智能媒体和智能传播概念辨析

方兴东 钟祥铭

关键词：智能媒体;智能传播;算法治理;网络传播;社交传播;大众传播

随着智能时代的全面到来，智能媒体和智能传播已经是当下新闻传播学的重大热点之一，也是传媒与互联网业界最重要的技术与应用前沿。近几年来，国内外关于智能媒体（智能传播）的研究论文数量快速增长，但也开始面临新的瓶颈。在经历了2015-2020年的迅猛增长之后，2021年智能媒体相关的学术论文停止了增长势头，意外地出现了一定的下降。智能媒体的研究过早出现了失焦和内卷的局面。问题的症结可能在于新闻传播学界对智能技术的迷思和旧有的路径依赖，造成概念上的偏颇和偏差，极大地误导和局限了对问题本身的理解。概念是对客观事物本质的反映，而不仅仅是对形式和功能的反映。概念是人类所认知的思维体系中最基本的构筑单位，也是学科知识体系的基石。概念本身出现重大偏差，与我们对新技术新变革的认知有关，同时也与学科旧有路径严重依赖的事实相关。

顾名思义，“智能媒体”概念的核心就是智能，也就是人工智能技术应用对媒体传播的影响。目前的概念与定义大多局限于智能技术应用层面。因此，智能媒体往往被认为是机器写作、AI主播、聊天机器人、智能音箱、人脸识别等应用。但是，这种理解错失了智能媒体概念的本质。这些应用只是数字技术演进引发信息传播变革浪潮的冰山一角。这种局限于技术和应用的形式和功能的认知，很可能是“窥一斑而弃全豹”。

这种停留在现象本身的局限性之形成，一方面源于对人工智能技术的迷思，另一方面则源于传统新闻传播学对于媒体的狭义理解。迄今为止，人工智能中的“智能”依然是一个名不副实的隐喻，“智能”所引发的望文生义和内在本质之间巨大的鸿沟，成为很多问题的根源。这种理解错位，对于技术的商业推广是绝好的催化剂。但在学术角度，这种错位不仅忽视了智能媒体所代表的媒体传播增长发生历史性的重大创新浪潮，也忽略了智能媒体和智能传播带来的传播学的范式转变。正确理解智能媒体和智能传播的本质意义重大。

一、对智能媒体和智能传播概念热的冷思考

从让·鲍德里亚意义上的“媒介真实”（超真实）到“数字化真相”，人们从“荧幕”走向“界面”。对算法与大数据等技术的“依赖”（或卷入），智能技术与人类融合程度的深入与复杂化，使人类从数字化生存进入数字化存在阶段。智能概念的兴起与主流化，主要开启于2007年苹果公司推出iPhone，推动智能手机行业爆发。以“智能”作为前缀的复合词纷纷出现，“智能媒体”概念也是其中之一。此时的“智能”主要对应于英文“smart”，真正对应“intelligent”的智能浪潮，起步于2016年谷歌旗下DeepMind公司研发的围棋机器人阿尔法狗（AlphaGo）战胜李世石引发的全球大众媒体事件。随后，“深度学习”开启了大规模产业化进程，智能时代正式到来。

智能媒体，英文一般为“smart media”或者“intelligent media”。智能媒体的中文名称衍生得比较多，智媒、智媒体、智慧媒体、智能化媒体、智能媒介等，亟待统一和规范。这种多样性现象说明目前对概念的内涵与外延还缺乏统一的、共识性的认知。相对而言，智能传播，英文对应“intelligent communication”，更为收敛。但是，无论是智能媒体还是智能传播，迄今都缺乏一个严谨的学术定义。

技术和数据正“指导”着人类的日常生活，人工智能已经从科幻小说走入现实世界。信息和通信技术的普及以及社会的数据化，拓展了人工智能在各个领域的适用性。人工智能系统最重要的影响不是在遥远的未来，而是在我们与“智能”机器的持续互动中。随着传播的技术性转向，人工智能技术正在成为影响信息传播的主体性因素，包括对人类行为的“了解”与“塑造”。当前的人工智能仅处于依赖数据和算法模型的弱人工智能阶段。对人与机器互动过程和结果的深入了解，不仅可以减少未来人机关系走向的不确定性，也是理解传播进化趋势的必经之路。过去二十年中关于智能传播的研究主要包括算法与权力、人工智能与信息消费、人工智能与新闻生产、智能机器人与人机传播、智能技术的社会性、人工智能与广告，以及智能技术接受与回避等领域;由算法与社交媒体、个性化新闻、人工智能与社会等核心概念组成，其知识基础涵盖了算法与平台、信息个人化、算法与新闻业、互动型机器人、人类对机器的认知与交互、说服与商业传播、辅助型机器人七大文献来源。其中的“智能”主要指基于算法，为完成传统由人类所完成的任务的自动化程序技术。在传播中，这些技术所扮演的角色不仅是辅助传播、自动化传播，还是传播渠道与中介，以及传播者与交往对象。陈卫星（2021）认为，当前的信息传播是基于信息生产的数据链组合，这就需要不断确认数字符号和实践经验的关系，或者从操作形态上确定数字符号与经验世界的相关性系数。智能传播的认识论基石是基于作为获取并维系意义感、价值感、存在感的来源的人与人之间关系的建构。尽管各类“知识地图”和研究进路为理解当前智能传播研究的状况提供了一个极具规模基础的认知框架，但对“智能”所采取的单一的、基于算法或数据的辨析，极易造成对智能传播和智能媒体概念理解的局限。

