人工智能时代的国际传播：应用、趋势与反思

常江 罗雅琴

【内容提要】人工智能技术正成为重塑国际传播格局和生态的变革性力量，广泛应用于跨境信息采集，以及跨境内容生产、分发和人机交互等环节。在技术、市场和政治三重逻辑的相互嵌套下，人工智能与国际传播实践深度融合，呈现出传播大规模自动化、公共空间平台化和治理数控化的发展趋势。其中，效率与公平、机遇与风险、流动与控制三对矛盾始终存在。据此，应以人文主义为认识论出发点，推动国际传播观念和伦理体系的革新，并以此观照变动中的国际传播实践。

【关键词】人工智能 国际传播 自动化 平台化 ChatGPT

一、引言

继AlphaGo打败人类围棋冠军之后，OpenAI发布的聊天型机器人模型ChatGPT再次引發全球热议，成为人工智能发展历史中的又一里程碑事件。与人工智能技术狂飙突进并行的是国际环境的剧烈变动：经济增长放缓、地区冲突加剧，一种易变、不确定、复杂、模糊的时代结构正在形成，传统意义上的国际传播理念也因此面临尖锐的挑战。如今，参与国际传播实践的主体不再仅仅是主权国家及其代理机构，而是在新技术的佐助下日益呈现出一种人机协同参与、国家和各色社会机构交错影响的新局面。国际传播的边界更加模糊，场景也逐渐转移到更为微观和日常的人际交流领域。掌握数据收集、算法推荐、智能分发等核心技术的跨国媒体平台成为国际传播的新阵地。国家形象的塑造和国际话语权的争夺也不再局限于制度和文化吸引力等范畴，而更多依赖前沿技术的博弈。总而言之，技术逻辑、市场逻辑和政治逻辑相互嵌套，有力地重塑着国际传播的总体生态。

二、人工智能在国际传播中的应用

一般认为，人工智能是使用计算机模拟人类智能及执行智能任务的技术。麦肯锡全球研究院（MGI）将人工智能分为五个主要门类：计算机视觉（computer vision）、自然语言（natural language）、虚拟助手（virtual assistants）、机器人流程自动化（robotic process automation）和高级机器学习（advanced machine learning）。目前来看，这些技术皆在国际传播领域得到应用，贯穿了跨境信息采集，以及内容的生产和分发等传播环节，并不断创造人机交互的新方式。

（一）信息采集

在国际传播和国际话语权的竞争中，快速获取高质量信息往往是抢占先机的关键。但由于互联网去中心化的媒介架构，海量信息散逸于虚拟世界的各个角落，仅凭人的力量难以完整理解和精准捕捉。而数据挖掘与分析、智能语音识别和多语言数据采集等智能技术不仅可以实现这一点，还能按照预先设定的规则自动地形成人类视角难以捕获的非结构化信息。这种全球信息采集的有效性建立在庞大的数据库之上，因此数据智能化处理水平就成为影响国际传播中归纳、预测和内容生成效果的重要因素。

但与此同时，两个问题也随之而来：一是社会中固有的结构性偏见、歧视、暴力等因素由于人的判断的缺位而融入数据之中，造成难以察觉的信息污染；二是数据隐私、国家信息安全和版权等问题日益严峻，例如风头正盛的ChatGPT和文本转图像模型“稳定扩散”（Stable Diffusion）就受到了关于侵犯版权的质疑。著名语言学家、哲学家乔姆斯基即公开表示ChatGPT是一种高科技剽窃。美国三位漫画艺术家也对包括Stablility AI在内的三家“生成式人工智能”（AIGC，AI Generated Content）公司发起集体诉讼，指控其模型用于训练的数据包含受版权保护的内容，是对艺术家版权的侵犯。

（二）内容生产

在内容生产环节，机器写作已经成为国际传播领域的常见操作。早在2006年，汤森路透公司就使用自动化计算机程序编撰财经新闻。2014年，美联社与科技公司“自动视野”（Automated Insights）合作，使用其自动化写作平台Wordsmith撰写国际报道。之后，《华盛顿邮报》的Heliograf、《纽约时报》的Blossom、腾讯的Dreamwriter、新华社的快笔小新等大批写作机器人应运而生。机器写作使得国际新闻生产效率显著提高，远非人类记者所能企及。以美联社为例，在与Automated Insights联手后，其每季度发布财经新闻的数量从300篇增加到3700篇。不过，随着机器写作日渐成为一种程式化的内容生产方式，其文本模式僵化和内容表达肤浅等短板也逐渐暴露，这有可能影响意义在跨境信息传递中的准确呈现。

