机器行为范式下的人机关系与舆论

燕东祺 等

陈思羽 张洪忠

【内容摘要】本文从2023年国内外主要新闻传播学专业期刊中选取与智能传播相关的论文，提炼出大模型、算法推荐、深度伪造、社交机器人、VR、人机交互大研究议题。总体来看，2023年智能传播研究除了对前几年核心议题持续深化之外，还显示了三个新态势。其一，以人工智能新兴技术发展为导向，重点关注了大模型这一人工智能技术发展的前沿技术。其二，研究关注兼具人工智能技术在重大社会事件舆情认知的影响和微观视角下具体技术应用场景下的人机互动。其三，在研究方法和视角方面呈现出跨学科融合的特点，为智能传播学的理论和实践提供了新的视角和深度。

【关键词】智能传播；算法推荐；大模型；社交机器人；人机交互

2023年大模型技术的发展使人工智能技术实现了革命性突破。随着大模型为代表的人工智能技术融入社会生活渗透传播的全流程各环节，智能传播的版图不断扩展并进一步受到更多学者的关注。当前，人工智能技术进一步融入社会生活，在内容生产、信息传播、人机交互等方面取得更为广泛的应用。同时，以假乱真的深度伪造、以操纵舆论为目的的社交机器人、算法推荐黑箱与大模型等生成式人工智能隐含的社会偏见的延续，也意味着算法对人类社会的影响愈加复杂。过去的2023年，国内外学术界积极探讨人工智能、算法与传播的交织关系，本文将对国内外重要学术期刊上具有启发性的智能传播研究进行综述。

本文主要选取国内《新闻与传播研究》《国际新闻界》《新闻大学》《现代传播》《新闻界》《新闻记者》《新闻与写作》《全球传媒学刊》《当代传播》等主要新闻传播学专业期刊，并根据2023年Journal Citation Report（JCR）对期刊影响因子的评估，选出了传播学中影响力位于前二十四名的期刊，包括Science Communication、Journal of Communication、Political Communication、Journal of Computer-Mediated Communication、International Journal of Advertising、Communication Research、Journal of Advertising、Comunicar、Telecommunications Policy等。研究从发表于2023年、截至2023年12月2日已被学术数据库收录的上述期刊论文中，挑选与算法、人工智能、人机交互等智能传播相关的主题，并结合文章代表性等因素进行进一步筛选，从大模型、算法推荐与大数据应用、深度伪造、社交机器人的舆论影响、身体与VR关系、人机交互六个主题进行综述。

一、大模型成为热点

2023年基于大模型开发对话式人工智能应用在技术层面取得突破性进展，引发传播技术以及传播范式的新一轮革新。

首先，大模型技术的出现引领了社会对技术创新的广泛期望和富有想象的展望，也引发了“技术理性”与“媒介想象”的广泛讨论。张洪忠等利用互联网搜索指数，分析了ChatGPT海内外网络扩散的特征，以“热度斜率”概念解读网络扩散趋势，分析国内“破圈”的社交媒体话题内容发现，传播初期是以技术理性为主导，爆发期是市场与资本话题的急速“破圈”。①高鑫鹏等结合社会技术想象理论和科学传播分析框架，用计算机辅助内容分析的方法解析微信公众平台中多元话语行动者对ChatGPT的建构与想象，发现自媒体通过“想象—传播—观念”模式，成为“公众参与科学”范式的典型样态，媒介文本框架和技术想象表述了异质群体间的意义协商、抵抗与共识。②一般会认为，人工智能在自主创造力、决策能力和艺术经验与人类艺术家相比有欠缺，然而，Messingschlager等学者的实验研究揭示了尽管AI艺术家在主体性和经验性的感知上不如人类，但其创作的艺术作品在欣赏度方面能与人类艺术家的作品相媲美。这一发现颠覆了关于AI艺术创作能力受固有限制的普遍看法，暗示了公眾对AI艺术作品的态度可能比预期更为复杂和多元化。③

