顛覆與重塑：下一代人工智能的傳播學(xué)意義

劉德寰 朱琦

【摘要】信息時代，信息基礎(chǔ)設(shè)施與底層技術(shù)邏輯的迭代成為驅(qū)動變革的重要力量。以ChatGPT為代表的下一代人工智能標(biāo)志著從局限于單領(lǐng)域的AI1.0時代向通用化、平臺化的AI2.0時代的過渡，人工智能作為新興信息基礎(chǔ)設(shè)施將引發(fā)新一輪信息革命，重塑信息生產(chǎn)機(jī)制、信息整合形態(tài)、信息分發(fā)網(wǎng)絡(luò)和信息交互模式。這一變革的重大意義不僅在于人工智能作為智能互聯(lián)的超級媒介可突破互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下的信息過載與流通低效等困境，更在于人工智能顛覆性地具備了以行動者身份對人的思想施加影響的能力，“人機(jī)共生”的新主體時代將對以人為主導(dǎo)的傳播研究范式與信息傳播倫理帶來沖擊。

【關(guān)鍵詞】ChatGPT人工智能；信息革命；基礎(chǔ)設(shè)施；人機(jī)關(guān)系

1980年，托夫勒提出人類社會形態(tài)正由工業(yè)社會發(fā)展至信息社會，而這第三次浪潮文明代表著世界將經(jīng)歷一場革命性的變化。正如托夫勒所預(yù)言的，在過去數(shù)十年中，互聯(lián)網(wǎng)的誕生與其引發(fā)的信息革命迅速改變了生產(chǎn)過程、社會通信和傳播結(jié)構(gòu)。在信息時代中，信息技術(shù)成為驅(qū)動社會變革的力量，信息和知識則是社會發(fā)展的主要動力。從互聯(lián)網(wǎng)到移動互聯(lián)網(wǎng)，再到以ChatGPT為代表的下一代人工智能，信息基礎(chǔ)設(shè)施與底層技術(shù)邏輯的迭代推動一輪輪新的信息革命，對信息原有的生產(chǎn)、形態(tài)與分發(fā)模式產(chǎn)生沖擊。本文將關(guān)注新的技術(shù)邏輯與范式對于構(gòu)建信息與傳播所起的基礎(chǔ)性作用，并探討以ChatGPT為代表的下一代人工智能作為新興基礎(chǔ)設(shè)施，將如何重塑信息生產(chǎn)機(jī)制、信息整合形態(tài)、信息分發(fā)網(wǎng)絡(luò)和信息交互模式?？深A(yù)見的是，這場新一輪信息革命將對媒介格局和生態(tài)帶來巨大變革。

一、人工智能作為新興信息基礎(chǔ)設(shè)施：下一代人工智能標(biāo)志AI2.0時代的到來

人工智能技術(shù)發(fā)展至今已有約70年歷史，分為三個主要發(fā)展階段，標(biāo)志著三次技術(shù)的飛躍。第一波人工智能浪潮為1950—1970年，是基于人類專家知識的人工智能，彼時基于啟發(fā)式算法所開發(fā)出的模型只可適用于狹窄的特定任務(wù)范圍。始于1970年的第二波人工智能浪潮中，統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)框架和機(jī)器學(xué)習(xí)使人工智能開始可以自動從觀察的數(shù)據(jù)中提取“規(guī)則”[1]。第三波人工智能浪潮的開始時間則多被認(rèn)定為1990年，人工智能研究重心轉(zhuǎn)向了深度學(xué)習(xí)，以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為中心的應(yīng)用取得了巨大突破，這種范式變遷使人工智能超越了專家系統(tǒng)局限于單一領(lǐng)域和模式的限制，對人工智能和通信傳播的研究和實(shí)踐具有深遠(yuǎn)影響。如斯坦福大學(xué)社交媒體實(shí)驗(yàn)室主任Jeffrey?Hancock即提出傳播學(xué)研究的方向?qū)摹坝?jì)算機(jī)技術(shù)為中介的傳播”（CMC）轉(zhuǎn)向?yàn)橐浴叭斯ぶ悄転橹薪榈膫鞑ァ保ˋI-MC）。

ChatGPT被認(rèn)為是代表第三波人工智能技術(shù)躍遷的現(xiàn)象級應(yīng)用，可以類人的方式“對話+創(chuàng)作”，生成符合人類需求、語言習(xí)慣和情感傾向的文本。作為基于深度學(xué)習(xí)的大型語言模型（Large?Language?Model，LLM），ChatGPT是一種生成式人工智能（Generative?Artificial?Intelligence），其超越了傳統(tǒng)分析式人工智能（Analytical?Artificial?Intelligence）僅對現(xiàn)有數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、解釋和預(yù)測的模式，可通過機(jī)器學(xué)習(xí)算法根據(jù)現(xiàn)有數(shù)據(jù)生成與其結(jié)構(gòu)、風(fēng)格或內(nèi)容上相似的新原始數(shù)據(jù)，并能涵蓋文本與代碼等多種形式。