随着数字技术应用的深化，伦理风险及其规制成为智能媒体研究中的一个重要主题。从传统媒体、互联网和数字媒体，到智能媒体，伦理规范也随之走向复杂化，特别是随着非国家行为体——超级平台的崛起，人工智能技术逐渐被少数人所掌控。数据不当收集与使用、机器流量与数据欺诈、精准推送与信息茧房，以及知识产权侵犯等问题成为智能媒体的伦理风险点。智能化日常实践及智能传播参与风险存在三重特征，即技术（全时生产与强力控制）、传播（中心化传播与文化的开放性）、个体（多重分身與混合经验）。此外，在算法治理中，自动化决策使算法成为社会秩序的来源和因素，即一种社会控制（social control）的算法治理。有学者提出，智能传播时代媒体的运用应该基于对“道”的领悟，也就是在传播手段、传播工具之上充分认识和掌握规律。最重要的传播之“道”是要用主流价值导向驾驭算法。人类信息传播系统历经了从封闭式到半开放式再到完全开放式的重要转变，同时，人类传播也从单一的信息需求发展为对多样信息以及有效信息的需求。因此，从大众传播、社交传播到智能传播，对人类社会信息传播范式转变的分析将为更好地理解当前阶段的特点提供必要助益。

智能媒体与智能传播是人类数字技术发展的结果，也是人类信息传播机制重大变革的结果，需要超越技术、应用和功能层面，深入信息传播机制变革之中。机制原本指机器的构造与运作原理，也指有机体的构造、功能及其相互关系，后泛指社会或自然现象的内在组织和运行的变化规律。在社会科学中的内涵可以表述为“在正视事物各个部分的存在的前提下，协调各个部分之间关系以更好地发挥作用的具体运行方式”。社会信息传播机制是指人类社会层面信息传播过程的总体概括，涉及信息传播的形式、方法以及流程等各个环节，包括传播者、传播途径、传播媒介以及接收者等构成的统一体。

诸多研究表明了一种认识论一认知主义视角，从思维、感知和行为方面展开对智能的研究。然而，在信息传播机制角度，智能媒体与智能传播概念的核心并不是“智能”，而在于“数据”。数据驱动的信息生产方式、数据驱动的信息传播方式，是智能传播的本质。我们需要从人类信息传播的演变历程和数字技术的演进历程出发，界定智能媒体和智能传播概念的内涵、外延与本质，为开启传播学范式转变提供正确的认知框架和基础的理论框架。

（一）陷入人工智能的技术迷思

考察学术界相当概括的定义，智能媒体通常被认为是用人工智能技术重构新闻信息生产与传播全流程的媒体，或智能媒体是人工智能技术介入和参与的传播活动，包括以智能技术为中介的人类交往过程及其影响、人类与智能技术交往的人机传播过程及其影响，以及智能媒体是具备较高的识别与理解能力，能够在营销传播场景中进行最优决策，并具备通用性进化与自我创造潜力的媒体。智能传播指将具有自我学习能力的人工智能技术应用在信息生产与流通中的一种新型传播方式。

概念误区的核心恰恰在于人工智能技术。站在新兴技术、产品和应用的层面，技术特性显然是首要因素，也是最具有表征特点的。但是，对于智能媒体这个概念，技术本身反而具有误导性。

人类信息传播，无论是人际传播还是长期以来的大众传播，无论是信息生产过程还是信息传播过程，虽然技术有着不同程度的参与，但人始终是其传播过程或者传播机制中的重要环节，尤其是决定性的“守门人”角色。而人显然是真正最具智能的生物。从这个意义上看，人类信息传播从来都是“智能”的。

人工智能不仅仅是新闻传播学的热点，更是整个技术领域和商业领域的热点，甚至也是各国竞赛和博弈的热点。因此，这一词语已经形成碾压式的流行态势。人工智能在商业话语、社会消费话语和政策话语中也成为主导性的热词，成为显著的“技术迷思”。人类学家克洛德·列维一施特劳斯（Claude Levi-Strauss）认为，神话是人们为了处理社会生活中难以完全解决的矛盾而编造的故事。迷思是指对事物不了解的地方，对事物的误解。迷思最初的意思是一种虚构的叙述，超自然的人物、行动或事件通常被包括在内。随着人工智能热潮爆发，人工智能迷思成为新的技术文化现象。未来学和想象力在一定程度上超越了科学理性，形成了一套强大的主流话语体系。

新闻传播学是一个极具文科特性的社会科学领域，对“技术”的理解更多停留在哲学思辨层面。而在今天技术主导社会更主导传播的时代，对于技术的理解无疑局限了对发展趋势和创新变革展开更富有学理和理性的认知。恰如《技术的本质》作者布莱恩·阿瑟（W.Brian Arthur）所言：“我们了解许多关于技术的‘术’，但对其中的‘道’知之甚少。这里缺失的是某一个一般性法则，它可以赋予主义一个逻辑框架，一个有助于填补这鸿沟的框架。之所以我们会缺失关于技术的‘道’，可能是因为两个原因：一个是因为技术一直处于科学的阴影之中，另一个是那些认真思考技术的人大多数都是社会学家和哲学家（他们把技术看成一种客体，一个黑箱，缺少一种技术的内部视角）。”我们永远都不应该停止质疑技术是如何工作的，即使我们正试图将其融入日常生活。

