新质生产力全域赋能:智能媒体高质量发展新路向

2024-07-11 17:55漆亚林
编辑之友 2024年6期
关键词:新质生产力未来展望基础架构

基金项目:国家社会科学基金一般项目“一体化战略视域下媒体融合的现实困境与实现路径研究”(19BXW030)

作者信息:漆亚林(1970—  ),男,四川南充人,中国社会科学院大学新闻传播学院执行院长、教授、博士生导师,中国社会科学院大学创意传播研究中心主任,主要研究方向:应用新闻学、传媒经济学。

【摘要】“奇点临近”之际,人工智能技术的创新应用与迭代升级必将成为推动传媒业结构性改革和高质量发展的新动能,促进智能媒体不断优化跃迁,进入信息传播的新赛道。文章在厘清智能媒体辞屏尺度的基础上,从知识涌现与溢出的角度考察智能媒体高质量发展的内在机理。智能媒体有两条基本型构路向:数智平台的知识创新与媒体化建设、主流媒体的智能化与平台化建设。发展基于科技创新与高质量运维的传媒新质生产力是智能媒体高质量发展的未来朝向。智能媒体的新质生产力以知识生产主体、生产资料、生产对象及其优化组合的跃升为主要特征和发展逻辑,并在智能采集、智能生产、智能分发、智能经营、智能管理等应用场景中进行全域赋能。

【关键词】新质生产力 智能媒体 基础架构 智能传播 未来展望

【中图分类号】G206 【文献标识码】A 【文章编号】1003-6687(2024)6-074-10

【DOI】10.13786/j.cnki.cn14-1066/g2.2024.6.010

创新是推动社会发展和进步的重要力量。党的十九大报告提出“创新是引领发展的第一动力”,党的二十大报告提出“坚持创新在我国现代化建设全局中的核心地位”,凸显出创新在中国式现代化建设中有着举足轻重的作用。[1]国务院2017年发布的《新一代人工智能发展规划》 指出,人工智能是引领未来的战略性技术,新一轮产业变革的核心驱动力,并创造新的强大引擎,推动经济社会各领域从数字化、网络化向智能化加速跃升。[2]人工智能技术的研发与应用既是创新的表征,也是创新的结果,将成为各个领域高质量发展的新动能。人工智能技术赋能传媒业发展的全过程、全链条的迭代升级,必将成为推动传媒业结构性改革和发展传媒新质生产力的核心驱动力。因此,智能涌现时代,以知识溢出与价值共创的视角探讨智能媒体高质量发展的内在机理与创新进路,加快主流媒体与数智平台的一体化融合发展,重构传播秩序,具有重要的理论与应用价值。

一、回到元问题:智能媒体的辞屏溯源

只有廓清了智能媒体的内涵和外延,才能更好地把握智能媒体的总体性与结构性之间的关系,以及传媒创新发展的对象。人工智能技术赋能是智能媒体生成的逻辑基础,已成为学界的共识,因此,首先要厘清人工智能的起源及其理论流向。1950年,艾伦·图灵提出了一种用于判定机器是否具有智能性的试验方法,即图灵测试,让机器产生智能这一想法开始进入人们的视野,同时设想了一种计算机与人类相互交流的情形。[3]后来,被称为美国“人工智能之父”的约翰·麦卡锡在1955年的达特茅斯会议上与马文·明斯基共同提出了人工智能的概念,即“研制智能机器的一门科学与技术,它的主要目标是‘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”。所以,研制智能机器始终是人工智能研究的核心问题。1958年,麦卡锡又组建了世界上第一个人工智能实验室。同年,他发明了LISP语言,这是人工智能界第一个广泛流行的语言,至今仍被广泛应用。[4]实际上,西方学者对于人工智能是什么、能做什么的讨论几乎从未停止。雷·库兹韦尔经过数十年对计算机的研究,深悟加速回归定律的本质内涵,提出基于技术革命的“奇点临近”的创见,并在解读智能本质的基础上预测人工智能通过深度学习将具备思考与共情的能力。神经系统科学家劳埃德·瓦特认为,“我们现在能够承担一个人类智能的重要部分的模型建设”,[5]这是人工智能产生的操作关键。神经科学知识与计算机性能之间可测量的转折点亦可视为马尔科姆·格拉德威尔阐释的如何引发流行的“引爆点”。人工智能是一个多义词源,包括通过在机器中重建思维来理解人类智能的努力,以及开发执行与某种程度的人类智能相关的任务的技术等。[6]

与人工智能和智能传播密切相关的辞屏——智能媒体,是本文研究的主要对象。美国修辞思想家伯克提出辞屏概念,即对一事物采用命名的形式进行框定。[7]辞屏设定了概念内涵与外延的尺度,为不同领域的研究提供共同的语言和框架。智能媒体这一概念最早是由Stuart Russell与Peter Norvig共同提出,他们认为:“在人工智能领域,智能媒体是一种计算‘理性代理,它能够根据给定的输入(感知)采取行动以实现最佳预期结果,因此也可以被称为‘理性媒介。”Hancock Naaman和Levy进一步将其定义为:“它(智能媒体)是通过‘计算代理来修改、增强或生成消息来实现传播或人际沟通的媒介。”[8]由此可见,最初西方学者在定义智能媒体时主要关注它的中介作用,认为其是一种理性的传播媒介,能够对环境进行理性的分析,并给出理性的解决方案。