ChatGPT的里程碑意義之一在于其具備強(qiáng)大的自監(jiān)督學(xué)習(xí)能力，其表現(xiàn)不再依賴于人工標(biāo)注與既定的訓(xùn)練規(guī)則。首先，GPT模型在無監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練（unsupervised?pre-training）環(huán)節(jié)展現(xiàn)出模型在無需人工標(biāo)注的情況下，便可通過自行閱讀海量文本進(jìn)行學(xué)習(xí)，并具備深入理解自然語言中潛在結(jié)構(gòu)和模式的能力。GPT模型基于大量互聯(lián)網(wǎng)上數(shù)據(jù)訓(xùn)練的文本生成深度學(xué)習(xí)模型，并通過生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GANs）、變異自動編碼器（VAEs）和變形器（Transformer）等技術(shù)，在“利用人類反饋中強(qiáng)化學(xué)習(xí)”（Reinforcement?Learning?from?Human?Feedback，RLHF）的監(jiān)督學(xué)習(xí)（supervised?learning）環(huán)節(jié)之前已依靠自監(jiān)督學(xué)習(xí)方法（self-supervised?learning?method）獲得良好的訓(xùn)練效果，標(biāo)志該生成式人工智能技術(shù)具備可拓展到更為廣泛的應(yīng)用場景的基礎(chǔ)。其次，隨著計(jì)算量、模型參數(shù)量和訓(xùn)練集規(guī)模的擴(kuò)展，類ChatGPT的大型語言模型呈現(xiàn)出涌現(xiàn)能力（Emergent?Ability）[2]，即模型在多項(xiàng)能力上超越其訓(xùn)練框架并產(chǎn)生突進(jìn)式進(jìn)步。在未被直接訓(xùn)練的情況下，大型語言模型僅通過對自然語言進(jìn)行觀察，便可在算數(shù)、回答問題、總結(jié)段落等能力維度上呈現(xiàn)出快速和未能預(yù)測的進(jìn)步[3]，展現(xiàn)出從原始訓(xùn)練數(shù)據(jù)中自動學(xué)習(xí)并發(fā)現(xiàn)新的、更高層次的特征和模式的能力，這一突破意味著人工智能的能力已不再依賴于既定的規(guī)則與框架。由于其強(qiáng)大的自監(jiān)督學(xué)習(xí)能力，ChatGPT突破性地具備了多模態(tài)能力。GPT-4模型作為多模態(tài)模型（multimodal model）可以處理自然語言和多種媒體信息，可完成更為多元的任務(wù)類型。除語言類任務(wù)外，ChatGPT可在無特殊提示的情況下解決跨越多學(xué)科多領(lǐng)域的高難度創(chuàng)新型任務(wù)，證明其具備完成感知類、創(chuàng)造性、探索性任務(wù)的能力。ChatGPT的智能水平不僅體現(xiàn)于其所生產(chǎn)內(nèi)容的擬真度上遠(yuǎn)超其他聊天機(jī)器人，而且在多元任務(wù)上的表現(xiàn)程度都達(dá)到接近人類水平[4]，甚至被部分學(xué)者認(rèn)為已達(dá)到通用人工智能雛形。

多模態(tài)能力被視為從AI1.0至AI2.0時代躍遷的關(guān)鍵，由局限于單領(lǐng)域的AI1.0時代向通用化、平臺化的AI2.0時代過渡。AI2.0時代，人工智能將不僅局限于單一應(yīng)用，而且可通過與現(xiàn)有技術(shù)的集合，更無縫地融入日常生活，嵌入廣泛的應(yīng)用和服務(wù)中，作為人機(jī)之間的通用接口集成多種應(yīng)用服務(wù)。人工智能也將為其他應(yīng)用賦能，實(shí)現(xiàn)真正的智能互聯(lián)，并最終重構(gòu)互聯(lián)網(wǎng)生態(tài)。

二、人工智能重塑信息生產(chǎn)機(jī)制：作為主動傳播者的機(jī)器

（一）作為傳播者的人工智能：自主生產(chǎn)信息與參與同構(gòu)信息

以ChatGPT為代表的下一代人工智能挑戰(zhàn)了以人為核心的互動范式，顛覆了傳統(tǒng)的信息生產(chǎn)機(jī)制，并為傳播格局帶來變革。傳統(tǒng)媒介觀中，信源（who）是人類獨(dú)有的角色，機(jī)器被視為傳播的渠道、中介和工具，但隨著算法與技術(shù)的發(fā)展，類ChatGPT的生成式人工智能已具有高度自組織性和自適應(yīng)性，不僅參與構(gòu)造傳播過程，同時也能作為主動的傳播者。