要正确理解智能传播，首先要对“人工智能”这个名称正本清源。很多问题的根源还在于术语本身。“人工智能”的命名者、被称为“人工智能之父”的约翰·麦卡锡（John McCarthy），在1956年创造该术语时，发起了四人研究项目，目标是“找到某些途径，使机器能够使用语言、形成抽象概念、解决目前留给人类的各种问题，并改进它们自己”。后来麦卡锡对这个自己命名的术语表示了后悔，他觉得“人工智能”这个词起点太高，给别人造成了太多的遐想。他认为应该使用更平实的“计算智能”。人工智能的本意是“智能”启发的计算（intelligence-inspiredcomputing）。所以，“人工智能”的本质还是计算。另—位“人工智能之父”马文·明斯基（MarvinLee Minsky）给人工智能的定义虽然有点绕，但是明确清晰：人工智能就是让机器来完成那些如果由人来做则需要智能的事情的科学。人工智能不是^造智能。真正意义上的智能研究，目前主要是神经科学和认知科学等领域研究的内容。

在很长一段历史时期，存在着两个层面的人工智能：一个是科幻界和文学界，当然也包括未来学领域基于想象的人工智能，一般具有自主意识，达到甚至超过人类智能水平;另一个是科学界和工程界，科学的人工智能。这两者之间一直泾渭分明。麦卡锡可能无法想象在“人工智能”诞生半个多世纪之后，“人工智能”这个名称能受到前所未有的青睐。两者之间的边界被打破。这个名称的妙处，恰恰在于给各界人士加诸各种自由想象的空间。人工智能这一概念造成的技术迷思，已经成为当代最突出的现象之一，影响了由此衍生出来的、以智能为前缀的一系列新概念。

要正確理解智能媒体和智能传播概念的本质，首先需要对“智能”去魅，进一步理解人工智能技术的内在，即回到计算。乔安娜·布莱森（JoannaJ.Bryson）指出欧洲使用错误的人工智能定义，将会极大影响正在推进的《欧盟人工智能法案》的真正效果。定义不能过于宽泛也不能过于狭窄，同时不能过于复杂，应该有一个简单、广泛的智能定义。“智能显然是一个计算过程：将有关世界的信息转换为某种行动。这个定义通常是有用的，因为它提醒（或向人们解释）智能不是某种超自然的属性，或者只是‘人类的思考方式’，而是我们在不同程度上在整个自然中发现的物理过程。”

人工智能概念本身引发了过于强大的想象力，使得学界对于智能媒体的研究大多指向了人工智能技术对新闻传播在应用、伦理以及治理层面的影响，比如算法与权力、智能传播的媒介伦理、智能传播的法律问题、人工智能与新闻生产等，而对于智能背后真正的基础性要素——数据和数据处理的角色与意义，反而关注甚少。

当然，技术迷思的最大误区就是因为人工智能的特性而越来越将技术视为新的主体，或者成为并列主体之趋势，动摇“人”在传播中的主体性地位，这显然具有极大的误导性。迄今为止，所谓的人工智能技术都属于没有自我意识的弱人工智能，并没有真正脱离人的主导和控制。强人工智能还处于前瞻性的想象之中。将智能视为主体，或者呈现出主体特性的趋势的“幻象”，无疑将极大误导研究的重点和方向。

（二）核心是“智能”还是“数据”？

智能的含义是“智慧和能力”。智能媒体就是“具有智慧和能力的”媒体。但是，就源自人工智能技术的“智能媒体”概念，其“智能”很大程度上也是一个隐喻。我们必须透过现象看本质，超越这个隐喻的表面，深入隐喻的内在，进行深度剖析。

人工智能诞生以来，一直处于争议的中心。图灵很早就预见了“人工智能”一词在含义上可能造成的歧义：一方面，它可以用来描述在非常特定的领域执行任务的软件，也可以用来设想一个“通用”或“强大”的人工智能的梦想;另一方面，它还可以被解释为仅仅是对智能的模拟，或者是向机器灌输意识的项目。人工智能是一项基础性研究，主要涉及知识表示、智能搜索、推理、规划、机器学习、知识获取、模式识别、神经网络、智能算法、机器学习等。其中，机器学习作为人工智能的一个重要分支得到了长足发展，包括深度学习、強化学习、深度强化学习等。随着互联网发展到了移动互联网时代，人工智能也全面开启了产业化进程。媒体传播领域是其中之一。

人工智能的三大要素是算力、算法和数据，而数据是要素的要素，处于三者中的基础性地位。从这三大要素入手展开解析，有助于使人工智能脱下“神秘的外衣”。智能媒体就是“算力、算法和数据”这三大要素主导下的信息传播方式。通俗而言，算力就是计算能力，指的是处理数据的能力。而算法就是一系列解决问题的指令、步骤或策略机制。这里的数据指的是大数据，或称海量数据，是互联网发展带来的实时、大量、多元的数据。相比诞生于1956年的人工智能来说，算力、算法和数据都要“古老”得多。如维克托·迈尔一舍恩伯格（Viktor Mayer-Schnberger）在其著作《大数据时代》中所指出的，数据分析已改变其传统模式（如随机采样、精确求解与强调因果），而强调全体数据、近似求解和要关联不要因果。而智能时代的到来，主要在于今天我们在算力和大数据方面有了全新突破。开启智能时代的最具标志性的“阿尔法狗”事件，就是算力和数据达到新阶段的典型。