其次，目前大模型已经在新闻生产、医疗保健等专业领域落地应用。何苑从三个方面讨论了大模型在传播领域的落地。在传播领域，大模型应用在传播主体方面应用于虚拟数字人和社交机器人；内容生成方面深入新闻、文娱创作、动画创作、数字营销；分发渠道方面体现出“对话及平台”发展趋势并且优化算法推送。④陈昌凤等探究了新闻机构使用ChatGPT等工具来提高数据分析、内容生成、算法个性化和事实核查的效率，强调了生成式人工智能在新闻业中的潜力和挑战以及改变新闻的采集、制作和分发方式的潜力。⑤何天平等人的研究表明，生成式人工智能作为一种具有高度自主性和能动性的技术，正在通过其开放性、模型化和情感化的界面，重塑数字新闻叙事的机制、语法和逻辑，创造出一个动态的、多主体参与的、高度情感化的新叙事结构，从而展现了其在改造数字新闻业文化逻辑方面的巨大潜力。⑥Calonge等探讨了ChatGPT等人工智能生成内容（AIGC）工具在医疗保健沟通中的应用潜力，评估了ChatGPT在提升沟通效率和准确性方面的价值。研究发现自然语言处理（NLP）工具在优化信息传递和提高文档可读性方面具有优势。⑦同时，ChatGPT以其强大的智能内容生成能力迅速引起热议，也引发了一些学者对其重塑人际关系的思考和负面影响的忧虑。张洪忠等分析了准社会交往关系中ChatGPT的工具与聊天两大联结性功能，并从吸引、强化互动和场景塑造三个步骤深入探讨了人与ChatGPT准社会交往关系的建构过程。⑧官璐等认为个性化微调大模型下的人机信息交互模式，将是人与机器双向互动优化信息觅食策略的过程。⑨何苑等在算法素养的概念框架下，从“知识建构与权威消解”“虚假新闻与媒介信任”“算法黑箱与用户意识”“算法依赖与批判性思维能力”四个方面，对ChatGPT类产品给用户算法素养带来的挑战进行了探究。

再次，大模型等生成式人工智能技术已经引起了传播生态、智能平台的兴起与平台间权力的重新分配，并且引发了知识创造的变局。大模型的爆发式技术突破引发了传播学学界的广泛探讨。2023年2月13日，京师主题沙龙活动“新闻传播学如何认识‘ChatGPT’”，学者们围绕ChatGPT的技术逻辑、给新闻传播学带来的影响以及交叉学科视角下的ChatGPT展开讨论。⑩2023年5月14日，在北京师范大学举行了“ChatGPT启示会：大预言模型时代传播学研究新问题”。张尔坤等总结了会议中“大语言模型下信息生产与流通领域的问题”“大语言模型下伦理法规领域的问题”“大语言模型下文化领域的问题”三个议题并对大语言模型时代新变化下的59个传播学研究新问题进行了评估。在大模型重塑传播生态方面，张洪忠等分析大模型在信息传播网络中扮演中心节点角色，通过探究大模型及基于大模型的应用与大量用户连接，推动网络结构向“再中心化”演变，提出“超级节点”的概念。未来，大模型成为互联网竞争的门槛、大资本支持的算力成为互联网竞争的基础、云端成为下一个互联网竞争空间、“对话即平台”成为大模型时代产业趋势，四个特点或将成为下一代互联网生态的发展趋势。彭兰认为，随着生成式人工智能技术如ChatGPT的兴起，人们越来越多地将其活动转移到人机互动的个人门户上。这种智能平台的兴起预计将对现有的多种平台产生显著影响，不仅涉及平台间权力的重新分配，还包括人与机器之间权力关系的重大变革。在知识生产方面，喻国明等人揭示了生成式人工智能（AIGC）如何引领内容生产与传播生态的深刻转型，重点分析了微内容在互联网内容生产中的核心作用、智能要素注入引发的内容范式扩展与价值重构，以及AIGC环境下媒介内容生产与传播的协同进化路径，为理解当代媒介生态的复杂变迁提供了新的理论视角。