国内的智能媒体概念,最初由业界约定俗成,是随着技术迭代与知识涌现不断演进的术语。社会化媒体、社交媒体、泛媒体、数字媒体、融媒体、智能媒介、智能化媒体、智慧媒体、智能媒体等辞屏均投射了业界对技术在媒体变革中应用的理论与实践的探索路向,业界与技术的“异动”对学术界具有强大的吸附力,也是学术增量的重要来源。国内学者从政策赋能、技术原理、应用领域、产业创新、社会影响、传播风险以及治理路径等方面对智能媒体展开了研究,相关成果集中在算法和机器学习对媒体产生的影响、人工智能对内容的生产分发与经营管理及整个生态的影响,以及生成式AI助力智能媒体实现信息传播的格局颠覆、智能媒体带给新闻业的基本问题、主流意识形态安全风险与伦理挑战及其治理提升路径等主要议题。诸多学者也尝试为智能媒体下定义,但尚未形成共识,比较典型的是从智能技术特征及其功能入手,强化种差特性和种属概念全同关系的界定,如“智能媒体从语义上理解即智能化的媒体”[9]“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”。[10]这些定义认为智能媒体是一种特殊的媒体。另一类关于智能媒体的界定注重种差偏向与属概念张力,如智能媒体是“通过模拟人类智能实现各种认知能力以及协同机制,使人与人、物与物以及人与物产生联系的自主实体”、[11]智能媒体“是指将具有自我学习能力的人工智能技术应用在信息生产流通中的一种新型传播方式”、[12]智能媒体“是能够感知用户并为用户带来更佳体验的信息客户端与服务端的总和”。[13]上述辞屏命名基本概括了智能媒体的主要特征和价值取向。

为了通过媒体结构化解决智能空心化问题,凸显媒体价值链智能升维的可供性,体现人工智能作为新质生产力对智能媒体高质量发展全域赋能的功能,本文认为智能媒体是基于数据驱动与算法机制的人工智能技术在信息生产、传播、经营与管理等价值链中重构秩序的实体系统,它是中心化生产与去中心化生产模式融合的结果。其内涵突出智能技术的核心动能与结构性赋能特征,外延涵盖市场与技术导向的平台媒体,如今日头条、微博、微信、抖音、快手、B站、小红书等以及进入主战场导向的新型主流媒体,包括各级主流媒体智能化建设的智能媒体矩阵,如《人民日报》全国党媒信息公共平台、央视频、长江云等,以及具有市场基因的内容科技生态,如封面新闻、澎湃新闻、潮新闻、红星新闻等。

二、知识涌现与溢出:智能媒体高质量发展的内在机理

数智时代所带来的社会变革,并非只在生产力层面,而是必然会进入社会关系乃至人的精神领域,[14]促进诸多领域的理论与实践范式的创新。近年来学界关于AI赋能的相关研究更是涵盖了信息行为领域的新理论、新方法、新情境、新行为、新对象及新视角。[15]AI的研发应用与迭代促进智能媒体不断优化升级,智能媒体进入信息传播的新赛道。从知识涌现与溢出的角度考察以AI技术链驱动的传播革命,有助于我们理解智能媒体高质量发展的基本逻辑与未来朝向。

1. 知识涌现与知识溢出

知识是社会生产和经济增长的关键因素,也是智能媒体高质量发展的核心。知识涌现是知识生产和增量的过程,是知识创造和创新的结果。知识涌现是指复杂系统的涌现性质在知识生产领域的演化规则,也就是通过特定的过程或机制,从已有的知识体系中,经过深度探究与整合,衍生出富有洞见和创新性的知识结构。[16]人工智能技术的诞生与迭代是神经科学、计算机科学、认知科学、语言学等多个领域的个体知识涌现与集体知识涌现的成果,体现了交叉学科知识涌现的力量。在计算机应用的早期阶段,冯·诺依曼就提出计算机语言和人脑语言有不同的逻辑深度和计算深度。正是计算机语言的特点,使得加工结果能获得极高的算术准确度和逻辑可靠性。[17]人工智能知识及其相关技术知识的不断涌现为智能媒体的产生创造了条件。同时,开放的知识创新系统会自动组织演化为更复杂的系统,而系统越复杂,越有可能受微小扰动刺激,形成大的创新涌现。[18]随着微博、微信、抖音、B站、知乎等平台媒体大量的知识涌现以及大语言模型的开发应用,基于数据挖掘、模式识别和复杂算法等技术生成的生成式知识涌现范式应运而生,进一步加快了知识涌现的自我迭代。

知识溢出是知识扩散与传播的过程,它为知识涌现创造了基础条件和可能性。不同主体之间通过知识溢出可以共享和交流已有知识,激发新的思考和创意,生成新的理论和方法,各种经验、观点和思想的碰撞与融合将产生新知识的涌现。在知识社会化大生产过程中,知识溢出有利于促进知识平权与共享,弥合时间与空间上的知识鸿沟,实现协同发展,构建命运共同体。不同知识主体通过提高信息交互效率、共享技术和资源,可以降低合作交易成本和创新成本,提高行动效率,形成知识溢出效应。“在知识溢出效应形成后,新行业和新技术将从能够提供相关能力和技术的现有行业中演变而来。”[19]传统媒体与新兴媒体融合发展是基于数字媒介的产生使然,数字媒介“具有开放、迭代生长、(几乎)无限变化和扩展的特性”,其“可重写性使得迭代更替达到了前所未有的程度”,[20]数字商业平台对于数字媒介的深度研发与创新应用形成的知识溢出效应,推动了传媒行业的大变革。

智能媒体的生成与发展体现了知识涌现与知识溢出的一体两面。第一,技术迭代本身就是知识涌现与溢出的结果。人工智能技术的研发并非一日一人之功,而是经过数十年来自脑科学、计算机科学、认知科学、信息科学等多个领域科学家和工程师,在数学、物理、生物、心理学等基础学科的知识涌现与溢出的基础上,进行大量实验、分析、应用形成的具有“奇点”特征的新技术、新理论。“之前的技术形式会被作为现在原创技术的组分,当代的新技术将成为建构更新的技术的可能的组分(构件)。”[21]智能技术经历了数千年前中国与古希腊人用机器替代人劳动的幻想、推理计算的思考、图灵测试、发明LISP语言、机器学习、Adaboost算法、机器深度学习、数据挖掘、开发AlphaGo程序、生成式人工智能、研发Sora等发展历程,并形成了关于人工智能研究的符号主义、联结主义、行动主义三大学派[22]的知识图谱,涵盖了人工智能技术从滥觞、弱人工智能到强人工智能乃至超强人工智能的迭代升级的知识路线。第二,智能媒体的产生与发展并非仅靠AI技术一己之力,而是依托“AI+”技术丛或技术链模式,与5G通信、大数据、云计算、物联网、区块链、虚拟现实等技术结合与协同发展,共同推动智能媒体不断创新,为用户提供更加丰富、个性化、即时性、沉浸式和交互性的体验。第三,数智平台用户生产的海量知识和数据,对算法的“喂养”训练,推动人工智能加速回归,使人工智能更具有类人特征,ChatGPT、文心一言、豆包等生成式人工智能产品及其升级版的推出为智能媒体的内容生产、传播、经营以及产业发展带来巨大的影响,多家传统媒体和新媒体相继推出了使用生成式AI的计划:美国新闻网站“嗡嗡喂”宣布将使用 ChatGPT为其著名的性格测验提供支持,《纽约时报》使用ChatGPT创建了一个情人节消息生成器,国内百度开发的文心一言也宣布与《新京报》、澎湃新闻、《广州日报》《中国妇女报》《中国日报》等媒体展开深入合作。第四,同一地区传统媒体与新兴媒体的专业化集聚和产业链分工促进了知识溢出,地理差异的专业化分工会降低成本,使产业主体获得更高收益。[19]比如《人民日报》建设的全国党媒信息公共平台以“云+数+智”赋能,建设一站式云端运营平台,目前有1080家来自不同地区的政府、企事业单位入驻,获得《人民日报》在技术、平台、内容、运营、舆情等方面的服务和资源支持,这种专业化知识溢出有利于降低这些单位的创新成本,提升它们的信息传播与运营效果。