此外，更为智能化的社交机器人和深度合成等技术也进入了国际信息生产视野，成为内容产出的生力军，甚至被视为国际传播的一个新的主体。通过“类人类”行为的算法，社交机器人可以自动生成内容，因此被广泛应用于各种服务型信息自动发布，以及新闻聚合、广告营销、远程沟通等领域。由于学习能力强，不少活跃于全球性社交平台的机器人账户不断自动生成的内容既有趣又与时俱进，吸引了全世界的用户。例如推特上的机器人账号@ MakeItAQuote就因其生动活泼的互动方式拥有超过57万的关注者。在那些以发布短文、短视频和图文为主的社交媒体平台上，因社交机器人极高的智能程度，我们甚至难以区分它们与普通“人类账号”之间的差别。据统计，推特上关于2016年美国总统大选的相关讨论中，活跃用户里有约15%是机器人，至少有40万个机器人发布了380万条推文，约占内容总量的19%。①不仅如此，社交机器人还可以通过智能化的复制手段，高速、批量发布信息，“劫持”话题标签，干预国际舆论。社交机器人传播虚假信息和阴谋论、破坏信息生态和挑动国际间冲突等问题已成为各大平台自我治理的重点，其结果就是智能化检测工具的出现和不断升级。如今，各平台普遍使用如Botometer3之类的机器人检测工具来对付真假难辨的社交机器人。其中，推特的做法最为决绝：该平台表示将不再支持任何用户免费访问其应用程序编程界面（API），这就使社交机器人无法毫无成本地使用数据库搜索、回复文本并生成自动推文。

社交机器人自动生成的文字内容相对容易被证伪，但日渐成熟的深度合成技术则可借助智能算法实现图片与音视频素材的合成和自动生成，这种深度伪造的信息以假乱真的程度很高，几可实现沉浸、真实、自由和临场的体验，进而赋能情感传播。②在俄乌冲突中，就曾有两条关于双方最高领导人的深度伪造视频引发广泛关注并影响了后续的国际舆论。而现有研究已经表明，即使人们知晓内容可以被深度伪造，并且能够意识到自己刚刚接触到了伪造的内容，但哪怕只是短暂地接触也会产生强大的心理效应，从而促使其改变自己的（隐性）态度和意图。③因此，深度合成技术造成的负面影响不仅在于让信息变得真假难辨，更加速了国际受众的认知错乱和理性崩溃。当个人的信息识别能力无法分辨深度合成内容的真假，这最终有可能导致其区分真实與虚假的初始动力的丧失。一如阿维夫·奥瓦迪亚（Aviv Ovadya）所言：面对一个任何事物都可能被人为扭曲或伪造的数字媒体环境，最有可能也最具破坏性的反应是“对真实漠然”（reality apathy），即人们可能会完全放弃尝试验证信息。④对于深度合成技术的忧虑同样促使人们从技术本身出发寻找解决方案。如脸书牵头，微软、麻省理工学院等知名研究机构联合举办的“深度伪造检测挑战赛”（Deepfake Detection Challenge）就是把人工智能作为一种解决方案的尝试，“以子之矛攻子之盾”。

（三）内容分发与扩散

相较于内容生产，主流互联网平台的功能其实更侧重于内容的智能化分发与扩散。人工智能技术在内容分发和扩散领域同样有着高效和高精准度的表现。在不分昼夜抓取高关注度信息并进行有效的整合和自动生成内容后，社交机器人能快速将完整的信息套餐（information diet）推送给全球用户，其机制形同“投喂”。不仅如此，通过对用户地点、设备、历史行为、个人喜好等数据的分析，智能算法还能实现高度精准的个性化推送。而在信息扩散环节，社交机器人往往是国际舆论场中的“超级传播者”，通过自动发布文章链接、转发其他账户或执行更复杂的自主任务实现跨境信息的病毒式传播。⑤