同时，相关研究也关注到智能技术“黑箱”下可能存在的偏狭和生成内容引发的法律归属问题，并思考相关问题的治理的路径。Thomas等分析了Midjourney这一大模型驱动的生成式人工智能应用可能存在的“认知偏见”，根据记者相关的三个通用角色关键词和专业角色关键词生成84张图像。研究结果显示算法将四个“通用”术语（Journalist、Reporter、Correspondent、the Press）与浅肤色、衣着保守的女性联系起来，将三个“专业”术语（News Analyst、News Commentator、Fact-Checker）可视化的12张图像与数字技术，和年长、浅肤色的男性相联系。这一结果揭示了性别和数字技术在通用角色和专业角色之间的分布不均匀，促使人们反思人工智能可能延续社会世界中现有的偏见。张文祥探究了生成式人工智能可能因数据喂养的偏狭、使用的偏误和伦理的偏颇三种情况带来传播生态风险，并提出应当从法律层面、技术层面、机制层面重构信息治理格局。针对出版领域，宋伟锋基于黑格尔哲学的二元关系范式，解构AI创作版权认定、侵权认定、抗辩理由等问题，并提出优化中国AI创作版权规制的新路径。

二、对算法影响的研究走向深入

2023年智能传播研究领域对算法的研究方向多元而深入，国内外的研究不仅讨论平台的算法实践，也关注算法对行业变革产生的诸多影响，同时还深入研究了用户体验算法的不同行为与心理动态。

研究社交媒体平台的算法实践大多聚焦于算法对新闻的选择性曝光、平台对用户的封禁行为以及内容审核系统。在Bandy J等的研究中，他们对信息发布网站进行了细致的分类，基于质量（高VS.低）和地理位置（非本地VS.本地）对这些网站进行了标注。他们的研究指出，Facebook作为信息网站的第四大外部流量来源，在促进用户接触低质量信息网站方面发挥了显著作用，扩大了这些网站的用户基础。此外，该研究还深入探讨了2020年美国大选期间Facebook算法调整对新闻网站访问流量的影响。Jaidka K等人对Twitter实施的一种软行动审查机制——“隐身封禁”（shadowbans）进行了深入分析，从而对“算法责任”领域的研究进行了扩展。该研究结果表明，展现机器人行为特征的账户更有可能遭受封禁，倾向于发布激进或政治相关内容的推文往往更容易受到封禁的影响。Steen E研究了内容创作者意识到Tik Tok不透明的内容审核系统之后，采用“算法语言”（algospeak）即缩写、拼写错误或替换特定的单词，规避内容审核算法封禁他们的视频。在对19名Tik Tok内容创作者进行访谈后，该研究发现总结了Tik Tok的审核机制具有非语境、随机性、不准确、对边缘社区存在偏见的问题。

算法对行业变革的影响主要集中在广告业、市场营销以及新闻业。Beauvisage T研究了在线广告的投放从基于人口学、后人口学到大数据技术的转变，总结出Facebook主要提供相似用户与自动化广告这两种算法促进用户选择。Musiyiwa R基于布尔迪厄的场域理论，通过调查合规广告披露的障碍，验证了实际的影响者营销实践和法律法规之间的脱节。该研究访谈了作为品牌和影响者之间的中介的“影響者关系专业人士”，阐明了维持高披露标准的算法挑战（如算法优先化或隐身禁令）和非算法挑战（如冗长的披露过程）。

算法对新闻业的影响主要聚焦于对记者伦理方面面临的挑战。Paik S在对美国当地新闻工作者的访谈后揭示了算法平台设计的去情境化、平台合作的隐藏成本、新闻编辑室对自动化工具日趋依赖，新闻工作者使用算法系统时明显存在着编辑权力的动态推拉过程，由此提出分布式责任模型，让人类和算法共同对算法时代的新闻道德标准负责。朱威等学者对当地报刊的算法新闻实践进行实地研究，发现了新闻编辑室以主动适应平台算法的一系列新闻生产策略调整为主，但很少出现利用算法技术生产算法新闻的情况。