从智能媒体的外延来看,主要包括两大类,一是具有媒体属性的数智平台,即平台媒体,主要指基于数智技术和互联网构建的社交网络、即时通信、图片分享平台、兴趣社区、直播平台等社交平台,以及新闻聚合、音视频分发等内容平台;二是主流媒体建设的智能化与平台化的智能媒体,如四级融媒体中心建构的云平台等。这些智能媒体的产生与发展是知识涌现与知识溢出相互作用、协同发展的结果。

2. 数智平台的知识创新与媒体化建设

数智平台的媒体化形成了主要的智能媒体形态,数字平台通过智能化方式进行新闻、娱乐、生活、文化消费等内容的生产和传播,因而具有媒体属性和文化功能。数智平台是知识涌现与知识溢出的新锐实体系统,它们深受资本和用户的影响,对市场和技术具有天然的敏感性,在知识外溢的过程中不断吸收现代科技企业的专业知识,研究和应用新理论、新技术,进行内容、平台、业态等价值链的创新,并通过开放、共享机制促进知识涌现与溢出,提升其社会影响力和盈利能力。比如,字节跳动率先利用数据挖掘、推荐算法等技术创建新闻聚合平台今日头条,彻底改变了“千人一面”的传播模式;抓住视觉文化转向的历史契机,率先建设抖音社交平台,借助路径依赖和知识溢出效应孵化了TikTok;充分开发大模型技术打造生成式AI产品——豆包,以数据和智能为核心的技术创新、模式创新促进了智能媒体的知识体系创新。具体而言,数智平台知识生产、创新与扩散过程具有如下显性特征。

(1)数智平台通过技术创新打造智能媒体核心竞争力。数智平台的核心竞争力是其保持核心优势的知识、资源和能力耦合的实力结构。智能媒体是以大数据为底座,以人工智能为核心,借助物联网技术全场景的数据采集、5G技术高速率与低延时的信息传播、云计算技术强大的算力、区块链技术独有的信任机制,逐渐形成具有强连通性和强交互性的智能化媒体系统。[23]数据、算法、算力是智能媒体参与竞争的核心技术与资源,但智能媒体是在多种技术应用场景中进行优势组合、调适、升维并逐渐形成的知识创新体系和价值体系,包括用户洞察、个性化推荐、内容自动化生成、实时交互、数据驱动决策等核心能力。这些创新实体具有巨大的市场空间和价值想象空间,极易获得用户和资本的青睐。如今智能技术已成为媒介生态场域内的积极变量,开始全面介入甚至主导智能媒体的信息生产、分发及反馈等不同环节。头部的数智平台通过知识涌现与溢出为其他平台媒体的创新发展赋能,并为主流媒体的深度融合提供思想、技术和平台支持。

(2)数智平台通过开放性促进知识生产的涌现与溢出。数智平台具有强大的开放性、聚合性和吸附力,通过爬虫程序和API接口、内容搜索技术,以及用户分享和与媒体合作等方式,广泛吸收传统媒体的权威信源和内容优势,获得迅速发展的倍增器,不断增强对传播渠道、信息内容、传播模式、商业运营的控制力。[24]人工智能技术参与智能媒体内容生产经历了辅助增强、初步自动化与内容自动生成的进阶路径。随着数智平台海量数据和内容的“喂养”,智能媒体不断自我进化,实现更加智能化的知识生产。今日头条、一点资讯、微博热搜等新闻聚合平台,微信、微博、B站、小红书等社交平台,抖音、快手、好看视频等视频平台以及虎牙、斗鱼、花椒等直播平台,通过大数据技术分析用户需求,AI技术助力平台实现自动化内容生成,形成了多种知识体系,包括来自大量泛知识用户生产的UGC,专业知识类博主生产的PGC、智能媒体自动生成的AIGC等,并通过算法推荐给用户,促进知识的传播和溢出。

(3)数智平台通过媒体化和主流化承担社会责任。数智平台的媒体化具有三个层面的意涵。一是数智平台知识生产和信息传播的目标定位使其具有媒体属性和社会建构的功能,因而转化为以信息生产为主业的智能媒体。二是数智平台的核心资源和商业模式依赖媒介生产机制及其产业链的赋能。数智平台的内容主要源于用户生产,部分来自传统媒体、政府机构的入驻。比如,超过2000家政府机构和央视新闻、新华社等主流媒体机构入驻哔哩哔哩,积极参与专业内容的制作与传播。同时,600多位名师(含7名院士)入驻该平台。这种与各行业专家和传统媒体的紧密合作,为哔哩哔哩增加了更多的专业性与权威性。三是数智平台需要通过优化算法机制,提高内容质量,强化平台服务,不断创新内容科技与表达形式,增强用户体验,激励个体和机构的内容创作与分享,促进数智平台建构内容生态系统。