今天人工智能技术得以爆发，开始在社会各领域广泛应用，主要是算力、算法和数据这三大要素发展到一定阶段的结果。其实，深入历史，算力、算法和数据一直在信息传播中发挥着作用。而今天，智能媒体和智能传播的出现，是算力、算法和数据三大要素发展到一定程度、突破临界点的结果。但审视一下这三大要素，都与真正意义上的“智能”还有很远的距离。

算法技术影响下社会结构的深刻变革，以及当今社会正步入“算法社会”等论调，占据着智能传播的重要位置。在人文学科数字化趋势下，算法与智能的结合代表了一种科学探索的潜力。人们对世界的认知和对事物的理解也从对信息意义之变化的追求转向对信息结构重组的竞争。算法逻辑在某种意义上是把理性或信仰消解为可计算的信托式的数据代理机制，并在此机制的运作下“产生一个传播政治经济学的新语境”。通过技术方法、理论范式、思想观念，以及规范未来等层面对基于算法的智能传播现象进行梳理和类分，方师师认为，算法作为一种“技术文化实体”，可以成为了解社会结构和理解社会现状的切口。立足于美国哲学家唐·伊德（Don Ihde）技术哲学的“八.—技”关系视角，蒋晓丽等人阐释了智能传播时代人与算法技术“具身—诠释一它异”三重关系交迭的存在。

因此，智能媒体是数字技术发展到一定的阶段，开始促成信息生产和传播方式产生革命性的突破。促成信息传播的生产方式和生产关系，开始发生根本性的变化。这三者之中，算力主要是硬件技术的提升，算法主要是软件技术的提升，两者都不是新鲜事物，都可以与人类数字技术和计算机技术的历史一样“古老”而漫长。发生真正突变的基础性因素是数据，今天“全民、全域、全息、全时”的数据使得一种数据驱动的智能传播机制成为可能。

大数据是当下人工智能的真正基础，有了强大的数据资源，通过算力和算法，就可以提炼出复杂事件背后的数字规律。人工智能的核心还是大数据，人工智能某种意义上也可以被称为大数据技术，它导致了人类社会的信息和决策机制的变化。而人工智能对于信息传播带来的影响也基于数据，给社会信息传播带来了颠覆性的变革，重构了信息传播的基础性机制。因此，智能媒体和智能传播的核心与其说是外在表现出来的“智能”，以及各种智能技术与应用，不如说是数据作为整个信息传播过程中的基础性地位。所谓的智能媒体（智能传播），实质上就是算力、算法和数据这三大要素使用或者作用于信息传播中的结果。从这个视角出发，就可以避免被“智能”的概念所牵制、所误导。其中，数据的角色、作用和运行机制，是理解智能媒体和智能传播概念的关键所在。

大数据进入新闻传播业比人工智能更早，一个是意识到利用大数据进行新闻传播研究，典型的如计算传播学;一个是将大数据技术应用于新闻传播，典型的就是数据新闻的实践。显然，同人工智能技术一样，学界对大数据的接纳也基本局限在技术应用层面，而对于数据重构社会信息传播机制的关注甚少。

总之，智能媒体和智能传播概念中的“智能”无疑是一个很好的定语，很难找到另一个恰当的词。但是，从学术层面，这里的“智能”更多是一个精彩的隐喻，帮助我们理解，更有助于社会的传播、接纳和不假思索的“理解”，而并没有真正直达媒体和传播的本质。另一个极端就是在人工智能产业化和商业化浪潮的巨大光环下，从“万物皆媒”到“万物皆算法”，乃至“万媒皆智能”等大量基于人文想象力、缺乏基本学理支撑的术语和论断占据了学术研究领域，未来学的话语和叙事风行一时。这两个极端，使得当人类社会信息传播面临最大变革浪潮的时刻，我们的学术研究现状依然局限在“见木不见林”的视野之中。造成这种尴尬困境的，除了人工智能本身的迷思之外，还有传统新闻传播学自身严重的路径依赖。一个是过度指向缺乏现有科学技术支撑的未来，一个是过度指向早已经趋于代谢的过去，这两大完全相反的方向的张力，作用于今天处于变革中央的新闻传播学，制造了我们理解与认知的陷阱和误区。

（三）走出传统狭义的媒体思维

对于“智能”的去魅和还原，并不影响智能传播的革命性，反而有助于我们更清晰地理解和认知这场革命的本源。除了需要对“智能”展开深入的辨析，更需要对学科中最重要的词语“媒体（传播）”进行辨析，才能有助于我们深刻认识智能媒体和智能传播的概念。

媒体是传播信息的媒介，指人借助用来传递信息与获取信息的工具、渠道、载体、中介物或技术手段，也指传送文字、声音等信息的工具和手段。狭义的媒体是新闻媒体。智能传播，特別是算法对新闻业的影响成为智能媒体研究的重镇。基于数字化与数据化驱动的新闻生产实践被视为智能传播的核心要素。

移动通信、人工智能、智能终端技术和社交媒体的发展导致如物联网、云计算、智能软硬件和大数据等技术渗入媒体行业，同时也引起了媒体形式、内容制作、分销渠道、用户体验等领域的变化。一方面，有学者将我国智能媒体划分为以澎湃新闻、界面新闻为代表的传统媒体转型的智能媒体，以及以今日头条为代表的互联网企业所属的智能媒体两大类;另一方面，智能媒体开始成为媒体组织战胜竞争对手的重要发展方向。智能媒体的研究主要集中在智能技术、个性化推荐系统、算法可信度与问责机制，以及智能技术参与互联网治理和信息价值观等。智能媒体对社会信息传播带来的影响与系统性问题超出了单一学科范围，智能媒体的研究呈现出跨学科的特点，包括来自计算机和传播学、管理学和哲学等领域学者的贡献。特别是，随着人工智能在出版领域应用的深入，从智能时代的内容生产、出版流程再造、智能编辑，到著作权保护、人才培养，一个打破了原有知识生产、把关和传播格局的智能出版时代正在到来。