一方面，類ChatGPT的生成式人工智能具備獨(dú)立、自主地生產(chǎn)接近人類水平內(nèi)容的能力，因而可作為主動的信息生產(chǎn)者與傳播者。在第三波人工智能浪潮之前，人工智能已被廣泛應(yīng)用于新聞寫作，并極大提升了新聞生產(chǎn)的效率。但彼時機(jī)器人寫作基于既定的模板與技術(shù)框架，寫作領(lǐng)域受限，內(nèi)容存在同質(zhì)化、模式化問題，在信息生產(chǎn)中扮演的角色仍較為局限，仍是人類認(rèn)知的工具和延伸，但技術(shù)突破使得人工智能已不再依賴于專家系統(tǒng)，而越發(fā)接近能產(chǎn)生自己的知識和見解的自主行動者。GPT模型的創(chuàng)作不受寫作模板的限制，可自行提出創(chuàng)意，其所展現(xiàn)出的學(xué)習(xí)、適應(yīng)、參與創(chuàng)造性任務(wù)、解決問題等能力曾被認(rèn)為是僅人類獨(dú)有的能力，但如今也在非人實(shí)體中得到體現(xiàn)。

另一方面，類ChatGPT的生成式人工智能也具有參與同構(gòu)以人為主體的傳播的能力。生成式人工智能變革性地將知識和技能的積累與其使用剝離開，用戶可在未經(jīng)訓(xùn)練的情況下借助人工智能寫作、翻譯、編程與繪畫，無需花費(fèi)數(shù)年學(xué)習(xí)和訓(xùn)練，僅通過自然語言指令引導(dǎo)人工智能，便可基于其龐大浩瀚的知識庫和技能庫進(jìn)行專業(yè)級別的創(chuàng)作?？深A(yù)見的是，在AI2.0時代，個體能力范圍得到指數(shù)級擴(kuò)展，其能力極限將不再受限于其教育和經(jīng)歷，而在于理解和運(yùn)用人工智能的人機(jī)協(xié)同能力。與此同時，人機(jī)協(xié)同的創(chuàng)作方式也不可避免地導(dǎo)向版權(quán)與問責(zé)等問題。

（二）作為行動者的人工智能：從參與到主導(dǎo)

人工智能的類人性打破了既往以人主導(dǎo)的傳播形態(tài)，其所具備的工具性與類人性的二重性對傳統(tǒng)媒介觀產(chǎn)生了沖擊，挑戰(zhàn)了傳統(tǒng)研究圖式中傳播的主體和客體之間的二分法。傳統(tǒng)媒介研究中強(qiáng)調(diào)機(jī)器的工具性，即使在強(qiáng)調(diào)技術(shù)對塑造人類交流和社會結(jié)構(gòu)等方面影響的理論中，如麥克盧漢的“媒介即訊息”[5]和哈羅德·伊尼斯的通信技術(shù)對社會影響的理論[6]，仍將機(jī)器視為輔助人類互動的被動工具，著重于其工具性在塑造人類經(jīng)驗(yàn)中的作用。如拉圖爾的行動者網(wǎng)絡(luò)理論（ANT）與Reeves和Naas提出的媒介等同理論（media?equation?theory）、“計(jì)算機(jī)作為社會行動者范式”（computers?are?social?actors?paradigm，CASA）等理論，則將包括機(jī)器在內(nèi)的非人類實(shí)體視為塑造技術(shù)進(jìn)程和社會生活的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)中的“行動者”[7]，強(qiáng)調(diào)了人機(jī)互動中圖式所發(fā)生的轉(zhuǎn)變[8]，但在這些理論范疇中仍多將機(jī)器視為參與者而非主導(dǎo)者，對自主的智能機(jī)器所帶來的社會問題和倫理困境缺乏探討。

此處的主導(dǎo)一詞并非指向技術(shù)決定論中技術(shù)對政治、經(jīng)濟(jì)、倫理因素的強(qiáng)制影響，而是指出作為信息的生產(chǎn)者與傳播者的人工智能有能力以行動者身份對人的思想形態(tài)施加影響，甚至可能構(gòu)建部分人群的主要信息渠道。社會學(xué)家奧格本用“文化滯后”（Cultural Lag）一詞形容由于現(xiàn)代社會的變革多由技術(shù)驅(qū)動，價值觀、倫理觀等非物質(zhì)文化滯后于物質(zhì)文化變遷的現(xiàn)象[9]。由于人工智能技術(shù)帶來的變革尤其迅速并具有顛覆性，其“文化滯后”的后果也更為突出，可能成為對我們理解、審視與使用技術(shù)的掣肘。作為主動傳播者的人工智能系統(tǒng)不僅要求我們對信息的透明度、問責(zé)制以及信息操縱等可能性進(jìn)行評估，并批判性地探究人工智能驅(qū)動的傳播在隱私和信任等維度上所產(chǎn)生的影響，進(jìn)而解構(gòu)了我們所熟知的傳播實(shí)踐，挑戰(zhàn)了以人為核心與主導(dǎo)的理論范式，并指向了對人機(jī)共生的信息傳播倫理的重構(gòu)。