数智平台的主流化意指智能媒体要承担社会责任和文化使命。数智平台是信息传播和舆情生发的集散地,因此数智平台也要承担主流意识形态建构和中华文化生产与传播的责任。数智平台要推动科技向善,强调科技的社会价值和道德责任,利用科技的力量推动社会进步和发展,为人类带来福祉,坚守行为价值的最后基准点,建构健康的网络交往空间,不断完善自己的审核与监管机制,健全网络自净机制。

3. 主流媒体的智能化与平台化建设

智能媒体的另一重要形态是由主流媒体通过智能化和平台化转型发展而来的平台型媒体,也是新型主流媒体建设的主要样态。主流媒体要践行“主力军进入主战场”完成举旗帜、聚民心、育新人、兴文化、展形象的时代使命,就必须通过媒体融合战略,建设价值、资源、平台、文化、功能一体化融合发展的新型主流媒体,而主流媒体建设的智能媒体便是新型主流媒体的先锋队。

主流媒体在知识涌现过程中不断分享知识创新的成果,注入科技动力,增强关键技术的自主创新能力和多样化、多场景、多领域的应用能力,促进主流媒体的智能化、平台化不断迭代升级。主流媒体在通信、大数据、云计算、物联网、区块链、虚拟现实、人工智能、大语言模型等技术的演进中,与时俱进地吸收这些技术成果,在智能终端、内容生产、组织流程、数字人以及相关产业等环节拓展价值共创空间。一些有实力的主流媒体还建设了价值共享与赋能的数据中台、智创中台和“中央厨房”等一体化融合管理系统。“当前以开放理念为指引,以智能技术为底层支撑,从内容、技术、渠道、服务等维度全方位建设‘云智一体智能媒体平台生态,已经成为媒介生态发展的重要主题。”[25]主流媒体的智能化和平台化建设形成的智能媒体主要有如下几种模式。

(1)国家级主流媒体以智能技术为底座建构的现象级智能媒体生态与公共平台。以《人民日报》、新华社、中央广播电视总台为代表的中央主流媒体深入践行媒体融合战略,以智能技术的研发与应用为核心,布局主流媒体的移动化、视觉化和平台化的智能媒体生态建设。通过智能化整合机制,释放新闻生产力,新产品、新应用和新平台不断涌现。上述三家央媒在数智媒体的技术溢出过程中通过知识分享与创新促进智能媒体的高质量发展。《人民日报》依托百度的智能媒体中台着力开发“创作大脑”一站式智能生产与传播生态。创设了人民号、视界、党媒平台3.0等现象级智能媒体平台,包括tob和toc两种不同的应用场景和用户群体,已有2000多家主流媒体、党政机关、高校、优质自媒体和名人入驻。[26]人民号发布一年时间就遴选了2万多家账号入驻,其中包括2000余家主流媒体、6000多个政务账号和1.2万余家头部创作类自媒体。

(2)省级主流媒体以智能技术为底座建构的区域性智能平台矩阵。省级广播电视台与新闻出版集团在区域性媒介空间中居于优势的生态位,拥有丰富的资源和品牌影响力,易获得政策和资金支持,是地方性媒体知识赋能和平台供给的基站。各地省级广电、报业和出版集团打造的智能云平台以及子媒体建设的智能媒体形成了智能平台矩阵,快速高效地整合市县级融媒体中心,极大地拓展了价值链和产业链。比如,由新疆日报社负责建设运营的石榴云平台,2020年年初上线以来,新疆85个县级融媒体中心逐步实现接入运行。[27]

(3)市县级融媒体中心依托技术赋能建构“新闻+”在地性公共服务平台。市县级融媒体中心通过智能化和平台化建设,形成了新闻传播+社会服务+基层治理的信息服务平台。2018年,600个县级融媒体中心建设率先启动,2021年年底基本实现全国覆盖。2022年年底,全国60个市级融媒体中心试点中,已完成机构整合的试点接近90%。[28]市县级融媒体中心的智能化建设有三种模式:依托省级技术平台建设的云端共联模式、与第三方企业横向合作的技术购买模式和自主研发的自主技术模式。

三、新质生产力:智能媒体高质量发展的未来朝向

1. 发展基于科技创新与高质量运维的传媒新质生产力

在知识涌现的时代,知识已成为经济增长与社会发展的关键生产要素,知识的创新、扩散和应用对推动传媒业高质量发展至关重要。知识是现代科技发展的基础和源泉,科技是知识在劳动实践中的应用与体现,是转化为生产力的一种方式,也是知识的一部分。习近平总书记在主持中共中央政治局第十一次集体学习时指出:“发展新质生产力是推动高质量发展的内在要求和重要着力点,必须继续做好创新这篇大文章,推动新质生产力加快发展。”[29]传媒新质生产力是以科技创新与高质量内容与服务为核心,对价值链和产业链进行系统性重塑催生的先进生产力质态。智能媒体是传媒业发展新质生产力的着力点,其高质量发展体现了传媒业守正创新与升级换代的演进方向。智能媒体的新质生产力以知识生产主体、生产技术、生产内容及其优化组合的跃升为主要特征和发展逻辑。

(1)培养适应智能媒体高质量发展的知识生产主体。知识生产主体是马克思生产力三要素中的劳动者,是最活跃的生产力要素。马克思看到人通过能动的工业生产实践,认识物质世界的本质与发展规律,人不仅是感性直观面向自然的受动者,而且是能够发挥主体性建构现代社会的主体。[30]那些具有出色知识、技能和能力的知识生产主体是已经或潜在能为社会作出突出贡献的人才。当知识生产主体随着对客观世界、社会发展规律的充分认识和掌握,创新应用生产工具和劳动资料,从而生成新的生产方式和劳动形态,如数字劳动、智能劳动等,从而完成观念建构与现实改造的劳动过程。因此,提高人的素质和能力以适应新质生产力发展就显得格外重要。智能媒体是传媒业发展新质生产力的重要方向,需要有与其发展需要相适应的人才结构,包括具有家国情怀,体现科技向善的“立德、立言、立行”的素质结构,具有学习能力、创新能力、洞察时局与掌握航向的领导能力、新媒介技术研发与应用能力、高质量内容生产与传播能力、资源整合与智慧管理能力、数字审核与舆论引导能力等能力结构。智能媒体通过优化体制机制,以科教融合、学科交叉、产学协同等方式“筑巢引凤”与“自我孵化”,形成可应对未来媒体竞争的领军人才和创新性团队。

