人工智能时代国际传播的污名化行为：形式、趋势与影响

陈定定 王悠 卜乐

【内容提要】 大数据分析、自然语言处理、深度伪造、聊天机器人与个性化推荐等人工智能代表性技术的广泛应用，推动国际传播进入了智能时代。国际传播中的污名化行为也在人工智能时代出现了新的趋势与特点。人工智能技术直接提高了假新闻制造的效率，并拓展了其传播的广度与深度，加剧了国际传播环境的恶化。在新冠疫情、美国政治与俄乌冲突方面，国家间的污名化行为更加突出，这表明人工智能在国际传播中的广泛应用可能加剧国家间的不信任与误判，恶化公众间认知。在这种局势下，加强对人工智能技术的监管，提高各国人工智能治理的协作水平十分紧迫。

【关键词】人工智能 国际传播 污名化 国际关系 ChatGPT

国际传播中的污名化在历史上经历了复杂而多层次的过程，其中涉及到政治、经济、文化等多个领域。①在欧洲列强对殖民地的残酷统治中，他们常常使用污名化手段来将当地民众定义为“野蛮”“无知”和“不文明的”。而在二战及其后期，在纳粹德国的统治下，在国际传播生态中，犹太人被污名化为“寄生虫”“阴谋家”等，成为纳粹德国进行种族灭绝的对象。在冷战时期，美苏两个超级大国互相污名化，将对方描绘成“邪恶的”“危险的”和“残忍的”，试图将自己的意识形态推向全球。从历史上看，污名化的目的通常是为了攻击、侮辱、排斥或压制某一群体，从而获得某种利益或权力。从始至今，国际传播中的污名化都是一种充满危害的行为，它不仅会造成个人、群体的心理创伤，还会导致社会矛盾的激化，甚至产生引发战争等严重后果。当前，随着人工智能技术在各类媒体的普及，污名化传播范围更广泛，速度更快，政治、宗教、族裔、性别等各个领域都可能成为污名化的对象。

一、人工智能技术在国际传播中的应用

人工智能技术在社会各个领域应用以及扩散，已经开始对国际传播产生深刻影响，它不仅改变了传播方式，还提高了传播效率和准确性。具体来说，大数据分析、自然语言处理、聊天机器人与个性化推荐等代表性技术影响深远。大数据技术使得海量数据可以被快速处理和分析，促使媒体能够更准确地了解受众需求和偏好。这使得国际传播机构可以更好地调整其传播策略，以满足不同国家和地区的需求；自然语言处理技术使得机器能够更好地理解和处理人类语言，从而提高翻译和语音识别的准确性。这使得国际新闻传播者更容易跨越语言障碍，从而更流畅、高效地在国际间传达信息；聊天机器人技术大大降低了国际媒体与受众间沟通信息的成本，可以为受众提供更为个性化的服务。这使得国际传播机构能够更好地了解多领域、多国别受众的信息需求，获得更多反馈；个性化推荐技术可以根据个人喜好和历史行为提供个性化的推荐服务。这使得国际传播机构能够更好地针对受众需求定制策略，进而提高传播效果和影响力。

聊天生成型预训练变换模型（ChatGPT）在2022年年末出现，更是将国际传播推向了新变局。人工智能技术可以生成自然语言的文章、报告、评论等，也可以制作音频或视频材料，甚至可以将这些内容自动化地进行翻译、传播，帮助信息在国际范围内传递。这意味着，新一阶段的人工智能技术将对国际传播生态产生重大影响。

二、人工智能时代假新闻的制造与扩散升级

人工智能技术可以转化成文本生成、图像处理与语音合成等多种应用。人工智能可以通过编程来模仿人类写作，还可以使用特定的词汇和句法规则来生成类似于新闻文章的文本，这大大增加了假新闻的制造规模。而图像处理技术可以被用来制造虚假的图片和视频，这种模型可以将原始图像和视频输入到神经网络中进行训练来生成新的图像和视频，普通受众难以辨其真伪。

（一）提高假新闻的制造效率

人工智能技术大大提高了假新闻的制作效率，促使国际传播中的污名化规模扩大。意大利非政府研究机构布鲁诺·凯斯勒基金会（Bruno Kessler Foundation）的研究人员在分析了有关新冠疫情的1.12亿条社交媒体发帖后发现，其中40%的内容来源并不可靠，在超过1.78亿条与新冠疫情相关的推特中，有近42%是由软件机器人所发布。②2020年12月进行的一项调查评估了美国新闻受众是否曾经在社交媒体上不知不觉地分享过假新闻或信息，38.2%被调查者表示他们曾经分享过，而7%不确定是否不小心在社交网络上传播了错误信息。③许多案例证明，人工智能技术已经被广泛用于生成假新闻。