媒体融合是从20世纪80年代开启，90年代开始爆发的人类信息传播变革的宏大的进程。但是，今天不少学术研究开始将媒体融合窄化为传统媒体的转型升级，这无疑会极大误导媒体融合的国家战略和时代使命。智能媒体也是如此。理解智能媒体不能局限于传统的新闻媒体视角，而应该基于整个社会信息传播的开阔视野。真正意义上的人工智能，也就是具有与人相当或者类似智能的强人工智能（strong AI），被认为有知觉，有自我意识，真正能推理（reasoning）和解决问题（problemsolving），目前还是一个典型的“雾件”（指超前发布，但无论项目延期与否，都最终无法发布的软件或硬件产品，暗示过分乐观，有时甚至欺骗的行为）。即便“强人工智能”概念提出者约翰·罗杰斯·希尔勒（John Rogers Searle）本人，也根本不相信计算机能够像人一样思考。将学科的方向和希望寄托在“雾件”身上，显然是非常危险的。新的智能时代，新闻传播学更应该关注现实中发生的新的传播现象，从实践中洞察未来之路。

比如，迄今为止，人们对新冠肺炎疫情期间发挥关键作用的“健康码”，就缺乏传播学视角的深入研究。伴随着疫情的常态化，“扫码”成为非常时期平衡大规模流动性和安全性的“技术一制度”抓手。作为典型的智能媒体，健康码看起来似乎并不如人们通常所理解的那么“智能”，甚至不像我们熟知的“媒体”模样，但健康码是迄今为止最为典型而纯粹的智能媒体。可以说，健康码是第一个真正的智能传播应用，虽然功能还相当单一。健康码第一次实现全国范围内的“全民、全域、全息、全时”的传播，无疑是一次媒体的重大创举。

智能传播时代，我们需要对媒体内涵和外延有全新的认识，对于媒体的认知要有更新的突破。智能传播本质上是数据成为传播最关键的基础设施的传播模式，也是媒体新的最根本的要素。智能技术大大拓展了媒体与传播的内涵和外延。实际上，随着技术的发展和媒体的演进，媒体的范畴也一直在不断拓展。从我们大众传播机制下的新闻媒体，到网络传播机制下的信息媒体，再到社交传播机制下的社会化媒体，今天的智能媒体（智能传播），通过机器的力量，基于数据驱动的智能传播大大拓展了传播本身的内涵和外延，将大大超越传统狭义的信息传播概念，越来越全面深入地融合、嵌入生活、经济、文化和社会各个层面。它不仅对智能社会生态的构建起到关键作用，媒体参与社会治理的主体性也不断增强，并逐步深入国家政治和权力底层，改变战争形态和方式，同时也必将带来社会结构和社会运行的改变，重塑国际传播和国际秩序。2022年的俄乌冲突就成为人工智能在现代战争中全面使用的“超级实验室”。

总之，智能传播时代的到来，是传播真正发挥人类社会基础性作用的新阶段。传播第一次成为真正意义上的社会关键基础设施，也就是社会基础设施之基础设施，极大改变了传播的内涵和外延，重塑了传播在人类社会中的角色和作用。

（四）中国传播学自主理念和理论的挑战

智能媒体是一个尚在探索中的具有中国特色的学术概念。智能媒体和智能传播诸多误区的另一个根本性问题，在于失去国外理论的参考和支撑之后，中国传播学如何自主推动理念和理论的前瞻性研究。综观近年来智能媒体和智能传播领域相关研究，西方主要聚焦于人工智能对传播和媒体（产业）在理论、应用、伦理等维度所产生的影响与变化，如自动化新闻、媒体中存在的技术风险和责任。

可以说，在智能媒体和智能传播的发展与研究上，中国第一次有机会近水楼台，走在了全球前列，进入了没有前人研究成果和现成文献支撑的“无人区”。国外新闻传播领域在人工智能技术的研发方面依然走在中国前面，但在智能技术策动与重构信息传播机制的重大创新方面和大规模应用方面，中国无疑走在了全球的最前沿。无论是今日头条还是抖音、TikTok，包括最近几年众多出海的算法驱动的网络直播应用，以及“健康码”（或者行程码）等典型的智能媒体应用，目前都很难在欧美找到可以对标的同等规模的应用。

在智能媒体和智能传播研究方面，我们也面临着一个尴尬局面。几十年来，我们习惯了由欧美引领的传播技术与应用变革，也习惯了欧美在传播学领域新理念和新理论的引领，我们习惯了跟进，不断陕速地跟进。但今天，我们已经面临一个从跟进到引领的根本性改变。如何跨越这个前所未有的“鸿沟”，成为我们现实的挑战。

智能媒体和智能传播的概念和理论构建，已经是摆在我们面前的现实问题。目前，以Facebook和Twitter为代表的社交媒体还是海外主导性的信息传播机制。因为缺乏智能媒体广泛实践的支撑，目前海外学术界对智能媒体和智能传播的研究依然处于对智能技术应用为主的关切层面。对于数字技术引发社会信息传播机制变革的真正意义上的智能媒体和智能传播理论成果，还没有成为主流。当然，基于社会科学深厚的底蕴和优势，海外学术界依然有相当多值得我们借鉴和学习的理论成果和思想创见。