如今，智能算法已成为各平台为用户筛选和定制内容的基础工具。尽管个性化的内容分发能在一定程度上帮助用户节约信息检索的成本，有助于缓解信息过载制造的精神焦虑，但算法推荐可能产生的信息茧房（也称“信息过滤泡”）效应也一直为学界和批评者所诟病——这是一种窄化的信息经验的自我强化系统，⑥存在被用于操纵性宣传、国际信息战、传播极端主义、引发国际舆论极化的伦理风险。⑦针对这些问题，对于多样化推荐系统的开发和设计被很多研究者视为“破茧”的主要方法。例如，基于综合用户画像的多样化标签推荐方法，就能实现依据更为多元和去中心化的标签体系对信息进行自动化分发，在满足精确率的前提下，尽可能实现信息套餐的多样化。⑧

（四）人机交互

虽然人工智能的崛起赋予了国际传播更丰富的可能和更细腻的维度，但受限于特定的历史积因和全球政治结构，参与国际传播的人类主体长期以来仍以国家、非政府组织和少数掌握特定传播资源的个体为主。而以ChatGPT为代表的交流型人工智能的诞生和不断成熟，则将国际传播的主要场域拓展至微观、日常的人际传播范畴。作为一种大型语言模型（LLM），ChatGPT的智能形成于人类反馈强化学习（RLHF）的方法之中，即通过强化学习的方式优化带有人类反馈特征的语言模型。机器人在这一过程中接受了如书籍、文章、网站等文本的训练，并基于对话任务对交互方式进行智能化的调整，这使其在理解用户意图、生成类似人类的文本以及保持对话连贯性方面表现更佳。⑨人类社会原本有着多样的种族和文化差异，《圣经》故事中也有上帝为阻止人类修建通往天堂的巴别塔而令其讲不同的语言、最终因沟通失败而成为一盘散沙的寓言。ChatGPT强大的跨语言翻译、多语言文本的内容生成、智能问答等功能，为改善国际传播中的文化折扣提供了一种可能的解决方案，其个性化的交互方式为来自不同文化、使用不同语言的个体跨越沟通障碍提供了高效且成本低廉的新途径，完全有可能创造新的国际交流方式。

以ChatGPT为代表的人机交互实践虽然被寄予了“重建巴别塔”的乌托邦式想象，但“反乌托邦”的忧虑也接踵而至。有学者针对此类大型语言模型提出了六个方面的具体风险：歧视、排斥和毒性（toxicity），信息风险（information hazards），错误信息危害（misinformation harms），恶意使用（malicious uses），人机交互危害（human-computer interaction harms），自动化、访问和环境危害（automation， access， and environmental harms）。⑩还有人在使用ChatGPT创作五行打油诗时发现其通常倾向于为保守派创作消极的打油诗，为自由派创作积极的打油诗，存在明显的制造信息茧房的意图。11针对这些风险，将对伦理问题和社会危害的考量纳入大型语言模型的测量和评估框架就显得格外重要，“用技术对抗技术”似乎仍是较为务实的思路。 12

三、人工智能与国际传播的新趋势

传播主体由人类行动者转向人机协同，传播场域从宏观的公共场景拓展至微观、私人化的范畴，传播渠道从建制化走向平台化……人工智能已经全方位地参与国际传播的各个环节，革新了跨境信息交流的方式，在全球范围内创设了广泛、垂直的数字连接关系，引发国际传播格局与生态的嬗变，有力推动了“数字全球化”时代的到来。人工智能带来的国际传播新趋势中，既渗透了技术逻辑的理性与效能，也容纳了市场逻辑逐利的天性，更内嵌了权力逻辑的博弈与控制。如前文所述，人工智能的效应是一个矛盾共同体。“矛”与“盾”相互依存、互为犄角。“矛”愈锐利，人类被其穿透的风险愈高，防范风险的盾便需要愈发坚固。但此处的“盾”不应仅仅包括技术之盾，更要包括人文之盾，因为以技术对抗技术只能暂时解决问题，长远来看只会培育出逃逸性更强的“病毒”新变种。因此，本文跳出单一的技术逻辑框架，尝试从技术、市场、政治三个维度完整阐释人工智能时代的国际传播发展趋势——传播大规模自动化、公共空间平台化和治理数控化。在此基础上，本文将首要基于人文主义的视角对这些趋势做出价值反思。