(2)促进智能媒体技术的快速涌现与溢出。科学技术是第一生产力,智能媒体的产生与高质量发展是技术革新驱动的结果。平台、算法、算力等解放了劳动力,降低了生产成本,提高了生产效能,成为新质生产工具。“新一轮科技革命和产业变革正在孕育兴起,云计算、大数据、物联网、人工智能等快速发展……加速了劳动力、资本、能源、信息等要素的流动和共享,推动社会生产力发生了新的质的飞跃。”[31]5G技术的高速率、低延时、大容量解决了智能媒体的通路屏障,大数据对海量用户信息的分析提高了智能媒体的精准传播效果,云计算强大的计算资源与存储能力为智能媒体提供了计算基础设施,物联网的超链接能力极大地拓展了智能媒体的应用场景,人工智能的类人特征为智能媒体生产全流程赋能,形成智能生成、智能编辑、智能分发、智能审核等业务链的全流程智能化操作。ChatGPT、文心一言等生成式人工智能的诞生成为AIGC的新突破,2024年年初OpenAI发布研创的首个AI视频生成模型Sora,为人工智能领域带来一场新的技术革命,智能媒体在新技术涌现过程中不断吸收多种新质生产工具和劳动资料,通过融合应用创新媒体生产机制和传播模式,促进媒体的数字化、网络化、智能化转型升级。比如,电视AI主播就基于技术演进发生了三次迭代,从1.0阶段机器他者的机械身体到2.0阶段心理投射的数字化身,再到3.0阶段超级他者的智能具身。[32]同时将自主研发和创新应用通过知识外溢机制赋能主流媒体、机构媒体和自媒体劳动者,从而提升这些知识生产主体和组织的劳动效率和竞争优势。

(3)建构高质量的内容与服务体系。智能媒体的内容既是劳动对象,也是生产资料。知识生产主体通过数字劳动生产的信息产品,同时成为知识生产主体与人工智能算法整合的劳动资料。智能媒体运用先进技术提高服务质量,助力政府和企业解决问题、化解风险,在此基础上建构高质量的内容与服务体系是形成新质生产力的重要路径。第一,智能媒体的开放性和个性化拓展了内容来源,促进了内容生产模式的跃迁。智能媒体的出现“让多元的生产主体得以共存,进而涌现出聚合式新闻(算法+人工)、自动化新闻(大数据+算法)、浸入式新闻(虚拟现实+人工)、可视化新闻(人工可视化)等全新的生产模式”。[33]吸引大量用户包括专家学者和专业UP主参与高质量知识生产和溢出。第二,智能媒体通过算法推荐从海量的超载知识中精准筛选出不同用户需要的内容,提高了内容的触达率,节约了知识转化成本,增强了用户体验。第三,智能媒体通过提高数字内容生产、分发、审核的自动化、智能化水平,进而降低生产成本,提高生产效率。第四,智能媒体通过“新闻+政务+商务+服务”的运维方式提升社会服务质量,推动政府治理体系治理能力现代化。

2. 基于智能应用的全域赋能升级

纵观全国不同智能媒体形态的发展,智能技术已被运用到终端制造、新闻生产、传播、经营与管理的各个环节,涵盖用户分析、选题策划、信息采集、内容制作、内容分发、把关审核、用户互动与产业链拓展等全过程。ChatGPT、文心一言等生成式AI打通了语言壁垒和图文隔阂,可以在不同类型文本、图片、视频之间相互转换,使得未来文学创作、图片绘制、视频制作、游戏内容生成都可使用AI实现。[34]生成式大模型在新闻写作、言说方式创新、个性化推送、网络舆情监测等需要大量文本整合输出的智能媒体发展中,具有巨大的应用空间。正如雷·库兹韦尔所预言的那样,技术进步范式迁移正在加速,标志着“奇点”再次临近,谷歌研发的VideoPoet、OpenAI研发的Sora、阿里发布的EMO、腾讯研发的VideoCrafter2等文生视频模型(世界模拟器的视频生成模型)的出现改变了人们对于AIGC迭代的认知,尤其是Sora实现了对物理世界的涌现,开创了智能媒体的新形态,成为更接近人的类主体或超智物理体,在视觉产业领域成为新质生产力的代表,人工智能技术在智能媒体高质量发展的全链条、全过程赋能将不断拓展与升级。

(1)以大数据识别技术驱动智能采集流程。数字内容是新质劳动资料,大数据以及人工智能技术的应用极大地增强了媒体的信息采集能力、数据挖掘与分析能力,能够有效为全媒体传播体系建设助力。智能采集主要是指智能媒体利用机器人、无人机、传感器等技术设备获取新闻生产数据和材料,甚至利用交通监控摄像头、行车记录仪、智能手机、智能手表等智能采集信息工具采集多源信息,极大地增强了新闻报道的真实性和生动性。新型主流媒体不断提升智能采集能力,如人民日报社AI编辑部的“多模搜索”功能提供智能文本搜索、图片搜索、视频搜索、多语言搜索、语义搜索等业务场景,快速提升编辑记者的信息搜集效率。[35]新华网正式开启将天空地态势感知机器人系统嵌入区县融媒体建设的智能模块,通过特定轨道绕地运行开展遥感信息采集与侦测,实现对指定区域的异动识别和影像播映,辅助突发事件或特定环境的多角度报道和溯源分析、真相挖掘。