挑战面前，最切实的研究策略和方法，一个是回到历史，重新梳理历史，总结规律和趋势，让历史告诉我们未来;一个是基于现实，深入正在发生的变革前沿和实际应用，深度剖析，提炼规律。这两种方法无疑是我们正确把握智能媒体和智能传播概念的关键。

二、传播机制比较：人类数字技术和信息传播演进历程

为了更好地理解智能传播带来的信息传播格局的变化，卢西亚诺·弗洛里迪（LucianoFloridi）提出了“信息哲学”（philosophy ofinformation）概念，试图从信息的概念本质和基本原理，以哲学的方式辩论计算机方法论的应用。智能传播是在信息技术智能化的基础上建立起来的一种文化结构。我们更应该从历史和理论出发，提前洞察智能传播带来的潜在的范式转变的可能性和未来方向。

托马斯·库恩（Thomas Samuel Kuhn）的范式转变是一个相当泛滥的概念。我们必须正本清源，更要分清所指的领域。范式转变是指一种根本性、颠覆性的创新与变革，是从底层要素、运行机制乃至价值观等各个层次的重新“格式化”。本文所指的范式转变，不是研究方法和学科层面的，而是整个社会信息传播层面的，是信息传播赖以存在的整体基础设施的重构与再造。智能媒体及其背后的智能传播，代表了人类全新的信息传播机制。我们需要系统追溯人类信息传播的范式转变，尤其是深入几次重大的传播机制变革，从历次变革的逻辑和规律中，更好地理解这场革命的特点和意义。

虽然一切传播都或多或少具有大众传播属性，但只有当印刷术诞生，人类历史上才首次出现通过大规模生产进行信息传播。而从那时开始，人类社会主流的信息传播大致经历了四次重大的传播机制变革：大众传播、网络传播、社交传播和智能传播。尤其是20世纪90年代互联网浪潮到来，短短三十年，人类信息传播机制已经发生了几次重大变革。变化之大、迭代之快，加上新旧机制的联动与融合，使得我们更多将视野局限在新技术、新产品和新应用层面。深入信息传播的动力学机制，才能更好地把握变化的规律和趋势。

在互联网革命爆发之前，传统大众传播是社会信息传播的主流。大众传播是典型的内容驱动机制。这里的内容主要是媒体专业人士生产的内容。20世纪90年代，互联网商业化浪潮开始，新的网络传播机制快速崛起。这一阶段是web 1.0时代，依然是网络编辑主导的一对多的內容驱动机制。当然，随着网民的爆炸式增长，专业与业余人士的复合内容是网络传播的主体。美国的雅虎与美国在线，中国的新浪、搜狐、网易这三大门户网站是典型代表。当然，网络传播依然以自上而下、集中控制的内容驱动为主，因此统一属于大众传播范式（也称大教堂模式）。2000年之后，随着web2.0崛起，网民开始成为主导性的内容生产者。尤其是移动互联网的爆发，用户驱动的社交传播机制开始成为社会信息传播的主导机制。美国的Facebook和Twitter，中国的博客、微博和微信是其中的典型，由此开始形成与大众传播范式竞争、替代和博弈的自下而上、开放性、分布式的数字传播范式（也称大集市模式）。而今天，数据驱动的智能传播机制越来越突出，开始与社交传播机制形成联动与融合，成为互联网应用的创新前沿，进一步强化了数字传播范式作为社会信息传播的主导性范式。

目前，智能传播机制和社交传播机制还处于难解难分、相互联动的胶着阶段。两者紧密相关，却也呈现出鲜明的差异。最成功的社交媒体如美国的Facebook和中国的微信，其信息传播机制的核心驱动就是用户，用户的人际关系是信息传播的主要路径。用户不发布信息、不转发信息、不点赞，信息传播就处于休止状态。一个典型的状态就是进入深夜，人们都进入了静默状态，朋友圈偶然有更新，那基本是夜猫子或者处于其他时区的用户有所“动作”。而智能传播基于“算力+算法+数据”的新型传播机制，可以任何时候都处于“永不眠”的状态。

当然，实际中的社会信息传播机制不可能像学术概念定义得那么泾渭分明，而是呈现出大众传播、网络传播、社交传播和智能传播等四种传播机制灵活组合、高度协同的融合联动状态。比如以TikTok为代表的短视频，内容的表现层就是高度融合了以用户为中心的社交媒体属性，而在内容生产、内容筛选和内容传播的底层，通过大数据的用户画像和算法机制，将智能作为传播的核心驱动力。智能传播强势崛起，新旧机制此消彼长，旧有范式相对下降的格局是大势所趋。总之，要深刻把握和洞察智能传播的核心，必须首先基于从大众传播到数字传播范式转变的大趋势。

（一）概念的本质：数据驱动的新型传播机制

人工智能半个多世纪的发展，大致经历了三个阶段，或者说三波热潮。第一个阶段是基于符号逻辑和专家系统，由规则驱动的确定性智能;第二个阶段是基于神经网络和深度学习，由数据驱动的不确定性智能，就是当下这波热潮;第三个阶段，一般认为是基于强化学习和涌现智能，由交互驱动的涌现智能。第三个阶段还处于早期的研究探索阶段。显然，今天给社会信息传播带来全新变革的，就是数据驱动的不确定性智能。未来第三个阶段的涌现智能，肯定会给信息传播带来更大的变革，值得关注，但是还比较遥远。学术界应该重点关注和明晰这一轮数据驱动的人工智能对信息传播带来的变革。