三、人工智能重塑信息整合形態(tài)：從信息收集到知識整合

從印刷時代到電子傳播時代，媒介技術(shù)的變革顛覆了曾經(jīng)的信息獲取模式。印刷時代的信息以文本與圖片的形式被記錄于紙質(zhì)載體上，人們通過訂閱報(bào)紙、雜志，購買或租借書籍等方式獲取信息，檢索信息則需通過使用圖書館索引等方式查索。在印刷時代，文化水平、經(jīng)濟(jì)水平、地理位置等因素均對個體的信息獲取能力有所限制，個體信息量較為匱乏、難以獲得其所需的信息成為普遍現(xiàn)象，引發(fā)了知識溝等困境?；ヂ?lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展帶來了信息的爆炸式增長，同時也帶來了全新的信息組織形態(tài)：搜索引擎作為互聯(lián)網(wǎng)用戶入口被集合到多種應(yīng)用中，通過算法程序?qū)π畔⑦M(jìn)行抓取、分析和排序，在不同平臺上，用戶通過搜索關(guān)鍵詞即可獲得海量相關(guān)內(nèi)容。

（一）信息過載：互聯(lián)網(wǎng)時代的“布里丹之驢效應(yīng)”

在互聯(lián)網(wǎng)時代，盡管幾何級增長的信息量解決了印刷時代的信息匱乏，卻并不意味著人們可輕松利用這些海量信息。英國學(xué)者蒂姆·喬丹精練地總結(jié)了信息過載的兩種困境：“擁有太多的信息使信息的利用變得不可能。它以兩種狀況發(fā)生：第一，有信息而不能被吸收；第二，信息組織得非常差以至于發(fā)現(xiàn)任何特定的信息變得不可能?！?/p>

互聯(lián)網(wǎng)時代激增的信息流通量和信息接觸量雖然顯著降低了信息門檻，但也使得分散、碎片化的海量信息遠(yuǎn)超出受眾的信息需求及信息處理和信息利用能力。邁克爾·戈德海伯將這種新常態(tài)總結(jié)為注意力經(jīng)濟(jì)，即在以計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)的信息社會中，信息已不再是一種稀缺的資源，而是相對過剩，人的注意力則成為新的稀缺資源[10]。信息組織上，在AI1.0時代，互聯(lián)網(wǎng)所提供的是非結(jié)構(gòu)化的原始數(shù)據(jù)庫，搜索引擎對大量內(nèi)容進(jìn)行索引，但并不對其進(jìn)行內(nèi)在結(jié)構(gòu)化。簡單列狀的信息組織形式迫使用戶在搜索關(guān)鍵詞后必須瀏覽巨量鏈接，有效篩選、整合、組織和內(nèi)化自己所需的信息變得越發(fā)困難。尼古拉斯·卡爾將這種信息組織形式的劣勢概括為超鏈接文本解構(gòu)使得線性思考被分隔成碎片，用戶慣于信源之間跳動和穿梭，依賴淺層信息處理模式，進(jìn)行碎片化信息消費(fèi)，難以將短期記憶升級為知識[11]。

當(dāng)用戶被放置于碎片化、非結(jié)構(gòu)化的海量信息中，面對無窮無盡的鏈接與信源，即不可避免出現(xiàn)了互聯(lián)網(wǎng)時代的“布里丹之驢效應(yīng)”。14世紀(jì)法國哲學(xué)家布里丹提出一頭完全理性的驢由于無法在兩堆完全一樣的干草中做出選擇，最終因饑餓而死的悖論。而互聯(lián)網(wǎng)用戶一方面在信息焦慮的驅(qū)使下不斷瀏覽大量信息，另一方面則由于無法判斷信息的質(zhì)量難以選出值得投入時間與注意力深度閱讀的內(nèi)容，最終陷入了“已看到卻未閱讀”“已接觸卻未理解”的迷茫中。國內(nèi)外的社交媒體上均出現(xiàn)了“太長不看”和TLDR（Too?long;?didn’t?read）等形式的表達(dá)，意味著互聯(lián)網(wǎng)時代用戶與信息的關(guān)系在已獲取與未獲取之間存在大片灰色區(qū)域，人們盡管有渠道可接觸大量信息，卻難以有效閱讀吸收與使用。

（二）人工智能優(yōu)化信息組織形態(tài)：碎片化信息到系統(tǒng)性知識

正如萊文森所說，“任何一種媒介，都是一種補(bǔ)救措施，都是對過去某一種媒介功能的補(bǔ)救和補(bǔ)償”[12]。類ChatGPT的下一代人工智能對信息組織形態(tài)進(jìn)行了進(jìn)一步優(yōu)化和重組，并有效解決了信息過載的困境。首先，數(shù)據(jù)形態(tài)由原始的、非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為經(jīng)過人工智能預(yù)處理的、整合后的結(jié)構(gòu)化信息，使信息檢索更為快速與便利。互聯(lián)網(wǎng)將信息的檢索由印刷時代的小時級縮減至毫秒級，而類ChatGPT的生成式人工智能則進(jìn)一步將信息的檢索結(jié)果由搜索引擎提供的兆字節(jié)級簡化至字節(jié)級，相對于列舉大量的鏈接，ChatGPT根據(jù)提示詞（Prompt）將其收集的海量信息提煉為數(shù)百字的文本，提供了更為簡潔直觀的體驗(yàn)，使用戶可輕松獲取其所需的信息。其算法超越了搜索的淺層計(jì)算，利用深度神經(jīng)推理和結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)驅(qū)動模型，將碎片化的信息整合為系統(tǒng)性的知識，顛覆了信息的組織和呈現(xiàn)模式。