（一）传播大规模自动化

从信息采集到内容的生成、分发和扩散，再到主体间的对话与交流，国际传播的完整环节正不断被人工智能代理。从这一概念起点出发，我们需要在认识论层面重新锚定技术的历史角色——技术或将不再只是一种媒介，而是与人类处于同等地位的交流主体。交流是一个社会过程，传播的自动化也即社会过程的自动化。13人类可以通过人工智能共享信息和参与社会生活，人工智能也可以通过模拟人类的行为、语言甚至思考创造意义。技术的类人化程度越高，其作为主体参与社会生活的存在感便越强。对此，有学者提出了解释性的CASA（computers are social actors）框架，主张将计算机作为社会行动者纳入理论考察。14包括机器写作、语音助手、社交机器人、对话代理在内的各种智能技术，莫不在扮演曾经限定在人类范畴的社会角色。而传播的大规模自动化也必然会带来日常交流的变革。如同蒸汽机代替了产业工人进行大规模商品生产一样，人工智能也接管了越来越多的“交流劳动”，培育一种具有国际流通性的媒介话语体系，参与全球公共文化的塑造。

就国际传播而言，传播大规模自动化引发的最深切的忧虑在于：从跨国交往的偶然性与冲突性中产生的“交流盈余”被机器代理湮灭。ChatGPT这样的交流型机器人，在一定程度上克服了语言障碍，整合了全球的知识与文化，并以虚拟的跨国交流代替面对面的跨国交流，以貌似客观中立的立场参与国际交往，以高效、低成本的方式有问必答。理想化的机器会让人失去进行现实交往的耐心与动力，但人类交往劳动的生产性、自发性和偶然性正是文化多样性和创造力的源泉。你来我往之间，基于差异的冲突与融合才能达成更深入的彼此理解。人工智能追求速度、效率的技术逻辑会影响人们的实践观和世界观，机器的代理也将重塑我们感知和理解“远方”和“他者”的方式，从而减少了人类组织、斗争、合作和相互同情的机会和冲动。15不僅如此，内嵌于人工智能技术的偏见、歧视和刻板印象也不利于实现真正平等、互谅的国际交往。技术的运行方式越完美，权力关系就越隐蔽，这会使国际传播中悬而未决的公平和正义问题进一步复杂化。

（二）公共空间平台化

以谷歌、亚马逊、脸书、苹果、微软为代表的欧美跨国高科技公司（GAFAM），因其控制的平台、技术和数据资源而成为国际传播的重要基础设施，并通过与传统社会结构的持续互动塑造了一个平台社会（platform society）。范·戴克（Van Dijck）等人将平台社会描述为：社会和经济流通越来越由全球在线平台生态系统（以企业为主）引导，该系统由算法驱动并以数据为燃料。16依托这些平台提供的连接可供性，世界范围内建立起无穷的个体间的数字连接，既显著提升了气候、环境、性别、种族、人权等全球普遍性问题的能见度，也将地方性的事件和社会运动上升到国际关注的层面。有学者将这一文化趋势称为数字行动主义（digital activism），即以各种类型的数字媒体为中介的社会行动及其“超本地”（translocal）的文化影响，包括点击行动主义（clicktivism）、元发声（metavoicing）、数据行动主义（data activism）、黑客行动主义（hacktivism）等十多种子类型。17于是我们看到，如“黑人的命也是命”（Black Lives Matter）这样原本发生在单一国家的地方性社会运动，由于跨境数字平台和信息的大规模自动化传播而发展为全球性的媒介事件，其话语势能超越国界、文化和地域，成为国际传播实践中一种自发的、难以预测和控制的结构要素。可以说，正是跨国数字平台的存在，改变了人们对于“本地”“远方”和“世界”的空间感知，这也就在观念层面上促使国际传播日益由“国族中心主义”向“平台世界主义”升维。18

正如范·戴克等人所言：“平台既非中立，也并非无价值的建构，其自身架构中就携带着特定的规范与价值观。”19世界主义的想象与期待固然美好，但平台企业的发展野心是否与其标榜的世界主义的愿景相一致？这有待商榷和反思。有学者即在对奈飞（Netflix）和声田（Spotify）的话语分析中发现：欧美代表性流媒体平台热衷于强调自己对“全球文化多样性”的关注，并宣称自己的算法注重赋予多元文化以可见性；而实际上，这体现了高科技公司用世界主义的话语为其全球扩张的商业野心和技术实践赋予合法性的企图，与实际情况相去甚远。将作为市场战略的全球化与作为伦理政治的世界主义结合起来是跨国平台的常见策略，其目标在于鼓励国际受众接受其全球扩张。20

