媒介伦理新挑战:智能化传播中的价值观赋予

◎陈昌凤

智能化时代，已实现由传统IT到互联网IT，再到人工智能IT阶段的转变，相应的媒介生态格局、所研究的对象，以及研究的内涵较以往均有很大区别。

一、智能技术重塑媒介生态格局

智能有狭义和广义之分，狭义为人工智能；广义为智能技术、人工智能、机器人技术和算法。我们现在所说的智能，大都是指其广义。关于智能化的研究，历史上主要有三大流派：一是符号主义，认知基元是符号，认知过程即符号过程；二是链接主义，思维基元是神经元，智能通过神经元的链接实现；三是行为主义，智能取决于感知和行动，不需要知识和推理。

现在人工智能主要有以下两点突破：一是合成智能，从各种工具和模块中拼凑素材、建立目标，系统最终变成什么样并不可预见，而且结果不受其创造者控制，包括机器学习、神经网络、大数据、认知系统或者遗传算法等；二是人工劳动者，能不知疲倦地在混乱多变的环境中完成各种庞杂的工作,这类系统缺少常识和一般性的智力。美国计算机科学家杰瑞·卡普兰对这两个概念进行了延伸，认为这两类系统可以共同协作完成需要高级知识和技巧的物理任务，比如手术、教微积分、修车以及烹饪等。

就信息传播领域而言，合成智能系统的机器学习、神经网络、大数据、认知系统及相关算法，均已运用于信息传播，如机器学习、自然语言、语音处理、视觉信息等。智能化亦广泛运用于教育领域，如两会和十九大期间所使用的AI技术，通过人脸识别、声纹识别、语音识别和大数据搜索便可将检索出发言者的历史相关信息。通过对信息的分析能够直接抓取到点、人物的关系，抓取到人工采访或肉眼观察采不到的信息，智能化装备让我们对这个世界的认知更加透彻，更加具有洞察力。可以说，“机器人写稿”和“算法推荐”只是人工智能技术运用于新闻传播领域的冰山一角，其真正远景是超越人类智慧。

二、智能技术导出媒介伦理困境

霍金曾预言：“彻底开发人工智能可能导致人类灭亡”，甚至会沦为机器人的奴隶。机器人具有深度学习能力，但并无内容过滤机制，加之内部“黑箱化”运作模式，从而导出一系列的媒介伦理困境。

一是假新闻向深度转变。传统假新闻尚可通过多种方式去验证其真伪，但智能技术的“黑箱化”操作下，其真实性已很难验证。如今年2月份，模仿奥巴马声线说粗话的视频造假事件。

二是习得人类的偏见等。人工智能并无过滤系统，在其深度学习过程中并无法判断学习内容的好坏。去年微软为其人工智能程序Tay设了一个推特账号，上线一天就形成了“我恨人类，我讨厌人类”、“希特勒很好，犹太人很坏”、“女权主义者都是混蛋”等粗鄙的价值观。

三是价值观赋予的“黑箱化”。人工智能的价值观运作系统是“黑箱化”的，我们并不知材料输入与输出之间的关系，也不知其内部操作过程是以何种运算程序而形成的结果。此外，其宁可错杀一千的审查机制,也都带来了很多问题。

三、打开“黑箱”正确引导价值观

人工智能价值观的形成机制不仅包括 “算法集”式的数字代码，也包括编写算法的程序员、运用算法写作的新闻记者等行为主体间相互作用的行动机理。此外，算法中的技术偏向也易导致认知偏差，如不确定性证据易导致不确定的行动；无法解读的数据导致失据和不透明性；误导性数据易导致认知偏见。技术无好坏之分，但也并非中立，引导人工智能价值观尤为必要。

引导人工智能价值观，首先要对“黑匣子”内部运算程序进行价值观测试，其次是通过算法技术介入价值观，最后进行正确价值观引导。人工智能价值观的测试阶段，可利用专家提问、结构化访谈以及理论验证等方法，初步确定其价值观维度。价值观与社会阶层的关系，价值观与社会信任的关系，价值观与社会心理的关系,均可列为价值观影响因子行列。在如何引领智能时代价值观问题上，可采用微调法等方法，观察普通人和程序员智能时代的价值观的内在化倾向。在进行人工智能价值观引导方面，可参考西方逆向工程学等学科类方法，打开内部的“黑匣子”，了解其内部运作机理及价值观形成的错误节点，以进行正确的价值观引导。

人工智能研究最核心的问题在于关乎人类尊严，如何打开价值观赋予的“黑匣子”，通过算法干预和介入以引导价值观，将会是未来智能化发展较长一段时期需要关注的问题。