其次，生成式人工智能將傳統(tǒng)搜索引擎中列狀結(jié)構(gòu)的分散信息轉(zhuǎn)化為樹狀，脫離了尼古拉斯·卡爾所批判的超鏈接文本解構(gòu)，人們無需花費(fèi)時間在繁雜信源間進(jìn)行穿梭采集，受困于不確定是否收集了足夠信息的焦慮中，而可通過掌握與AI進(jìn)行多輪互動以深化回答的技巧，從樹狀結(jié)構(gòu)的根部開始對知識進(jìn)行擴(kuò)展延伸，直至獲得完全符合其需求的定制化信息，信息獲取的重點(diǎn)從信息收集轉(zhuǎn)化為知識整合。類ChatGPT大型語言模型具備上下文學(xué)習(xí)（context-learning）的能力，可以根據(jù)用戶的背景、需求和持續(xù)輸入的信息提供層層遞進(jìn)的信息，為獲取信息提供了一個動態(tài)環(huán)境。這有助于用戶將新知識與自己認(rèn)知結(jié)構(gòu)中原有知識建立起實(shí)質(zhì)性聯(lián)系以獲得意義。通過與人工智能的持續(xù)深入對話，用戶可以積極地尋找新的知識，提出問題，并獲得即時反饋。這種互動過程反映了人類通常學(xué)習(xí)的自然、參與和情景化方式，符合布魯納所提出的“認(rèn)知—發(fā)現(xiàn)說”[13]。通過提供綜合和連貫的信息，生成式人工智能可以促進(jìn)新知識與用戶現(xiàn)有的心理框架更好地結(jié)合，提高用戶深度加工知識信息、理解復(fù)雜概念、掌握內(nèi)在含義和主動建構(gòu)個人知識體系的能力。

四、ChatGPT重塑信息分發(fā)網(wǎng)絡(luò)：智能互聯(lián)的超級媒介

信息分發(fā)即將信息從信息源傳播給不同接收者的過程，而分發(fā)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)對傳播范圍、傳播對象和傳播效率存在顯著影響。印刷時代的信息分發(fā)模式是傳統(tǒng)編輯主導(dǎo)的分發(fā)模式，編輯作為“把關(guān)人”利用其媒介渠道為目標(biāo)受眾傳遞信息，但進(jìn)入互聯(lián)網(wǎng)時代后，信息網(wǎng)絡(luò)成為信息分發(fā)的新基礎(chǔ)設(shè)施。

（一）信息分發(fā)的困境：信息的無限性和個體注意力的有限性

根據(jù)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論，信息網(wǎng)絡(luò)既不是規(guī)則網(wǎng)絡(luò)也不是隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)，而是兼具小世界和無尺度特性[14]，這既是小世界網(wǎng)絡(luò)理論中所描述的具有高聚類系數(shù)和短平均路徑長度的網(wǎng)絡(luò)，也是無尺度網(wǎng)絡(luò)理論所指向的被少量高度連接的樞紐（hub）節(jié)點(diǎn)對其網(wǎng)絡(luò)特性起主導(dǎo)和支配作用的網(wǎng)絡(luò)[15]。這一結(jié)構(gòu)意味著雖然信息可以被廣泛傳播，但其過程較為低效，即使在理論設(shè)想中，也需歷經(jīng)多個節(jié)點(diǎn)和連接才可將信息從源頭傳輸?shù)浇K端用戶。因此，盡管互聯(lián)網(wǎng)實(shí)現(xiàn)了互聯(lián)，但如何高效分發(fā)信息、實(shí)現(xiàn)人與信息的精準(zhǔn)匹配、降低信息網(wǎng)絡(luò)中的信噪比仍是懸而未決的難題。

隨著移動互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)對社會進(jìn)行滲透與塑造，社交媒體的發(fā)展改寫了信息和資源的分配規(guī)則[16]，Web?2.0時代催生了基于社交網(wǎng)絡(luò)的信息分發(fā)模式。社交分發(fā)打破了傳統(tǒng)編輯分發(fā)的“千人一面”，用戶可以通過其社交關(guān)系與交互主動尋求信息。用戶可訂閱和關(guān)注自己感興趣的博主與話題以獲得相關(guān)信息，也可通過用戶之間自發(fā)的內(nèi)容轉(zhuǎn)發(fā)行為進(jìn)一步拓寬其信息視野。由于用戶之間存在同質(zhì)導(dǎo)向性，即相似用戶趨向于連接在一起，基于社交網(wǎng)絡(luò)的信息分發(fā)為提升傳輸效率帶來了可能[17]。但即使是基于社交網(wǎng)絡(luò)的信息分發(fā)，對于用戶來說可能仍然存在信息過載、獲取信息效率過低、獲取個性化信息的篩選成本過高的困境，因而在后Web2.0時代信息分發(fā)服務(wù)網(wǎng)絡(luò)興起，算法推薦逐漸成為更主流的信息分發(fā)方式。以人工智能算法為主導(dǎo)的信息推薦系統(tǒng)作為新的信息分發(fā)模式，可針對每個用戶的信息訴求高效地實(shí)現(xiàn)個性化推薦，平臺使用算法推薦，基于服務(wù)網(wǎng)絡(luò)收集的用戶數(shù)據(jù)作為個性化信息分發(fā)的基礎(chǔ)，在推送中推薦與用戶相匹配的信息內(nèi)容，以實(shí)現(xiàn)人與信息的高效匹配。

