智媒體生態中人工智能技術的可供性理論探究

文/張耀蘭 原平方

繼全媒體、融媒體、新媒體等概念后，智媒體成為我國學者對于當下媒介生態及未來發展趨勢的最新解讀。智媒體為人類的媒介化生存環境提供了新的交互界面與交互模式。以人工智能為代表的媒介技術為智媒體的生發提供持續性原動力，并逐步引發了媒介與媒介、媒介與人及人與人之間的連接方式及連接內容的質量齊變態勢。

1.智媒體生態現狀

智媒體是指立足于共享經濟，充分發揮個人的認知盈余，基于移動互聯、大數據、虛擬現實、人際交互等新技術的自強化的生態系統，形成了多元化、可持續的商業模式和盈利模式，實現信息與用戶需求的智能匹配的媒體形態。[1]智媒體的特征主要體現在三點：萬物皆媒、人機合一和自我進化。[2]萬物皆媒是指媒體不再以“人”為單一核心主導，依托各類媒介技術的機器或智能化載體都可成為媒體；人機合一是指智能媒介終端可以與主體協同并作，創建新的信息生產、分發、流通及盈利等媒體運行模式；自我進化是智媒體的核心運行方式，主要是指在算法的幫助下，媒介平臺對人們在平臺上留下的使用痕跡進行數據匯總和分析，從而對人們的訴求愈發了解進而不斷進化自身以匹配用戶的個性化特征。

媒介平臺通過數據化方式對用戶的網絡行為進行跟蹤分析，進而發現用戶的特征、感知用戶的需求、引導用戶的行為，逐步幻變為用戶在網絡空間中的虛擬主體代言人。這使得用戶在各類媒介平臺中的行為不再完全由其自身所決定，用戶的主體性權力被逐漸分解、轉移甚至異化。

由此，媒體不再是僅具有信息生產發布功能的平臺，一切帶有信息記錄功能的媒介終端均可被稱之為媒體，此類媒體已滲透至人們生活的方方面面，擴大了人們社會化行為的邊界，大數據將人們生活的所有細節進行數據化儲存，物聯網將人和物并置于同一信息空間中互動對話，如此種種，以媒介平臺為依托，各類技術逐漸為人們編織起無聲無形的智媒體生態，人們成為這一生態環境中的有機分子之一，人們的生活逐漸被智媒體包圍，難以脫身。

2.人工智能概念及媒介應用

人工智能是智媒體生態中的核心技術之一，對信息的生產、加工和分發等環節均可發揮解構和再建構的作用。騰訊董事會主席兼首席執行官馬化騰曾在上海“2018世界人工智能大會”上表示：數字化、網絡化和智能化是三位一體、不可分割的，人工智能是“數字工具箱”中的制勝法寶，它與大數據、云計算共同構成了新型基礎設施。[3]

根據經濟合作組織文件，目前還沒有廣為接受的有關“人工智能”的定義，哈佛大學神經學家、人工智能專家亞登·卡茨(Yarden Katz)認為，人工智能是一個較為雜糅的概念，囊括了大數據、機器學習及深度學習等諸多意義，這些詞語的共同特點是啟用高成本的計算機來分析大規模集中性數據。[4]

《福布斯》將2017年稱為“人工智能元年”，“人工智能”一詞由此開始漸熱，這一熱度的出現大多源自大數據、云計算和機器學習等技術的發展。事實上，人工智能（articicial intelligence）這一術語在西方國家已有60多年歷史。1955年，四位年輕的數學家和計算機科學家在準備1956年的達特茅斯學院的夏季研討會的研究項目時提出這一概念，這四位年輕學者包括約翰·麥卡錫（John McCarthy），馬文明·斯基（Marvin Minsky），納撒尼爾·羅切斯特（Nathaniel Rochester）和克勞德·香農（Claude Shannon）。在這次研討會上，科學家們將“人工智能”描述為可以履行只有人類才能完成的某些任務的計算機功能。做出這個描述的前提是假設人類的智能或學習行為的每個切面都可以被精確地描述出來，因為只有這樣機器才能有章可循地模仿實現“類人工”的智能。[5]

在信息傳播領域，人工智能的最顯著作用是使內容的自動生產成為可能。各類“新聞寫作機器人”已在國內外相繼投入使用，譬如，我國新華社的“快筆小新”、《南方都市報》的“小南”和美聯社的“小美”等。[6]此外，人工智能技術的圖像識別、語音識別及情緒識別功能等也對媒體的采編播發過程有了顛覆性地革新。新華社研發的首款機器人記者“i思”在2017年兩會現場進行首次采訪，這一采訪寫稿項目在之后獲得了2017年度“王選新聞科學技術”頒獎大會一等獎。之后，“i思”在2018年和2019年的兩會上以更具思考性、邏輯性和幽默性的提問方式亮相，提出了諸如“i思今年 1 歲，等我到6 歲時會有什么民事權利？”“以后像我這樣的機器人越來越多，民法什么時候加入機器人的權利？”這樣的具有主體性思考的問題，為未來媒體內容生產中的人機協同合作提供了更多想象力。此外，由中國科學技術大學研發的智能機器人“佳佳”第三代，在前兩代的基礎上增加了情緒觀察和自我表情變化的功能，為人機交互感受增添了真實性和親近性。