（二）扩大假新闻传播范围

人工智能技术促使假新闻传播范围扩大，使得国际传播中的污名化效果提升。社交媒体平台借助人工智能和机器学习技术的支持，运用算法系统来评估用户的个人背景和兴趣爱好。这些评估基于用户在媒体平台上的行为，如发布的内容、点赞以及对其他帖子的回应等。这些信息使平台能够提供个性化服务，将每个用户与最有可能引起他们兴趣的内容进行匹配。个性化服务可以提高用户的满意度和留存率，进而增加社交媒体平台的广告收入。此外，内容创作者还可以通过销售与其内容相关的广告来从个性化服务中获益。观点偏激或对一定社会议题有偏见的人群更有动力获取与自己观点类似的信息，且容易放松对其真实性的评估。这导致媒体平台与内容创作者逐渐依赖人工智能技术吸引用户。假新闻或不可靠消息的制造者也利用该技术汇聚大批量受众。根据美国新闻可信度评估与研究机构NewsGuard发布的一项分析报告显示，2020年，前100个新闻来源中17%的内容来自不可靠的网站，而2019年这一比例约为8%。不可靠程度排名靠前的《每日邮报》网站（The Daily Wire）2020年在社交媒体上与网民的互动次数是2019年的2.5倍。④

（三）帮助假新闻提高质量

人工智能生成的假視频在2017年底首次引起了公众的注意，当时一个名为“Deepfakes”的美国社交平台Reddit帐户发布了基于图像生成算法生成的视频。随后，“深度造假”（deepfake）一词被广泛用于指代所有类型的人工智能生成的人类模仿视频。人工智能技术迭代，导致深度造假的信息泛滥，使得国际传播中的污名化效果增加。当前人工智能技术能够制造深度造假素材，如在照片和视频中，可以将一个人的脸替换成另一个人的脸，这项技术通常被用于污名化各类公众人物的信息中。如2018年，比利时某政党发布了一段时任美国总统唐纳德·特朗普（Donald Trump）的演讲视频，呼吁比利时退出《巴黎气候协定》，但实际上这是一段深度造假视频。麻省理工学院的团队研究了126000个新闻主题中的超过450万条推文，并使用两种最先进的机器人检测服务来过滤掉由机器人传播的推文。研究发现，机器人确实加速了假新闻的传播，但它们也以大致相同的速度加速了真实新闻的传播。⑤

三、人工智能时代国际传播中污名化的案例

（一）疫情时代的国际传播污名化

世界卫生组织 （WHO） 总干事谭德塞在2020年2月15日的慕尼黑安全会议上发表讲话时指出，假新闻比这种病毒传播得更快、更容易，而且同样危险。在全球新冠疫情大流行期间，人工智能技术在国际传播中的应用也在扩散，围绕疫情的虚假或误导性信息增多。错误和虚假信息的传播，不仅导致人们的防疫措施不到位，也恶化了国际传播中的污名化行为。⑥这些污名化行为包括：不同国家之间对彼此防疫政策的污名化、不同族群之间的歧视与污名化、极端群体对科学防疫的污名化等。同时，国际传播中的污名化与疫情政治化趋势趋于一致。

西方舆论持续鼓吹“新型冠状病毒起源于中国”论调，并通过各种国际社交媒体传播了这种偏见与歧视，造成了对华裔甚至亚裔群体的歧视。⑦例如，在美国，针对亚裔美国人的仇恨犯罪激增。加利福尼亚州州立大学圣贝纳迪诺分校仇恨和极端主义研究中心对警方数据的分析指出，美国大型城市的反亚裔仇恨犯罪在2020年激增约150%。根据亚太政策规划理事会（Asian Pacific Policy Planning Council）的报告，仅从2020年3月至5月，加州的34个县镇就有超过800起与新冠疫情有关的仇视事件。半岛电视台在2020年3月的一项分析中发现，仅在3月，推特上就有超过10000条帖子包含“功夫流感”一词，抖音海外版上带有所谓#“中国病毒”（chinese_coronavirus）标签的帖子的浏览量也达1.1亿人次；在照片墙上，存在72000个贴有所谓#“武汉病毒”（WuhanVirus）标签的帖子和10000个贴有所谓#“功夫流感”（KungFlu）标签的帖子。⑧一些带有族群歧视色彩的虚假视频广泛传播。此外，社交媒体上还泛滥了一系列围绕疫情起源的阴谋论。一些极端群体运用人工智能技术制作大量虚假图片与视频，将5G技术与新冠病毒的传播联系起来。英国有超过80座移动信号塔被烧，英国移动公司（Mobile UK）公司有40名员工遭到人身攻击或语言攻击。