信息網(wǎng)絡(luò)中信息的無限性和個體注意力的有限性之間存在著必然矛盾，而不論是社交網(wǎng)絡(luò)分發(fā)還是算法推薦分發(fā)都無法完全解決這個根本沖突。算法推薦試圖通過“信息找人”的匹配解決這一問題，但其個性化信息分發(fā)系統(tǒng)最終成為給每個人提供大量同質(zhì)化信息的“信息繭房”機(jī)制。一旦用戶表現(xiàn)出某種興趣或觀點(diǎn)，算法便用大量內(nèi)容相似的推送占據(jù)用戶的注意力帶寬，使其更難接觸到與其觀點(diǎn)不同的信息。這一信息分發(fā)模式對“后真相”時代的“群體極化”“回音室”“過濾泡效應(yīng)”等現(xiàn)象產(chǎn)生了推波助瀾的效果，使公眾更易產(chǎn)生認(rèn)知偏見，產(chǎn)生群內(nèi)認(rèn)同、群際沖突的現(xiàn)象[18]。

（二）從互聯(lián)到智能互聯(lián)：AI智能中樞實(shí)現(xiàn)“人—信息”精準(zhǔn)供需匹配

以ChatGPT為代表的人工智能是超越媒介融合和全媒體的新一代整合性、自主性的超級媒介，不僅限于媒介形態(tài)、功能、組織結(jié)構(gòu)等層面的要素的融合，更擊穿了不同層級的信息壁壘，并通過智能將其有效統(tǒng)合。作為新的信息流通轉(zhuǎn)譯棧，類ChatGPT的人工智能建立了一種動態(tài)的連接方式，并真正成為可實(shí)現(xiàn)高效分發(fā)信息和人與信息的精準(zhǔn)匹配的智能中樞。

首先，類ChatGPT的生成式人工智能在信息網(wǎng)絡(luò)中充當(dāng)了智能樞紐的角色，通過減少信息傳輸中涉及的節(jié)點(diǎn)和連接的數(shù)量實(shí)現(xiàn)了網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的簡化和效率提升，使信息得以高效傳播。生成式人工智能不依賴于平臺的內(nèi)容分發(fā)，而是直接以對話形式與用戶進(jìn)行點(diǎn)對點(diǎn)互動，使得其主動性進(jìn)一步得到發(fā)揮。通過充當(dāng)信息網(wǎng)絡(luò)中的智能中樞，人工智能成為高度連接的樞紐節(jié)點(diǎn)，進(jìn)一步增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)固有的小世界和無標(biāo)度特性，通過強(qiáng)化網(wǎng)絡(luò)高聚類、短路徑長度的結(jié)構(gòu)，有效減少從源頭到用戶傳輸信息所需的節(jié)點(diǎn)和連接的數(shù)量，從而促進(jìn)更有效的信息流和增加網(wǎng)絡(luò)的彈性。

其次，作為智能中樞，開放權(quán)限并聯(lián)網(wǎng)后的人工智能從信息供應(yīng)端可抓取網(wǎng)絡(luò)上的所有可讀信息并對其進(jìn)行整理，從信息消費(fèi)端則直接鏈接全部用戶并了解其一手需求，因此可實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)的“人—信息”供需匹配。由于類ChatGPT的生成式人工智能往往是其他兩個節(jié)點(diǎn)之間最短路徑的橋梁，具有極高的中介中心性，縮短了所有個體用戶距離信息的路徑，通過對信息的鏈接整合和用戶的供需匹配，做到真正高效的個性化信息分發(fā)。

最后，與算法推薦推送的大量同質(zhì)性高、未經(jīng)處理的信息相比，ChatGPT的生成性人工智能所提供的是經(jīng)過整合與提煉的高質(zhì)量信息。在傳輸信息的過程中，生成性人工智能擔(dān)當(dāng)了信息把關(guān)人的角色，利用其計(jì)算能力和龐大的數(shù)據(jù)集過濾并優(yōu)先處理高質(zhì)量信息，經(jīng)人工智能總結(jié)的信息不僅信息密度更高，往往也更加客觀，可有效改善網(wǎng)絡(luò)內(nèi)信息流的信噪比、提高整體效率、調(diào)節(jié)信息過載造成的負(fù)面影響，并減少極化現(xiàn)象。

五、ChatGPT重塑信息交互模式：從人機(jī)交互到人機(jī)同構(gòu)