(2)以创新算法及个性化推荐改写智能分发机制。智能技术在新闻分发方面的应用最为广泛,它主要利用算法向用户推荐其感兴趣的内容,因此也被称为算法新闻。它利用技术从根本上解决了信息匹配的问题。算法推荐机制主要靠用户画像和海量内容进行支撑。今日头条的宣传语是“你关心的才是头条”,主要通过算法机制推荐用户喜好的内容,实现一对一个性化定制服务。抖音陆续推出本地生活分类、吃喝玩乐榜等多元入口,结合地图定位、算法推荐的方式,吸引用户消费。技术还可以抓取海量的信息内容,并建立内容资料储存库,使得每条信息都能被精准地定制出来。多家主流媒体也尝试将主流价值观融入算法体系,创设主流算法。人民日报社智慧媒体研究院打造的“智能云剪辑师”、央视频的AI智能内容生产剪辑系统在提高制作效率、缩短发布周期的同时,根据“总台算法”能够适应多平台精准分发要求,为用户提供更加优质的视听体验。[36]四川日报报业集团推出的“川观算法”运用自然语言处理、知识图谱等技术构筑自身算法推荐系统,形成了主流价值与智能算法深度融合的五层算法体系。

(3)以人机协同与大模型自动生成重塑内容生产机制。人工智能技术已经渗透进信息生产的各个业务单元,在信源捕捉、数据分析、机器人采编、场景创设、话语表达、内容分发、交互传播等方面广泛应用,成效显著,出现了数据新闻、可视化新闻、机器人新闻、沉浸式内容、VR/AR/MR内容等多元化多模态的内容科技样式,形成UGC、PGC、PUGC、AIGC等知识涌现来源。各国平台媒体成为人工智能技术应用的拥趸,传统主流媒体通过智能化转型形成新的应用场景、数智产品与价值模式。2024年两会期间,澎湃新闻应用全AI生成数据视频产品《全国两会|AI视角看中国的一天》,带来全新的用户体验。中央广播电视总台在加大“总台算法”应用,建构“思想+艺术+技术”的融合范式的基础上,大力发展新质生产力。总台人工智能工作室依托自主研发的央视听媒体大模型推出首部文生视频系列动画作品《千秋诗颂》,创新了传统文化与现代科技相结合的视听化、智能化内容生成机制。随着AIGC日益迭代升维及广泛应用,智能媒体将颠覆原有的知识生产模式,传统生产力的边界逐步打破,劳动力、劳动资料、劳动对象相互交织、对象化,各种新型形态的内容科技将大量涌现,极大地降低技术研发和生产成本,提高生产效率,充满了无限可能性和想象力。

(4)以产业链整合实现业态融合的智能经营创新。智能技术打破了传统行业边界,生成了新的业态,形成了新质生产力和生产关系。AIGC以及升级版生成式AI、文生视频大模型等技术不断涌现与应用,促使智能媒体的服务对象从新闻传播领域扩展至其他社会经济系统,转变为人类通用的基础设施。全球媒体融合浪潮下媒体的经营范畴、商业模式、产业链条、用户观念都发生了变革,这些促使我们的媒体经营理念和方式必须发生转变。[37]智能经营实际上是以用户需求为核心,建构多种传播形态、平台与用户链接的管理方式,实现共享资源、共创价值的经营模式。中央广播电视总台的象舞广告营销平台实现数字营销一站式、精准化匹配用户需求,开启广告服务新生态。字节跳动的巨量引擎下设巨量星图、巨量创意、巨量算数、穿山甲、巨量纵横、DOU+等服务,为全球广告主提供数字营销方案。

(5)以机制创新建构智能管理体系。媒介管理是媒体管理者“研究并从事如何利用良好的策略、健全的组织架构、适当的人员配置、正确的领导,及有效和谐的内部协调,就整个媒体企业的资源运用,发挥最高效能,达成媒介组织的任务”。[38]媒介智能化管理,指媒介组织借用人工智能技术能动地分析、判断、决策及执行组织任务的过程,其以人机结合为精髓,“把人的‘心智与计算机的‘高性能有机地结合起来”。[39]媒介管理任务实际繁重,但是在一些场景中已经得到了很好的应用。例如,媒介组织招聘时会接收到大量应聘信息,工作周期长且任务繁重,因此媒介管理者结合岗位需求建立人才素质模型,再自动筛选出符合条件的候选人,则能花更多时间与应聘者深度交流。而员工在入职后面临诸多交接问题,智能聊天机器人能为新员工提供入职程序,回答有关假期休假、社会福利、员工权利等问题,甚至可以利用云存储空间进行工作交接。媒介组织可建立绩效评审系统,即采用赋权法确定多指标权重自动计算绩效数据。管理者则通过查询模块提炼有价值和系统化的见解,从而有效实现人岗配位,提高人才流动的杠杆率。

3. 基于价值理性的责任建构与治理进路

智能媒体的高速发展为传媒业的提质增效创造了条件,促进了传媒新质生产力要素的不断优化,对提升全要素生产率产生了积极的影响。但智能媒体非中心化生产与算法推荐产生的话语失序与场域失控也带来价值失衡与伦理问题。虚假信息、错误信息、恶意信息、灰色信息等不良信息在社会行动者网络中流动、扩散、激化、裂变,产生强大的社会动员力量和异质能动性。“智能陷阱”导致的社会失序和创造性破坏可能增加社会总体性成本和在地性文化折扣,消耗主体间信任资本,乃至国家信用资本。生成式AI更容易加剧不良信息的大规模生产和流动。“数据喂养的偏狭、使用的偏误和伦理的偏颇为生成式人工智能输出的虚假信息、错误信息及恶意信息流入信道创造条件,现有信息秩序面临失序风险。”[40]与此同时,自动生成与算法推荐的计算法则打破了传统知识生产的价值理性和“耐得住寂寞”的厚积薄发,漂浮的冗余符号挤占了注意力空间,深邃的思考和规范的文化传统渐行渐远。因此,基于价值调式和责任建构的高质量内容生态治理也是智能媒体高质量发展的题中之义。

韦伯认为价值理性对行动具有导向作用,价值理性可以有序地组织起各种行动,给人们有力的“心理加成”,赋予个体行为合理化的内部意义。[41]价值理性强调行为的道德、伦理和价值观的取向,追求公平正义与理性主义,彰显行为本身的意义和象征性。它有别于强调手段和效率的以功利主义为目的的工具理性。

智能媒体促进新质生产力的发展虽然也重视提升效率,降低成本,但智能媒体的合法性在于它不仅追求商业绩效,更要承担作为媒体的社会责任,最终通过技术赋能改进生产力和生产关系,提升用户体验,促进社会“向好”“向美”“向上”发展,这也是科技向善和价值理性的基本内涵。智能媒体的治理本质上是内容生态的治理,基于价值理性建构社会责任的综合治理可以从以下三个维度提升治理效能。