（二）美国政治中对中国的污名化

近年来，美国政治中对其认定的所谓“竞争或敌对国家”的污名化言论日益增多，特别是在美国总统选举与中期选举期间，这种现象更加明显。美国总统选举中的对华污名化言论主要指一些政治家、利益群体或媒体将中国描绘成一个具有挑战意义甚至是敌对的国家，丑化领导人与政府形象，试图通过宣传所谓“中国威胁论”，来汇聚人气，获取选民支持，达到推动其选举进程的目的。如2016年美国总统选举期间，共和党候选人唐纳德？特朗普就经常批评中国，污蔑其为“货币操纵者”“偷窃美国工作机会”，并指责中国向美国出口“恶心的食品”。2020年美国众议院选举期间，一些共和党候选人利用对华污名化言论，如污蔑中国是“对世界和平的威胁”“窃取美国技术”等来争取选民支持。

在人工智能时代，国际传播中的污名化手段不断更新，形式也在不断升级，这也体现在美国政治生态中。通过制造与传播假消息，美国政客与利益团体利用人工智能技术主动对中国进行污名化，或污蔑中国干预美国内政，或大肆渲染所谓“中国威胁论”。在2020年选举中，唐纳德·特朗普不断敦促其支持者对民主党候选人乔·拜登（Joe Biden）的儿子亨特·拜登（Hunter Biden）进行更严格的审查，宣称尤其需要调查亨特·拜登与中国的关系。特朗普于2020年10月14日发推文称：“乔·拜登必须立即公布所有与他及家族业务往来和在世界各地——包括在中国——兜售影响力有关的电子邮件、会议、电话、成绩单和记录！”他的竞选团队还投放了一则广告，称“问题不在于亨特·拜登为何使用他的名字来获得这些演出，而是乔·拜登让他这么做的原因”。在投放此类政治广告时，特朗普团队使用了大量人工智能定向投放技术。有大量新闻报道指出，特朗普在竞选中得到了脸书的直接帮助，使用了“微靶向——超针对性广告”技术用于其政治广告的投放。

（三）俄乌冲突中的国际污名化行动

自2022年年初俄乌冲爆发后，国际社会分裂为两个阵营。在国际公共舆论场中，双方大量使用人工智能技术对俄罗斯或乌克兰政权及其国民进行污名化，一方面试图削弱其战斗意志，另一方面也丑化对方形象，借以争取更多国际盟友。除此之外，国际社会也出现了一些污名化中俄关系的论调，甚至有大量假新闻捏造中国武器或人员进入战场。

冲突爆发后，网络便出现了大量疑似俄罗斯方面制作的泽连斯基吸毒、投降等消极视频。在这些影片中，“泽连斯基”呼吁乌军放下武器投降，泽连斯基随后在照片墙发文说：“我只会建议俄罗斯士兵放下武器回家去。”2023年2月20日，美国总统拜登突访基辅与泽连斯基会谈后，大量社交平台有消息称，泽连斯基身后有一名穿着与其高度相像的男子，这名男子经常与泽连斯基一起出行，有时候还会作为他的替身。随后，乌克兰国家安全与国防委员会下属的反虚假信息中心呼吁不要相信这些假消息，该机构表示这些消息的目标受众是乌克兰民众，旨在破坏乌克兰领导层的名声。欧洲舆论界也出现了广泛应用人工智能技术以污名化乌克兰、污名化对乌政策的案例。随着战事趋于僵持，大量真假难辨新闻出现，如德国新闻杂志《明镜》周刊（Der Spiegel）警告天然氣短缺，英国《卫报》对俄罗斯在乌克兰的战争罪行提出质疑，意大利安莎通讯社（ANSA）批评基辅的粮食政策，这些言论在脸书和推特上得到了广泛宣传。但根据美国媒体平台Meta发布的报告显示，这些都是虚假的信息，来自于俄罗斯人工智能技术的模仿，其目的是改变欧洲方面对乌克兰的支持政策。据Meta的研究，他们总共发现了60多个欺诈性媒体网站，这些网站都在社交媒体上传播相关言论，丑化乌克兰形象，并注册了1000个左右虚假账号，花费资金超过100000美元。⑨