人機(jī)交互技術(shù)是人與計(jì)算機(jī)之間信息交流的接口、人與計(jì)算機(jī)之間信息溝通的橋梁，人機(jī)交互方式對用戶與計(jì)算機(jī)之間的交互質(zhì)量和用戶體驗(yàn)有決定性影響，不僅影響到用戶功效性的需求，也影響其情感性的需求[19]。隨著計(jì)算機(jī)計(jì)算能力與功能的飛速發(fā)展，人機(jī)交互領(lǐng)域發(fā)生了數(shù)次重大變革。第一次技術(shù)變革是從無交互到命令語言交互的突破，用戶可以通過命令行界面與計(jì)算機(jī)進(jìn)行交互并借助于其強(qiáng)大的計(jì)算能力將設(shè)想轉(zhuǎn)化為現(xiàn)實(shí)，但命令語言時代即使只是為了執(zhí)行簡單的任務(wù)，也需要記憶和輸入大量復(fù)雜命令，有極高的使用門檻。人機(jī)交互領(lǐng)域的第二次重大技術(shù)變革是圖形交互，圖形用戶界面（graphical?user?interface，?GUI）產(chǎn)生了基于文本或菜單驅(qū)動的界面，使用戶可以使用鼠標(biāo)等指向性設(shè)備與圖標(biāo)、窗口和菜單等視覺元素互動，具有直接操作和“所見即所得”的特點(diǎn)，真正使計(jì)算機(jī)成為人人可用的工具，進(jìn)而造就了個人計(jì)算機(jī)時代的輝煌。而GPT模型則被比爾·蓋茨稱為堪比1980年圖形用戶界面的人機(jī)交互領(lǐng)域技術(shù)變革[20]。類ChatGPT的生成性人工智能可直接基于自然語言與用戶進(jìn)行動態(tài)對話，通過實(shí)現(xiàn)用戶和人工智能系統(tǒng)之間的自然語言對話提供了更為直觀和類人的互動范式，進(jìn)一步降低了技術(shù)使用的準(zhǔn)入門檻，有望帶來一場新的人機(jī)互動變革并重塑數(shù)字景觀。

（一）被社交化的機(jī)器：從工具使用到社交體驗(yàn)

從圖形交互到自然語言交互這一人機(jī)交互領(lǐng)域技術(shù)變革的重大意義，在于機(jī)器使用開始成為一種社交體驗(yàn)。盡管人工智能的本質(zhì)是技術(shù)性和工具性的，是依賴于信息技術(shù)的模塊化裝置，但當(dāng)其被應(yīng)用于人類社會中時，也不可避免地在人類環(huán)境中被賦予了社會意義，成為社會互動中的一部分[21]。人機(jī)關(guān)系理論中“計(jì)算機(jī)作為社會行動者范式”（computersaresocial?actors?paradigm，CASA）已證明，當(dāng)機(jī)器可以提供足夠的、符合現(xiàn)實(shí)人際交流中存在的“社會線索”（social?cue）?或“擬人化線索”（anthropomorphic?cue）時，人們就會自然地將機(jī)器作為社會行動者對待[22]。隨著人工智能的類人性逐漸凸顯，同類ChatGPT的大語言模型的溝通開始體現(xiàn)從工具使用到社交的范式轉(zhuǎn)變。

人工智能被開發(fā)的目的是為了服務(wù)于人類的需求，為了增加智能產(chǎn)品的可用性、在互動過程中更為自然，研究人員對人工智能進(jìn)行了類人的設(shè)置與改造，讓其對人類行為進(jìn)行適應(yīng)和模擬。例如在ChatGPT的設(shè)置中就通過多維度展現(xiàn)出了符合人際交流的線索，以營造高擬真度、沉浸式的交流體驗(yàn)。形式上，ChatGPT通過類聊天室的界面營造了類人溝通的環(huán)境，模擬光標(biāo)打字的形式使用戶可獲得參與和體驗(yàn)到文本被生成、被寫作的臨場感。內(nèi)容上，ChatGPT不僅可以以自然語言和用戶溝通，可生成在內(nèi)容、結(jié)構(gòu)、語法、邏輯等層面均類似真人的文本，還可了解人類社會規(guī)范與常識，具備和人類進(jìn)行無縫溝通的基礎(chǔ)。現(xiàn)象學(xué)家舒茨提出了“手邊知識庫”（stock?of?knowledge?at?hand）的概念，強(qiáng)調(diào)知識庫中包含了大量內(nèi)在經(jīng)驗(yàn)，理論與應(yīng)用科學(xué)的程序經(jīng)驗(yàn)、支配規(guī)則以及實(shí)用的與道德的經(jīng)驗(yàn)規(guī)則[23]，是生活世界范疇的重要組成部分，也是個體了解世界并與他人進(jìn)行有意義交流的基礎(chǔ)。在生活世界中，人們的行動和場景之外的社會結(jié)構(gòu)之間存在復(fù)雜的關(guān)聯(lián)，因此日常溝通中的語言表達(dá)不是完整的，談話內(nèi)容要被理解需基于實(shí)際說出的內(nèi)容和大量沒有提到的假設(shè)和共享知識。而ChatGPT作為大型語言模型，基于大量人類生成文本的訓(xùn)練，學(xué)習(xí)并內(nèi)化了廣泛的人類知識、價值觀和語言模式，可理解人類的意圖并模擬出與人類的共識，已符合鮑德里亞對超真實(shí)（Hyperreality）的描述[24]。這些程序上的擬人化設(shè)置讓用戶獲得更沉浸式的交流體驗(yàn)，降低了用戶對其機(jī)器屬性的感知。許多使用過ChatGPT的用戶在描述其與人工智能的對話時使用“聊”“溝通”“探討”，甚至“請教”等動詞表述，可見與類ChatGPT的人工智能的溝通已高度接近于社交體驗(yàn)。

