī)制及社會(huì)規(guī)治》，《傳媒觀察》，2019年第12期，第5～13頁(yè)。

[4]牟怡：《從詮釋到他異：AI媒體技術(shù)帶來(lái)的社交與認(rèn)知變革》，《上海師范大學(xué)學(xué)報(bào)》，2020年第1期，第95～104頁(yè)。

[5]Livingstone， S.， "If everything is mediated， what is distinctive about the field of communication？"， International of Journal of Communication， 2011， p. 5.

[6]Popova， L.， "Perceived reality of media messages： Concept explication and testing"， University of California， Santa Barbara， 2010.

[7]Enli， G.， Mediated authenticity： How the media constructs reality， Oxford： Peter Lang， 2015.

[8]Carroll， G. R.and Wheaton， D. R.， "The organizational construction of authenticity： An examination of contemporary food and dining in the U.S."， Research in Organizational Behavior， 2009， 29， pp. 255–282.

[9]Lee， E.-J.， "Authenticity model of （mass-oriented） computer-mediated communication： Conceptual explorations and testable propositions"， Journal of Computer-Mediated Communication， in press.

[10]Kelion， L.， "Bots now 'account for 61% of web traffic'"， Retrieved from http：//www.bbc.com/news/technology-25346235.

[11]Morstatter， F.， Carley， K.M.and Liu， H.， "Bot Detection in Social Media： Networks， Behavior and Evaluation"， Available at https：//isi.edu/～fredmors/bottutorial/Tutorial.pdf; Munson， L.， "Facebook： At Least 67 Million Accounts Are Fake.SOPHOS"， Available at https：//nakedsecurity.sophos.com/2014/02/10/facebook-at-least-67-million-accounts-are-fake/.

[12]Clark， E.M.， Williams， J.R.， Jones， C.A.， Galbraith， R.A.， Danforth， C.M. and Dodds， "P.S. Sifting Robotic from Organic Text： A Natural Language Approach for Detecting Automation on Twitter"， Journal of Computational Science， vol.16， 2016， pp. 1-7.

[13]Grimme， C.， Preuss， M.， Adam， L.and Trautmann， H.， "Social Bots： Human-Like by Means of Human Control？"， Big data， vol.5（4）， 2017， pp. 279-293.

[14]Marechal， N.， "When Bots Tweet： Toward a Normative Framework for Bots on Social Networking Sites"， International Journal of Communication， vol.10（10）， 2016， pp. 5022-5031.

[15]Morstatter， F.， Carley， K.M. and Liu， H.， "Bot Detection in Social Media： Networks， Behavior and Evaluation"， Available at https：//isi.edu/～fredmors/bottutorial/Tutorial.pdf.

[16][17]張洪忠、段澤寧、楊慧蕓：《政治機(jī)器人在社交媒體空間的輿論干預(yù)分析》，《新聞界》，2019年第9期，第17～25頁(yè)。

[18]Rahwan I， Cebrian M， Obradovich N， et al.， "Machine behavior"， Nature， 2019， 568（7753）， p. 477.

[19]牟怡：《傳播的進(jìn)化：人工智能將如何重塑人類(lèi)的交流》，北京：清華大學(xué)出版社，2017年。

[20]鄧建國(guó)：《機(jī)器人新聞：原理、風(fēng)險(xiǎn)和影響》，《新聞?dòng)浾摺罚?016年第9期，第10～17頁(yè)。

[21]Pressman， L.， "The automated future of journalism"， Retrieved from https：//automatedinsights.com/blog/the-automated-future-of-journalism/， 2017， February 28.

[22]張志安、劉杰：《AI與新聞業(yè)：技術(shù)驅(qū)動(dòng)與價(jià)值反思》，《新聞與寫(xiě)作》，2017年第11期，第4～9頁(yè)。

[23]van der Kaa， H.and Krahmer， E.， "Journalist Versus News Consumer： The Perceived Credibility of Machine Written News"， The Computation + Journalism Symposium， New York： Columbia University， 2014.

[24]Edwards， C.， Edwards， A.， Spence， P. R. and Shelton， A. K.， "Is that a Bot Running the Social Media Feed？ Testing the Differences in Perceptions of Communication Quality for a Human Agent and a Bot Agent on Twitter"， Computers in Human Behavior， 33 （2014）， pp. 372-376.

[25]Gray， K.and Wegner， D. M.， "Feeling robots and human zombies： Mind perception and the uncanny valley"， Cognition， 2012 （125）， pp. 125–130.

[26]牟怡、夏凱、Ekaterina Novozhilova、許坤：《人工智能創(chuàng)作內(nèi)容的信息加工與態(tài)度認(rèn)知——基于信息雙重加工理論的實(shí)驗(yàn)研究》，《新聞大學(xué)》，2019年第8期，第30～43頁(yè)。Wu， Y.， Mou， Y.， Li， Z.and Xu， K.， "Investigating American and Chinese Subjects' Explicit and Implicit Perceptions of AI-Generated Artistic Work"， Computers in Human Behavior，? 2020.

[27]Mou， Y.and Xu， K.， "The Media Inequality： Comparing the Initial Human-human and Human-AI Social Interactions"， Computers in Human Behavior， 2017（72）， pp. 432-440.

[28]Koppel， M.， Argamon， S.and Shimoni， A. R.， "Automatically categorizing written texts by author gender"， Literary and Linguistic Computing， 2002， 17（4）， pp. 401–412.

[29]Mou， Y.， Xu， K.and Xia， K.， "Unpacking the Black Box： Examining the （de）Gender Categorization Effect in Human-Machine Communication"， Computers in Human Behavior， 2019（90）， pp. 380-387.

[30]Enli， G.， Mediated authenticity： How the media constructs reality， Oxford： Peter Lang， 2015.

[31]Ishowo-Oloko， F. et al.， "Behavioural evidence for a transparency-efficiency tradeoff in human-machine cooperation"， Nature Machine Intelligence， 2019（1）， pp. 517–521.

責(zé) 編/馬冰瑩