另一方面，美国与欧洲也利用大量人工智能技术塑造国际舆论，并通过大量制裁手段污名化俄罗斯及与其相关集团。长期以来，西方国家对俄罗斯实施污名化政策，试图以“流氓国家”“支持恐怖主义的国家”等概念来谴责俄罗斯的行为。美国与欧洲在国际舆论场上利用人工智能政策延续了这种污名化政策，继续污名化普京个人，并接连炒作俄罗斯滥用核武器、制造人道灾难等假新闻。

总的看来，伪造照片、制造虚假视频、扩散假新闻组成了俄乌冲突中污名化行为的重要部分，而深度伪造与定向投送等人工智能技术则在此过程中被广泛应用。

四、思考与启示

在人工智能时代，国际传播的污名化行为出现了新的趋势与特点。长期以来，假新闻的制造依赖夸大事实、歪曲事实、篡改图像或音视频等手段，而人工智能技术的广泛应用提高了其生产与传播的效率，在国际公共舆论场制造出更多消极与不确定因素。这一点在新冠疫情大流行期间尤其明显，一些极端政客与机构运用人工智能技术以污名化特定群体的传播行为，刺激了社会矛盾与分裂。而在国际竞争乃至冲突中，人工智能技术被应用在国际间互相污名化行动中，存在恶化国家间公众相互认知、加剧国家间不信任与信息误判的可能。

当前，各国在人工智能技术发展与应用上仍有较大差距，这意味着各国在使用污名化工具或应对污名化手段上存在较大的能力区别。在这样的背景下，加强对人工智能技术的监管，提高各国人工智能治理的协作水平十分紧迫。就国际传播中的人工智能治理来看，第一，应该鼓励政府或独立机构监管人工智能算法，减少其传播虚假信息或误导性信息；第二，人工智能算法的制造者应该公开算法的工作原理和数据来源，让公众知道信息来源的可信度和准确性的频率；第三，在人工智能内容生成不断迭代的未来，应鼓励独立机构开发更多工具对人工智能生成内容进行识别与审核，以确保其内容的准确性和可信度；第四，在媒体与新闻界，应建立针对性规范来管理人工智能技术在该领域的应用，围绕虚假信息、隐私、政治、公平等议题尽快制定规则；此外，也应该提高公众意识，使公众了解人工智能技术的原理、优缺点和使用规则，从而更为准确地判断和评估信息的真实性和可靠性。

陈定定系暨南大学国际关系学院（华侨华人研究院）教授；王悠系暨南大学国际关系学院（华侨华人研究院）博士；卜乐系海国图智研究院研究员

「注释」

①曾向红、李琳琳：《国际关系中的污名与污名化》，《国际政治科学》2020年第5期，第78-111页。

②“Covid-19 and fake news in the social media， Bruno Kessler Foundation”，FBK，https：//www.fbk.eu/en/press-releases/covid-19-and-fake-news-in-thesocial-media/ ，2020-3-10.

③“Share of people who have ever accidentally shared fake news or information on social media in the United States as of December 2020”，Statista，https：// www.statista.com/statistics/657111/fake-news-sharing-online/，2022-7-21.

④“Unreliable news sites more than doubled their share of social media engagement in 2020”，Newsguard， https：//www.newsguardtech.com/specialreports/special-report-2020-engagement-analysis/ .

⑤“The spread of true and false news online”，Science，https：//www.science.org/ doi/10.1126/science.aap9559，2018-3-9.

⑥趙高辉、张艺伟：《新冠肺炎疫情期间污名化现象的传播机制研究——基于污名产生、放大、反应三个维度》，《科技传播》2022年第14期，第69-73页。

⑦李珍晖、刘书博：《对抗污名化：新冠肺炎疫情背景下中国政府合法性话语管理》，《现代传播（中国传媒大学学报）》第2021年第11期，第60-65页、第147页。

⑧“Anti-Asian hate continues to spread online amid COVID-19 pandemic”，Aljazeera，https：//www.aljazeera.com/news/2020/4/5/anti-asian-hatecontinues-to-spread-online-amid-covid-19-pandemic，2020-4-5.

⑨“‘Grotesque Russian disinfo campaign mimics Western news websites to sow dissent”，POLITICO，https：//www.politico.eu/article/russia-influenceukraine-fake-news/，2022-9-27.

责编：荆江