“平台资本主义”与“平台世界主义”之间的矛盾，本质上仍是商业逻辑和人文逻辑之间的不可调和性。对这一矛盾的反思也早就是传播政治经济学批判的成熟框架。早在20世纪90年代，就有学者在对当时的强势媒体电视的批判中指出：电视业运行机制的内在矛盾之处在于其既是一个工业过程，关注市场和利益最大化，同时又是一个文化过程，为艺术和公共表达提供场所。21故而，在视人工智能为一种革命性力量的同时，我们也要看到其背后的政治经济结构的历史延续性。若想客观评估公共空间平台化的发展趋势，就要同时观照其文化民主潜力和隐藏在效能话语背后的商业权力。

（三）治理数控化

平台虽然利用世界主义话语标榜自身的进步性和独立性，但其核心驱动力仍是商业利益。以GAFAM为代表的跨国信息平台依其在人工智能领域的垄断优势，成为全球传播资源配置体系的实际主导者。不过，由于国际传播生态的极度复杂，资本的逻辑往往与地方的逻辑交织在一起，从而培育出一种专属于人工智能时代的、独特的全球地缘政治体系。22一方面，人工智能技术加速了信息和意义的流动，重塑了国际传播的边界，为个体行动者和边缘群体创造了连接和行动的可能；另一方面，以社交机器人为代表的智能化信息产品也为塑造国家形象、引导国际舆论提供了更具地区和受众精准度的便利工具，并对各国的网络主权构成一定威胁。不可否认，国际传播不是单纯的文化交流，而始终具有鲜明的政治诉求。基于人工智能技术的国际话语权博弈，其实也是国家间权力博弈的重要一环。无论数字行动主义带来政治上的不确定性，还是人工智能对于国家信息安全的挑战，都凸显出准确理解互联网地缘政治的重要性，这就促使各国将国际传播领域的风险管理与信息治理置于战略高度。从作为国际传播主体的国家的角度看，人工智能既是症结所在，也是解决方案，所以它在被当作传播提效工具的同时，也被视为捍卫网络主权和治理网络空间的重要技术资源。以人工智能为路径的跨境信息治理实践，体现出技术逻辑和政治逻辑的紧密互动，数字技术手段同时为信息安全提供保障和限定。

基于人工智能的数控化治理方式能够对跨境信息风险进行准确感知和预测，帮助国家掌握全球舆论场的风向，有助于提高其跨境信息治理的效率和水平。但同时，这也意味着更密集的信息流监管和发达国家建立数字霸权的威胁。德勒兹就曾预言：控制社会最有效的工具就是计算机，这种控制在形式上却并不束缚人的行为，而体现出“迅捷流转”且“无限持续”的表面特征。23这一理论想象可以帮助我们更好地理解今天高度算法化的国际社会。数控化的信息治理的本质仍是一种不可化解的矛盾：人在无垠的全球网络空间中既无时无刻不在流动，又无时无刻不被控制。随着推特、脸书这样平台发展为一种垄断性力量，人工智能技术和设备也就同时成为了数控化治理的信息基础设施，国际网络空间有可能变成推行和维护数字霸权的场所，从而进一步加剧国际信息传播秩序的失衡。

四、结语

本文基于对人工智能在国际传播领域应用实践的观察，归纳出传播大规模自动化、公共空间平台化和治理数控化三个国际传播发展趋势，并尝试基于人文主义的视角做出反思。从历史的经验看，技术带来的光明与晦暗总是形影相随。本文的讨论也坚持围绕着对效率与公平、机遇与风险、流动与控制三对矛盾的辩证思考展开。人工智能赋予国际传播更多可能性，也不可避免要面对新老问题的交叠。技术既是问题的提出者，也是问题的解决方案，但两者之间的力量配比则取决于人类行动者在多大程度上遵从普遍人性和公共福祉。

因此，本文认为，人工智能时代的到来意味着国际传播现有的观念和伦理应当全面革新，而在这个过程中，“人的价值”应当始终占据至高无上的认识论地位。正如控制论创始人诺伯特·维纳（Norbert Wiener）所说的：“我们必须坚持发挥自己的想象力，以充分检视那些新的应用模式會将我们引向何方。”24

常江系深圳大学传播学院教授、深圳大学媒体融合与国际传播研究中心主任；罗雅琴系深圳大学传播学院博士研究生

「注释」

①John， M.， Automated Pro-Trump Bots Overwhelmed Pro-Clinton Messages， Researchers Say， https：//www.nytimes.com/2016/11/18/technology/automatedpro-trump-bots-overwhelmed-pro-clinton-messages-researchers-say.html.