第一,通过法治确定智能媒体的行为边界,消除治理赤字。法者,治之端也。法治是刚性的行为规范,是智能媒体内容生产与传播的行为底线。多国都出台了加强数字媒体管理的法律规制,我国也相继出台了《中华人民共和国国家安全法》《中华人民共和国网络安全法》《互联网信息服务管理办法》《网络信息内容生态治理规定》《互联网信息服务算法推荐管理规定》等相关法规。但AIGC,尤其是生成式AI的自主性日益增强,无论是追溯性追责还是前瞻性追责均难以清晰地认定数字人有主观意识而满足追责的控制条件,算法设计者、运营者、审核者、公众对算法偏向和海量内容的理解与认知难以界定是否满足追责的认知条件,难以确定智能媒体的责任主体,导致传统治理资源的失灵与断供。因此,亟须完善具有前瞻性、可执行性的规制,加强对智能媒体不同责任主体的界定及其责任分担的研究与框定,同时厘清“灰色内容”承担责任的规制边界,提高责任主体的违法违规成本。

第二,以科技向善的价值理性强化智能媒体的德治,增强治理的“软实力”。我国古代先贤早在几千年前就提出了“道之以德”的思想。智能媒体倡导的价值观与道德规范具有柔性的教化作用,与公民素养、人文素养、媒介素养以及组织与个体的精神追求密切关联,也是一个国家与民族精神文明的体现。德治首先要强化智能媒体平台以及知识生产主体的道德自律,将道德责任转化为内在修养和自我需要,在知识生产过程中对各种规范保持敬畏并积极响应。比如,字节跳动、腾讯等科技公司提出并践行的“科技向善”,彰显了平台媒体承担社会责任的自觉性和主体性。其次,内化为社会责任的价值理性应成为智能媒体自我约束的制度性评价指标。再次,智能媒体的内容可以自动生成,作为类主体的数字人或者AIGC需要在算法中加入道德和责任元素,以减少“算法黑箱”带来的计算偏见与传播风险。如《人民日报》、中央广播电视总台、澎湃新闻、封面新闻等主流媒体创建的主流算法,在算法中加入主流价值观元素,形成多维价值取向的智能内容。

第三,采用系统思维推动智能媒体的善治。善治既是一种哲学理念,也是一种实践追求,是在法治和德治基础上实施更为智慧的治理方略,其强调通过系统性、结构化的治理实践实现公共利益最大化。首先,智能媒体是传媒新质生产力的发展方向,要在其颠覆性创新与创新性破坏的特质中找到治理的平衡点,避免因为制度设计不合理阻碍传媒生产力变革力量的发展,或者导致智能陷阱的泛滥。其次,进行生态治理和协同治理,分清政府部门、传播者、平台、接收者、行业组织等多元主体的治理责任。“技术治理与民意互动在实现治理体系治理能力现代化中协同共进,具有紧密的耦合关系。”[42]再次,以人为本,人机兼治。智能媒体虽然有一定的自主性,但仍然是人的劳动对象和生产资料,技术研发与应用的人具有遵守规约的当然义务和责任。不过,随着生成式人工智能技术的日益成熟和广泛应用,尤其是Sora等文生视频大模型的超级涌现力自动生成内容,不受人的干预,如何界定人机责任是一个亟须解决的问题。最后,新型主流媒体通过技术创新,转化话语表达,发展新质生产力,增强舆论引导力。

结语

2024年全国两会上,代表委员热议新质生产力及其与高质量发展的关系。5G、大数据、云计算、人工智能、区块链、虚拟现实等技术迭代与知识升级,尤其是生成式人工智能的涌现与应用,推动传媒生产主体、生产资料和生产对象的变动与革新进入加速回归期。智能媒体的高质量发展既是传媒新质生产力发展的驱动力,也是通过媒体融合战略促进新型传播体系和治理体系建构的必由之路。智能技术在智能媒体内容生产、分发、经营与管理等全领域赋能成效显著。数智平台通过知识创新、媒体化与主流化建设锻造核心竞争力,增强社会责任和文化功能。主流媒体通过智能化和平台化建构多种智能媒体形态,增强信息传播力和舆论引导力,促进新型主流媒体建设。算法推荐的价值理性与工具理性的失衡导致的传播失序与伦理失范等问题,当引起相关利益者的高度重视,尽快减少治理赤字,加大生态治理与协同治理的力度。

参考文献:

[1] 刘华珂,李旭超,聂禾,等. AI时代:城市数智化转型与企业创新[J]. 中国软科学,2024(2):38-54.

[2] 国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知[EB/OL].[2017-07-20].https://www.gov.cn/zhengce/content/2017-07/20/content_5211996.htm.

[3] Turing·A. M. Computing machinery and intelligence[J]. Mind, 1950, 59(236): 433-460.

[4] 人工智能先驱人物篇之约翰·麦卡锡[EB/OL].[2019-02-11].https://www.jiqizhixin.com/articles/2019-02-11.

[5] 库兹韦尔. 奇点临近[M]. 李庆诚,董振华,田源,译. 北京:机械工业出版社,2016:85.

[6] Broussard M. Artificial Unintelligence: How Computers Misunderstand the World[M]. Cambridge: MIT Press, 2018: 81.

[7] 漆亚林. 建设性新闻的中国范式——基于中国媒体实践路向的考察[J]. 编辑之友,2020(3):12-21.

[8] Hancock·J. T, Naaman M, Levy K. AI-mediated communication: Definition, research agenda, and ethical considerations[J]. Journal of Computer-Mediated Communication, 2020, 25(1): 89-100.

[9] 汪康,吴学琴. 智能媒体时代青年价值观认同建构[J]. 中国特色社会主义研究,2021(2):89-95.

[10] 黄升民,刘珊. 重新定义智能媒体[J]. 现代传播,2022(1):126-135.

[11] 喻国明,杨名宜. 平台型智能媒介的机制构建与评估方法——以智能音箱为例[J]. 新疆师范大学学报(哲学社会科学版),2019,40(2):120-126.