国内的大多数对于算法的研究聚焦于用户与算法实践的交互行为，如算法依赖、算法冒犯、算法疲劳等，也有研究者针对算法偏见、算法失误后的用户行为和心理展开调查。晏齐宏等学者采用日志法追踪大学生群体的多媒介接触行为，运用词移距离（WMD）测量用户接触的信息之间的语义距离，以判断用户信息解除的多样性。刘茜等学者开展了实验室控制实验研究，设计和开发了推荐模式平台和非推荐模式平台，实验材料涉及10个类别的新闻，记录5种新闻消费行为，最后用LSI算法对用户阅读的新闻进行主题分类并计算任意两条新闻主题的相似程度。研究结果并不认为信息茧房是因为新闻推荐算法本身，当平台推送新闻类型的多样性高时，新闻的同质性降低，说明高自由度的推荐算法比起无推荐模式更有突破信息茧房的潜力。Schaetz N通过问卷测量了算法满意度、社交媒体上的信息接收与使用、隐私风险感知、“新闻发现我”感知，发现年轻人隐私担心程度越高，对算法的态度越积极，“新闻发现我”的感知程度也越高。人们对算法矛盾的感受与算法依赖有关，即用户在平台新闻的使用上依赖算法为满足他们的信息需求，但与此同时又伴随着危机感与担心。皇甫博媛通过对算法推荐类应用程序用户的深入访谈，发现平台的算法存在画像失真、语境失当和隐私侵犯等问题，而用户通过温和抵抗、自我调适、提升算法素养三方面应对算法冒犯。洪杰文等学者爬取知乎社区“你为什么卸载今日头条和抖音”话题下的讨论与评论，聚焦算法等关键词，用LDA函数进行主题识别并编码，发现个人因素、信息因素和技术因素共同影响算法推荐类新媒体用户产生算法疲劳的现象。

塔娜等学者研究了算法偏见，运用算法审计方法，模拟创建大规模用户搜索词，搜索词为身份群体标签加无明显价值判断的疑问词或话题词，构建“外观外貌”“职业特征”等8类，各类别构建至少12个特征词，然后基于python调用三大主流搜索引擎百度、谷歌、必应，筹集了4万多条自动补全预测词条并检验其价值偏见。发现了在性别（男/女）、年龄（青年/中老年）、户籍（城市/农村）符合社会歧视，探讨算法偏见与数字不平等的交互机制。刘国强等学者采用2算法既往表现（不告知算法失误VS.告知算法失误）×2内容呈现模态（文本VS. 视频）的实验法测量算法结果认同程度和算法信任等，研究结果发现知晓算法失误会导致人们降低对算法结果的认同，但不会显著影响人们对算法系统的信任。

三、深度伪造负作用引起关注

深度伪造技术的应用在制造认知混淆和引发情绪反应方面显示出值得警惕的强大影响力，并且很可能引发复杂的社会和文化问题。Weikmann 等人从行动者网络理论的视角出发，探讨了深度造假技术对事实核查工作的影响。研究结果表明，尽管基于人工智能生成的虚假视频等在技术层面上颇具先进性和吸引力，但这些技术在政治应用和社会影响方面的实际作用相对有限。相较之下，“去情境化”的图像和视频被视为更大的威胁。Jin等人通过两个随机对照实验探讨了启发式线索及视频特征对深度伪造视频可信度判断的影响。研究结果显示，发布者的关注者数量、视频的流行度及高清晰度正向影响深度伪造视频的可信度感知。