当下，智能媒体和智能传播处于发展的初级阶段，更多的是人工智能技术在信息传播各个环节中的应用，比如数据新闻、AI主播、机器人写作等。当然，新兴的应用也开始影响传播方式。比如自我传播层面，智能手表重要的健康监测功能;人际传播层面，智能音箱开始进入寻常百姓家庭，聊天机器人也开始被广泛接受;组织传播层面，不同层面的舆情监测服务开始产业化;群体传播层面，不同程度使用了人工智能技术的网上直播成为热点;大众传播层面，算法驱动的短视频应用是第一个与社交媒体展开竞争的主流应用。当然，更多的智能媒体和智能传播开始被广泛应用于社会治理之中，比如基于个人行踪轨迹的健康码和行程码，其形态和方式越来越丰富多元，大大拓展了媒体的内涵和外延。

在算法推荐技术的实现方面，首先，通过协同过滤算法的基于行为的推荐，根据用户留下的大量行为数据，特别是对于推荐内容的反馈数据，形成有效的推荐。其次，根据用户历史浏览内容的标签，以及用户自身标签进行匹配，实现内容推荐。随着推荐技术的升级，算法推荐越来越多地过渡到语义推荐，对相似语义配对。

作为智能媒体的典型案例，TikTok是迄今为止智能媒体的第一个撒手锏应用，也是第一个对传统用户驱动的社交媒体产生颠覆性威胁的应用。TikTok成功的首要因素不是短视频形式，而是数据驱动的内容生产和内容传播。这就是为什么在TikTok流行之后，Facebook和谷歌等美国互联网巨头纷纷推出类似的短视频服务，比如Facebook的Reels和YouTube的短视频服务Shorts。尽管这些巨头在资金实力、用户基数等方面都占据显著优势，但是都没能对TikTok构成实质性的威胁，核心原因就在于竞争对手更多“模仿”甚至“抄袭”了TikTok的短视频形式，但无法简单拷贝和模仿TikTok背后算法驱动的传播机制。腾讯基于微信十亿级用户的优势，也屡屡涉足短视频领域，但依然难以对抖音构成直接的竞争。这是因为，微信是典型的基于用户关系驱动信息传播的机制，与抖音基于数据驱动内容的机制有着根本差异。要弥补这两大机制之间的差距，竞争者还要进行更多的尝试。短视频的竞争制高点，并不在短视频的表现形式本身，而在于背后数据驱动的传播机制。Facebook、谷歌和腾讯与字节跳动目前的竞争，是社交媒体和智能媒体两种不同思维和不同机制的竞争。

深度神经网络是当前AI的主流实现方式，性能得到了很大提升，但距离人的智能还很远，其安全性和可解释性存在很大问题。神经网络的首要特点就是“极度需要数据”（data hungry），而真实场景下的数据总是变化着的、带噪声的甚至稀缺的，极大制约了AI潜力的发挥。显然，随着技术的突破性发展，未来的传播机制一定会持续演进，出现重大突破。尤其是未来广义AI（Broad AI）的突破，奥地利人工智能高级研究所（IARAI）创始人SeppHochreiter教授认为，将以往基于逻辑的符号AI和现有的基于数据的神经AI结合的双向AI（bilateralAI）是最有希望实现广义AI的方式。

（二）智能传播与范式转变：传播机制的颠覆性变革

当今智能媒体和智能传播带来的问题与挑战，恰恰在于不够“智能”。智能媒体和智能传播最核心的特征就是在信息生产和信息传播这两大关键过程中第一次剔除了“人”的环节，实现了自动化。一方面，剔除“人”的因素，是实现生产力提升的关键;另一方面，也使得资本和政治等单向度利益驱动的意志通过算法，成为驱动信息传播的决定性因素，是信息茧房、算法歧视、虚假信息等问题的根源。

社會信息传播机制塑造现代社会的结构、形态和运行方式，也决定着社会风险与危机模式。卢西亚诺·弗洛里迪（Luciano Floridi）认为智能技术是典型的“三级技术”，作为使用者的技术与作为敦促者的技术一旦被媒介技术关联在一起，也即“技术一技术一技术”的连接方式，技术就会开始呈指数级发展。从本质上来说，三级技术（包括物联网）的目的在于将低效率的人类媒介从技术循环的回路中去除。尽管从效率上讲，智能传播超越了人的环节而在效率上实现了革命性的突破，但从另一个角度看，智能技术也可以在很大程度上脱离人的直接控制，尤其是现有社会法律和制度的制约。

因此，“智能”这个美妙的前缀，不断误导着我们对智能媒体和智能传播概念的理解，还巧妙屏蔽了智能媒体和智能传播背后的诸多伦理问题，比如算法黑箱、安全风险、操控与自主性、隐私侵犯、算法歧视等，导致价值标的从人转移到了算法，在价值观上形成了黑箱伦理、力量伦理、效率伦理和工具伦理等。只有重新回到数据本身，深入数据背后的权力和利益，才能还原这种被遮蔽的重大问题，并对症下药，实现有效治理。