[12] 张洪忠,兰朵,武沛颍. 2019年智能传播的八个研究领域分析[J]. 全球传媒学刊,2020(1):37-52.

[13] 许志强. 智能媒体创新发展模式研究[J]. 中国出版,2016(12):17-21.

[14] 刘京希,邓曦泽,曾军. 数智时代的人文危机与“新人文”建设[J]. 河北大学学报(哲学社会科学版),2024,49(1):15-27.

[15] 刘畅,张鹏翼,李世娟,等. AI赋能视角下的信息行为研究——2023年信息行为研究年会综述[J]. 大学图书馆学报,2024,42(1):5-10.

[16] 米加宁,董昌其. 大模型时代:知识的生成式“涌现”[J]. 学海,2024(1):81-96,214-215.

[17] 冯·诺依曼. 计算机与人脑[M]. 甘子玉,译. 北京:北京大学出版社,2021:22.

[18] 韩蓉,林润辉. 基于自组织临界性理论的知识创新涌现分析[J]. 科学学与科学技术管理,2014(4):74-79.

[19] 许永洪,梁佩凤. 行业比较优势的显现与维持——基于知识溢出和政策干预视角[J]. 系统工程理论与实践,2024(4):1129-1148.

[20] 安妮·伯迪克,约翰娜·德鲁克,彼得·伦恩费尔德,等. 数字人文:改变知识创新与分享的游戏规则[M]. 马林青,韩若画,译. 北京:中国人民大学出版社,2018:53.

[21] 刘秀秀. 技术向善何以可能:机制、路径与探索[J]. 福建论坛(人文社会科学版),2020(8):83-91.

[22] 姜国睿,陈晖,王姝歆. 人工智能的发展历程与研究初探[J]. 计算机时代,2020(9):7-10,16.

[23] 程明,程阳. 论智能媒体的演进逻辑及未来发展——基于补偿性媒介理论视角[J]. 现代传播,2020(9):1-5.

[24] 张彩霞,张涵. 互联网平台媒体的反向融合逻辑与新传播生态[J]. 现代传播,2022(2):154-161.

[25] 徐琦,江艺彤. AI技术对新型主流媒体生态构建的影响——以中央媒体为例[J]. 中国传媒科技,2023(6):7-11.

[26] 迎接智媒时代,三大央媒都有哪些动作?[EB/OL]. [2019-09-05].https://xueqiu.com/5868117133/132401592.

[27] 张莉,菲力扎提·阿得列提. 场景赋能:县级融媒体中心的传播力建构[J]. 新闻爱好者,2023(7):56-58.

[28] 年度观察:地市级媒体融合新进展[EB/OL].[2023-12-30].https://www.bjmtrh.com/index/list2/id/213962.

[29] 沈坤荣. 发展新质生产力 增强高质量发展新动能[N]. 人民日报,2024-02-22(9).

[30] 王欢,杨渝玲. 马克思生产力思想的逻辑进程及现实启示[J]. 北京理工大学学报(社会科学版),2024,26(1):1-11.

[31] 中共中央党史和文献研究院. 习近平关于网络强国论述摘编[M]. 北京:中央文献出版社,2021:40.

[32] 刘潆檑,莫梅锋. 从仿真到说服:电视AI主播的迭代创新与具身升级[J]. 当代电视,2021(2):99-102.

[33] 黄家圣,陈昌凤. 构筑智能媒体全链条的三重理念:产品、数据、平台[J]. 电视研究,2022(1):8-12.

[34] 郑世林,陶然,杨文博. ChatGPT等生成式人工智能技术对产业转型升级的影响[J]. 产业经济评论,2024(1):5-20.

[35] 王京,徐江旭. 从三大央媒实践看主流媒体智能化发展趋势[J]. 传媒,2023(8):35-37.

[36] 人民日报“智能云剪辑师”上岗,亮相两会![EB/0L].[2020-05-22].http://www.zgjx.cn/2020-05/22/c_139077319.htm.

[37] 龙思薇,陈苏城,周艳,等. 巨人之肺:智能经营,全媒资源与海量需求的动态适配[J]. 国际品牌观察,2021(27):38-45.

[38] 向志强,黄依婷. 媒介智能管理:内涵、特征及应用场景[J]. 青年记者,2021(20):113-114.

[39] 戴汝为. 21世纪组织管理途径的探讨[J]. 管理科学学报,1998(3):3-8.

[40] 张文祥,沈天健,孙熙遥. 从失序到再序:生成式人工智能下的信息秩序变局与治理[J]. 新闻界,2023(10):41-51.

[41] 蒙克,路畅. 价值理性与韦伯式官僚制构建——基于英普比较的历史视野[J]. 学术月刊,2023(3):140-150,161.

[42] 程晟,沈费伟,王江红. 技术治理与民意互动:数字政府整体智治的实现机制研究——以杭州市“民呼我为”数字治理平台为例[J]. 中共天津市委党校学报,2023(2):75-85.

The Whole-Domain Empowerment of New Quality Productive Forces: A New Approach to High-Quality Development of Intelligent Media

QI Ya-lin(School of Journalism and Communication, University of Chinese Academy of Social Sciences, Beijing 102401, China)

Abstract: As the “singularity is approaching”, the innovative application and iterative upgrading of AI technology will surely become a new driving force to promote the structural reform and high-quality development of the media industry, which will promote the continuous optimization of intelligent media to enter the new track of information dissemination. On the basis of clarifying the scale of the rhetoric screen of intelligent media, this paper examines the internal mechanism of the high-quality development of intelligent media from the perspective of knowledge emergence and overflow. Intelligent media has two basic constructive directions: knowledge innovation and media construction of digital intelligence platforms, as well as intelligence and platform construction of mainstream media. The development of new media productivity based on technological innovation and high-quality operation and maintenance is the future direction for the high-quality development of intelligent media. The new quality productive forces of intelligent media are mainly characterized by the leap in the main body of knowledge production, means of production, objects of production and their optimal combinations which is empowered in the whole-domain of application scenarios, such as intelligent collection, production, distribution, operation and management.

Key words: new quality productive forces; intelligent media; infrastructure; intelligent communication; future prospect

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