此外，发现在长视频中，用户难以察觉编辑痕迹，增加了深度伪造内容的欺骗性。Jacobsen等通过三项案例研究探讨了深度伪造在身体、政治及客观性维度的影响。研究揭示深度偽造加剧了数字领域女性物化的历史延续与形式断裂；在政治领域，其加深了图像篡改的潜在影响；而在客观性层面，对依赖算法检测技术解决深度伪造问题的可行性提出质疑，指出这种方法在划定真实与虚假界限上存在固有缺陷。何康等人从深度伪造技术在现代战争宣传中的应用出发，深入分析了俄乌冲突中的关键深度伪造视频案例，揭示了深度伪造在制造认知的罗生门效应、造成认知混淆、引发情绪反应和国际媒体关注方面的影响，进而提出了从信息信任视角探讨数字罗生门现象的新思路。

四、社交机器人的舆论影响

社交机器人指的是在社交网络中扮演人的身份、拥有不同程度人格属性、且与人进行互动的虚拟AI形象，有自动化、大规模和隐蔽性、低成本等特点。2023年社交机器人依然受到国内外研究学者的关注，并且针对不同的社会重大事件深入探究了其在影响认知舆论、设置议程等方面的作用。

拉斯韦尔（Harold Lasswell）将信息战描述为影响战争的“奇妙工具”。在当今智媒时代，“奇妙工具”不仅升级成了针对个人“操作系统”的竞争，而且社交机器人等传播主体也成为了操作舆论的关键工具。这些发展将舆论战的范式提升至“认知战”的层面，进一步强调了人类认知空间的战略重要性。张梦晗等基于LDA主题建模分析，探讨俄乌冲突中双方社交机器人群体的主题介入、战术部署与舆论交锋，结果发现在俄乌冲突的在线舆论战场中，挺乌机器人在“军队规模”上占据优势。在其散布信息迷雾的四大主题中，挺乌机器人在其中三个主题上获得成功，快速地引导了公众的后续讨论。

社交机器人也被应用于在社交媒体平台和网络上其他带有意识形态色彩的舆论事件和其他重大社会事件中。Arce-García和Menéndez采集了与妇女权利、LGBTIQ+集体和跨性别者相关的推文的重要样本进行文本挖掘分析，研究结果表明，社交机器人已经深度参与厌恶女性、仇视同性恋、仇视跨性别者等议题，且这些议题相关的舆论充满敌意和伤害。关于其他议题，赵蓓等基于新冠疫情早期Twitter数据，综合运用格兰杰因果关系检验、脉冲响应分析等方法探讨了社交机器人、媒体和公众之间的关系和时间滞后，研究结果发现社交机器人和媒体都积极影响公众议程，但媒体的影响随时间增加，社交机器人的影响则波动且总体减少，此外社交机器人更擅长处理具体议题，媒体则在抽象议题上更有影响力。陈虹和张文青以2022北京冬奥会为例，通过对社交机器人账号和推文的文本分析、可视化分析，研究了社交媒体用户呈现的特征、社交机器人的传播策略和传播机制。除了发布文本，社交机器人还以多模态内容发布推文。黄阳坤与陈昌凤的研究聚焦于视觉传播，采用计算美学方法分析Twitter上涉及中国议题的106562张图片。研究考察了社交机器人在视觉传播活动中的特征，并与人类用户进行了比较，探究了双方在视觉表达及美学策略上的差异。结果显示，机器用户在涉中议题图像的美学策略上，如亮度、饱和度、色彩使用等方面，往往呈现出与人类用户不同的特征，其差异化的美学风格促进了更有效的传播效果，更易引起社交媒体用户的关注和互动。

五、VR与身体、认知的关系研究

身体与技术的互动方面，黄雅兰探讨了数字技术如何丰富新闻的呈现形态，特别是如何通过VR新闻、新闻游戏等新兴形态调动人的多种感官，从而产生“感官新闻”，并探讨了内容主题、呈现形态和叙事方式的特征，提出将感官作为新闻学研究的对象、工具和方法的观点。对“感官新闻”的探讨，特别是如何通过调动用户的身体感官参与来定义和理解新闻，深化了身体在新闻传播过程中的作用。梁爽基于“媒介—场景观”、身体意象等理论框架研究发现，在技术的参与下，基于场景化的媒介互动在用户身体意象的唤醒、建构和重构中起到关键作用，展现了技术与身体的相互作用。赵海明等深入探讨了“数字身体”和“数据主体”两个概念，认为“物质身体”是“数据主体”的根源，而“数字身体”则是“物质身体”与“液态监视”相互作用的产物。研究强调了数字化时代个体与数据、媒介的复杂互动，以及这种互动对个体身份、社会互动和权利问题的深远影响。