人在信息传播的关键环节被剔除，但人并不能因此从信息传播中“消失”。智能传播的数据来源于“人”，作用于“人”。而且处于传播“守门人”位置的算法，也是由程序员根据规划的意图和定义所决定的。需要通过新的制度重构治理机制，重新回到“以人为本”的信息传播的初衷。智能媒体（智能传播）并不神秘，我们要走出将“智能技术”视为新型主体的认知误区。算法的背后依然是人的意志的体系，包括算法背后的商业利益，或者计算政治背后的意识形态，人依然是主导性力量。而智能的基础，大数据主要是基于用户，作用于用户，交织着人的属性和权力。理清这些权力、利益和责任，智能传播的秩序问题就可以迎刃而解。

因此，智能传播的治理，首要任务是打开算法的“黑匣子”，理清数据的属性和权利，确定相应的规则和机制。欧洲GDPR确立的个人数据主权、《数字市场法》中构建的“守门人”理念、中国的《个人信息保护法》和《数据安全法》等，都已经开始让“智能”走下神坛，回归现实和真实。

目前，智能媒体和智能传播还处于发展初期。以深度学习为分支的机器学习是这一轮发展热潮的关键。但是，目前基于深度学习的算法，本身具有不可解释性的固有特性，使得算法歧视、安全性脆弱以及深度伪造等问题难以得到有效解决。加上当今人工智能的发展主导权已经从学术界转到商业界，商业利益驱动主导了人工智能的新进展，加上地缘政治的强势介入，基于公共利益、社会利益和人类共同福祉为价值观的科学共同体力量逐渐被边缘化。因此，除了需要在人工智能的理论上得到重大突破外，如果不能在结构上重构智能媒体（智能传播）的治理机制，形成真正以人为本的多利益相关方治理机制，而仅仅是通过当下基于行为和现象的技术治理，将很难驾驭“技术作恶”。从理论、方法和机制等层面，人工智能本身亟待形成真正有约束力的全球性治理规范和机制。

三、面向范式转变的概念与未来趋势

将智能传播的注意力重点聚焦在数据层面，而不是相对模棱两可的“智能”层面，才能真切地把握智能时代媒体和传播的基本要素、运行机制与内在逻辑，才能把握智能传播带来的挑战和问题。无论是信息茧房、深度伪造、算法歧视还是隐私保护，抓住数据治理这一关键就可以对症下药。而在学术研究层面，我们才能把握住真问题，实现理论的突破和建构。

要更好地定义智能媒体和智能传播，需要从理解媒体和传播的不同层面进行归纳和提炼。概念都有内涵和外延，即其含义和适用范围。人工智能通常被定义为研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。但是从传播学角度，智能媒体的概念需要超越技术视角，从传播机制和范式转变的视角层面确立其定义。社交媒体是指互联网上基于用户关系的内容生产和传播平台。智能媒体是指基于算法，以数据为核心驱动的内容生产和传播的媒体形态。智能传播就是以数据驱动为核心的社会信息传播机制。以智能媒体为基础的智能传播是内容和信息生产与传播的机制的一次根本性变革，随着智能媒体（传播）的崛起，人类社会主导性的信息传播机制，以及支撑信息传播的基础设施都将发生革命性的变化。

人类数字技术发展到一定程度，智能媒體（智能传播）引发社会信息传播进入新的阶段。大数据是理解智能媒体和智能传播，也是从事智能媒体实践与业务，以及治理与制度建设的关键。智能媒体和智能传播的基础要素是数据，当然并不是普通的数据，而是当代意义的大数据。缺乏实时、动态的大规模数据流，智能媒体（智能传播）就是无源之水，智能传播就无从谈起。比如，现在大多数传统媒体并不具备运行和掌控大规模用户数据的基本能力，也因此谈不上是智能媒体。智能媒体和智能传播的内在逻辑和运行机制，必须建立在大规模数据之上。这也是智能传播超越其他传播机制，给整个社会信息传播带来变革的根源所在。以数据为内在逻辑的传播新机制，才是人类传播真正意义上的范式变革的关键。

对于未来智能媒体的发展态势而言，融合程度的不断加深与复杂化毋庸置疑。有学者认为，智能媒体将从技术、符号和人机关系三条路径进行演化，具体表现为技术融合、跨场景数据贯通、需求一服务连通、机器与智能的协同以及机器智能与人类智慧的深度融合。立基于当下，数字天然是为发挥机器的力量而准备的，智能传播的崛起呼应着数字传播范式的全面崛起，开始主导人类社会的生活与发展。智能传播是技术进步和人类发展的产物，是信息生产和传播的生产方式的重大革命。它不仅改变了信息的生产方式，也改变了信息的生产关系。智能传播是人类进入数字社会、迈向数字文明的一个重要里程碑。从一定程度上讲，智能传播不仅会改变媒体和信息传播，也将改变过去信息化、网络化、数字化的技术角色、社会发展与转型进程，最终逐渐趋于融汇到一个共同的进程之中。

对于中国学术界而言，智能传播更大的意义是带来了理论创新与突破的全新契机。作为全球独一无二的十亿级用户单一市场，中国在智能技术的研发和应用方面具有明显的先发优势。尤其在传播领域，有着不少领先的创新应用，这为中国新闻传播理论的突破创造了非常有利的条件。智能传播无疑是人类信息传播变革的新浪潮和主战场，是我们在理念和理论的研究方面实现“弯道超车”的历史性机遇。这虽然需要穿越重重的技术迷思，摆脱强大的固有的路径依赖，但传播学进入智能传播阶段，范式转变已经不可阻挡。