②何康、张洪忠、刘绍强等：《认知的罗生门效应制造：深度伪造在俄乌冲突中的案例分析》，《新闻界》2023年第1期，第88-96页。

③Hughes， S.， Fried， O.， Ferguson， M.， et al. （2021）. Deepfaked online content is highly effective in manipulating peoples attitudes and intentions. Safety， 9， 11.

④Charlie， W.， Believable： The Terrifying Future Of Fake News，， https：//www. buzzfeednews.com/article/charliewarzel/the-terrifying-future-of-fake-news#. taE9n0qax.2018-02-12.

⑤Shao， C.， Ciampaglia， G. L.， Varol， O.， et al. （2018）. The spread of lowcredibility content by social bots. Nature communications， 9（1）， 1-9.

⑥Rowland， F. （2011）. The filter bubble： what the internet is hiding from you. Portal： Libraries and the Academy， 11（4）， 1009-1011.

⑦Badawy， A.， Addawood， A.， Lerman， K.， & Ferrara， E. （2019）. Characterizing the 2016 Russian IRA influence campaign. Social Network Analysis and Mining， 9， 1-11.

⑧刘海鸥、李凯、何旭涛等：《面向信息茧房的用户画像多样化标签推荐》，《图书馆》2022年第3期，第83-89页。

⑨Shen， Y.， Heacock， L.， Elias， J.， et al. （2023）. ChatGPT and other large language models are double-edged swords. Radiology， 230163.

⑩Weidinger， L.， Mellor， J.， Rauh， M.， et al. （2021）. Ethical and social risks of harm from language models. arXiv preprint arXiv，2112.04359.

11McGee， R. W. （2023）. Is Chat GPT Biased against Conservatives？ An Empirical Study. An Empirical Study （February 15， 2023）.

12Chen， M.， Tworek， J.， Jun， H.， et al. （2021）. Evaluating large language models trained on code. arXiv preprint arXiv，2107.03374.

13Mead， G. H. （1934）. Mind， self， and society （Vol. 111）. Chicago： University of Chicago press.

14Reeves， B.， & Nass， C. （1996）. The media equation： How people treat computers， television， and new media like real people. Cambridge， UK， 10， 236605.

15Reeves， J. （2016）. Automatic for the people： the automation of communicative labor. Communication and critical/cultural studies， 13（2）， 150-165.

16Van Dijck， J.， Poell， T.， & De Waal， M. （2018）. The platform society： Public values in a connective world. Oxford University Press.

17George， J. J.， & Leidner， D. E. （2019）. From clicktivism to hacktivism： Understanding digital activism. Information and Organization， 29（3）， 100249.

18史安斌、童桐：《平台世界主义视域下跨文化传播理论和实践的升维》，《跨文化传播研究》2021年第1期，第31-50页。

19Van Dijck， J.， Poell， T.， & De Waal， M. （2018）. The platform society： Public values in a connective world. Oxford University Press.

20Elkins， E. （2019）. Algorithmic cosmopolitanism： on the global claims of digital entertainment platforms. Critical Studies in Media Communication， 36（4）， 376-389.

21Meehan， E. R. （1986）. Conceptualizing culture as commodity： The problem of television. Critical Studies in Media Communication， 3（4）， 448-457.

22姬德强：《数字平台的地缘政治：中国网络媒体全球传播的新语境与新路径》，《对外传播》2020年第11期，第14-16页。

23Deleuze， G. （1990）. Post-scriptum sur les sociétés de contr？le. L autre journal， n.1. Paris， mai.

24Wiener， N. （1960）. Some Moral and Technical Consequences of Automation： As machines learn they may develop unforeseen strategies at rates that baffle their programmers. Science， 131（3410）， 1355-1358.

責编：谭震