关于身体与技术的互动如何影响个人和集体的认知和行为模式，Lee等探究了虚拟现实（VR）中时间旅行的独特功能，以增强流感疫苗接种的感知效果。双因素实验的结果证明，在VR中体验流感的负面结果后，通过虚拟时间旅行接种疫苗，可以增加参与者对于疫苗在个人保护和社区保护方面的感知效果。此外，VR中的互动性增强了接种疫苗的意愿，这一效果是通过空间存在感、信息参与度和响应效果的中介作用实现的。两项研究表明，随着时间的推移，化身的外观和虚拟环境的特征对于增强社交互动、群体凝聚力、存在感、愉悦感和真实感都至关重要。这些发现对于理解和设计更有效的虚拟社交互动环境具有重要意义。

卢嘉杰等采用心理学控制实验和E-prime反应时测试的方法，探索用户的虚拟现实新闻体验和认知态度，研究发现个体的沉浸度对虚拟现实新闻体验有显著影响，而设备使用经验和对新闻内容的熟悉度影响较小。沉浸体验、在场感和同理心共同塑造了用户对虚拟现实新闻的质量感知，影响了他们对新闻真实性和可信度的看法，进而决定了他们的持续使用意愿。

2023年关于元宇宙的技术想象还在继续，学者们做了批判性思考。Simon等描述了元宇宙关键要素和元宇宙生态系统，并试图从之前元宇宙的开创性案例中吸取教训，并进一步调查了元宇宙的潜在限制，包括硬件及带宽成本、缺乏商业模式、监管等。陈鹏等从马克思主义视角，分析了元宇宙的发展应当为人的自由而全面发展的价值导向服务，避免空想主义和市场投机，克服盲目技术乐观主义，在期待元宇宙的技术潜力的同时，也应批判性地反思其涉及的主体性、物质性和数字秩序等问题。

六、人机交互的新探索

对于人机交互方面的研究较为复杂，大致可分为对人工智能的效用研究以及从人的发展角度探索人机关系新的可能性。

从机器的效用方面，聚焦于人工智能的把关人、说服效果、社会价值等。有研究算法作为把关人影响了用户对于“最重要”事件的感知，经过历时七天的调查研究，设置调节变量（广义媒体信任、对该渠道的信任和对新闻的关注）和控制变量（感知到的缺乏多样性、政治取向、政治兴趣和个性化），比较了不同渠道上用户报道的最重要事件，包括对话代理、社交媒体和新闻网站，旨在分析对话代理是如何将事件的重要性从频道到用户的转移。研究发现，通过对话代理进行新闻消费比其他渠道更加缺乏共享的语境，因此使用该渠道的用户更不可能赞同最重要的新闻事件，同时对渠道的信任以及对新闻的关注也预测了对新闻重要性的认同。Huang G等人在既有的89篇文章中记录了121项随机实验研究的结果，测试AI和人类代理机构的说服效果。研究发现，人工智能在塑造行为意图方面不如人类有效，但在诱导感知、态度或实际行为方面与人类没有显著差异。Liao W等人采用3提供者的身份（人类、机器、无对话）×2睡眠建议（入睡前的放松活动、关掉电子设备）的实验检测对人工智能存在的刻板印象是否影响了人们采纳建议，研究发现聊天机器人的身份导致了它们更少被感知为建议提供的代理者，机器人的被感知代理性是中介作用，影响了咨询者在對话后对（a）被感知咨询效果、（b）遵循建议的意愿，以及（c）遵循建议和（d）一周后的困扰缓解。