（二）被機(jī)器同構(gòu)的人：從主客二分到主客共在

被社會化的機(jī)器可以以類人的方式和人溝通，使機(jī)器的使用轉(zhuǎn)化為社交體驗(yàn)，但由于社交過程從本質(zhì)上是相互作用的（transactional），因而盡管將機(jī)器人社會化的目的原本是為了更好地適應(yīng)人類，卻也使得機(jī)器更容易對人類施加影響，挑戰(zhàn)以人類為主導(dǎo)的交互關(guān)系。類ChatGPT的生成式人工智能具備語境意識（context-awareness），可以保持連貫的對話并模擬類似人類的記憶，在回應(yīng)時考慮到對話的背景與上下文，并配合用戶的輸入和偏好對語氣和內(nèi)容進(jìn)行調(diào)整。在與人工智能的持續(xù)深入對話中，用戶所輸入的內(nèi)容會影響人工智能的反饋，人工智能的產(chǎn)出也會進(jìn)而引導(dǎo)用戶的思路，人與人工智能思考互相反哺、彼此協(xié)同、相互嵌入。在共同構(gòu)建對話的過程中，人工智能深深嵌入人們的思維和決策過程中，成為人類思想和成果的共創(chuàng)者，人機(jī)關(guān)系逐漸轉(zhuǎn)向同構(gòu)性[25]。

這一同構(gòu)性迫使我們放下人機(jī)互動中的主客二元論，設(shè)想人機(jī)共生（symbiosis）的可能性。技術(shù)的滲透使人機(jī)之間的界限將變得逐漸模糊，人與技術(shù)的關(guān)系開始從主客二分轉(zhuǎn)向主客共在。麻省理工大學(xué)集合智能中心（MIT?Center?of?Collective?Intelligence）主任Thomas?W.?Malone在2018年提出了“超級大腦”（Supermind）的概念，將技術(shù)作為社會行動者與人在思考與決策中的合作者看待[26]?！俺壌竽X”是由多個個體和/或計(jì)算機(jī)和諧合作形成的集合智能體，由于機(jī)器與人在處理多類型的任務(wù)上具備不同優(yōu)勢，在有機(jī)結(jié)合的情況下可呈現(xiàn)出更高的智能水平。隨著人工智能技術(shù)對日常生活的嵌入與其自適應(yīng)學(xué)習(xí)（adaptive?learning）能力的增強(qiáng)，人工智能和人可在人機(jī)交流中持續(xù)互相學(xué)習(xí)和適應(yīng)，正如智能手機(jī)已成為人的延伸和日常實(shí)踐中的一部分，在未來人工智能技術(shù)可能會成為人們信息處理和思考決策過程中難以剝離的一個環(huán)節(jié)，人機(jī)同構(gòu)的“超級大腦”將成為新常態(tài)。

六、結(jié)語

本文對以ChatGPT為代表的下一代人工智能的特點(diǎn)進(jìn)行了概述，并在此基礎(chǔ)上探討了其將如何帶來信息革命，顛覆并重塑原有的信息生產(chǎn)機(jī)制、信息整合形態(tài)、信息分發(fā)網(wǎng)絡(luò)和信息交互模式，并引領(lǐng)我們對所熟知的傳播實(shí)踐、理論范式、人機(jī)關(guān)系與倫理觀進(jìn)行重構(gòu)。盡管目前的人工智能模型尚不完善，仍存在幻覺（hallucination）、黑箱（blackbox）、版權(quán)等問題，但本文并未采取批判的視角。智能技術(shù)是信息技術(shù)發(fā)展的必然趨勢，也必將對人類的生產(chǎn)生活帶來新的意義和影響。未來已來。我們應(yīng)當(dāng)擁抱新技術(shù)，正視技術(shù)變革在人類社會中的積極價值，與此同時，為新技術(shù)必然會產(chǎn)生的社會適應(yīng)過程做好應(yīng)對方案和預(yù)案。

[基金資助：研究闡釋黨的十九屆四中全會精神國家社會科學(xué)基金重大項(xiàng)目“建立全媒體傳播體系研究”（20ZDA057）]

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作者簡介：劉德寰，北京大學(xué)新媒體研究院教授，北京大學(xué)新聞與傳播學(xué)院教授（北京 100871）；朱琦，北京大學(xué)新媒體研究院博士生（北京 100871）。

編校：趙?亮