另一项对于人机交互的研究主要考察聊天机器人的社会沟通对组织—公众关系的效果，将聊天机器人作为沟通的中介，通过问卷的方式测量对企业性格看法方面的影响。结果表明，在聊天机器人引导的环境中，组织可以通过战略沟通来管理自我表现，从而给消费者留下比较良好的印象。受访者对企业形象的感知也直接影响了组织与公众关系结果的质量，展示了利用AI技术实现的社交聊天机器人在公共关系方面的潜力。一项对AI社会价值的研究基于对芬兰工作者的访谈，发现受访者并不会期待AI的知识生产，而是会对AI提供的情境有所期待。这种预测是基于与客户亲密互动的专业知识实践，工作者期待AI生产与情境相关的知识以促进互动。因此，我们不能把AI仅当作生产知识的工具，而应该将它视为支持人类专家的知识生产过程。

而从人的角度看待人机交互的研究则主要涉及隐私风险感知、亲密关系发展、人际互动影响。姜泽玮以知乎评论文本为资料，运用扎根理论共抽象出风险感知、产品/技术因素、后果/保护因素等6个维度，而隐私风险感知由风险类型感知、风险程度感知等6个二级指标构成，随后运用调查研究进行问卷收集，让智能传播与人机交互中隐私风险感知的影响因素模型呈现更加多元的结构。宋美杰等人在豆瓣“人机之恋”社群进行田野观察，通过定位热门帖找到21篇高频对话者，进行访谈分析用户与聊天机器人Replika的对话内容与互动过程，发现聊天机器人作为定制化对象、能够给予确定性回复、产生可控的交流，从而与人类建立起关系。简予繁等通过二个2×3的实验检测社会联结需求与社交机器人扮演角色的交互效应如何影响现实中的人际互动意愿。皇甫博媛搜集小红书平台关于百度AI的内容和评论并进行人工编码，发现人机互动并非单一、静止的，而是动态的迭代过程。在此基础上，作者总结出“接触与分离”“引导与跟随”“同步与异动”来概括人机关系，用舞蹈隐喻这一新的动态分析互动视角阐释人机复杂的关系。

七、结语

张洪忠、王競一指出，在当前人工智能技术广泛应用到信息传播背景下，基于人类中心主义建立的传播学研究范式在研究对象、理论与方法三个方面都受到了机器行为的挑战，以至于无法充分解释人机混合传播时代出现的新现象和新问题，需要在新的机器行为范式下思考问题。机器行为在传播学中特指人工智能技术参与的信息传播活动。结合机器行为的“产生机制、发展、功能、进化”等问题类型，在机器个体性行为、机器群体行为、人机行为等方面开展研究，才能更有效发现智能传播时代的网络特征。由于机器行为对人的认知、态度和行为产生越来越重要的影响，能够塑造新的社会形态和社会权力关系，基于机器逻辑对机器行为展开综合性研究在当前显得更为重要。

由人工智能技术驱动的“机器行为”为传统传播学研究提供了新的扩展维度。纵观2023年的智能传播研究，在研究视角上，我们发现其既延续了对社交机器人操控舆论等问题的探讨，又在大模型等新兴人工智能技术上加以关注，体现出智能传播研究紧跟技术发展走向的特点。同时对于人机交互、人机信任、算法偏见等议题的深入分析，展示了智能传播领域对于人在人工智能技术革命背景下的存在和价值的重视。在研究方法上，智能传播领域表现出多学科融合的特征，结合心理学、计算机科学等交叉学科的研究方法，给智能传播研究注入了新的视角和方法论。这种多元化的方法论框架，加深了对智能传播现象的理解，并为未来的研究方向提供了丰富的可能性。

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（作者燕东祺系北京师范大学新闻传播学院博士研究生；陈思羽系北京师范大学新闻傳播学院硕士研究生；张洪忠系北京师范大学新闻传播学院教授）

【责任编辑：谢敏】