從技術本身考慮，人工智能界認為，人工智能的發展需要經過三個階段，一是以運算和存儲能力為依托的運算智能； 二是以延伸人類感官的感知技術為依托的感知智能； 三是以讓機器能夠進行類人化的理解與思考為目標的認知智能。[7]由以上案例可以看出，目前全球新聞傳播行業對此三類智能均有涉足，運算智能為主，感知智能和認知智能次之。

3.可供性理論及其媒介呈現

可供性理論最初是由認知心理學家詹姆斯·吉布森（James Gibson）于1978年提出，吉布森認為動物具有選擇性地感知環境中的信息的能力，因為這些信息與動物的生存密切相關。[8]在此，吉布森關注的是具體的環境幫助一個生命體實現某種需求的可能性與不可能性，并強調環境的可供性與生命體的感知力之間是相對獨立的關系。1988年，設計師唐納德·諾曼（枸櫞酸鉍鉀）將此理論引入設計心理學，并將“可供性”解釋為一個物體的設計要素——決定一個物體如何被使用的基本特質。[9]在此，諾曼關注的是用戶對于物品中所包含的設計要素的感知理解。2015年，麥勒·赫得布蘭特（Mireille Hildebrandt）使用“可供性”一詞來表達她對信息和通信基礎設施的多元性理解，并認為技術及相應的基礎設施所搭建的信息環境的可供性比行動者的感知力更為重要，也即環境中的可供性對于人們感知力的激發作用而不是反向激發關系在可供性關系中處于更為主導的地位。[10]雖然人們也可以根據環境中的物質的可供性進行創意性發揮，但是發揮的前提依然是這些可供性質素本身的先決存在。

近年來，可供性理論主要被應用于法律、社會和技術等相研究領域，意指一項技術為可能的社會行動所提供的機會和限制，可供性理論在我國傳播學界的應用相對較少。目前文獻中，僅有潘忠黨在與他人的一次有關新媒體研究的對談中，提出將可供性理論引入傳播學的學術研究之中，認為可供性理論可為新媒體研究提供新的視角與方法論，主張對新媒體的可供性研究進行三個維度的觀察，分別是信息生產的可供性、社交可供性和移動可供性。[11]

在當下的智媒體生態中，各類媒體界面之間均存在著行動者與平臺機制這兩個有機存在，各類信息技術為平臺機制的界面功能、后臺運作提供各種設計可能和實現方式，如以web2.0技術為基礎的社交媒體，以人工智能技術為基礎的“機器人寫稿”，以算法推薦為基礎的數據挖掘技術所形成的個性化信息推送等。

用戶也可根據平臺的可供性根據自身需要選擇不同的平臺功能實現信息生產、社會交往等需求。用戶在適應平臺現有的功能供給的同時，往往還可根據平臺的可供性創造性地發掘出平臺的潛在功能。譬如，在新浪微博和推特網站上，用戶均可以通過“#”標簽形成一個話題共識，從而吸引感興趣的人以此標簽為線索進行熱點討論，用戶之間不必彼此關注成為好友即可快速聚集在一個話題之下，通過自主發送微博或在他人微博下評論對標簽話題進行相應討論，對此話題感興趣的其他用戶也僅需憑此標簽即可圍觀此類信息。

這一功能即屬于用戶對于微博平臺的可供性的自發性發明使用，最早出現于2007年的推特網站上以“#netneutrality#”為標記的話題討論小組，該小組發起人克里斯·梅西納（Chris Messina）認為這種為話題加上特定標簽的做法使推特用戶間形成一種默認的約定，從而得以協調虛擬空間中的話題分組。雖然這樣的性能并非推特平臺主動提供，但卻是其用戶根據推特的可供性而發明。在中國，新浪微博平臺同樣存在這樣的用戶自主性話題集聚索引現象。譬如，截至2019年3月30日，以“#春晚#”為名稱的相應話題頁面中，可以看到使用此類標簽的所有微博發送，聚集了1.5億次討論和64億次以上的閱讀量；以“#櫻花#”為名稱的相應話題頁面中，可以看到微博用戶發布的包括中國、日本及華盛頓各地的櫻花的文字、圖片和視頻信息，聚集了25萬次討論和1.5億次以上的閱讀量。此類網絡現象源自用戶基于平臺的可供性環境和自身的需求而生產的自主行為，也為我們提供了以可供性視角進行用戶行為研究的新的可能路徑。

4.人工智能技術的可供性解讀

以可供性理論審視人工智能技術的實踐場景時，我們可發現，當人們與人工智能技術及相應平臺互動的時候往往會基于自身的知識儲備與現實境況對后者產生認知性的期待，人工智能技術由于其類人化的特征給予人們較具體的期待空間，這樣的期待在社會行動者對于相應技術界面的使用參與中被不斷體驗和更新，人們對于相應媒介載體的認知相應處于動態調整之中。

這與吉布森關于可供性的闡釋極為吻合。吉布森尤為強調人們對于物質本性認知的重要性，他希望人們對物質進行去標簽化、去類別化的個性化感知，“如果你能夠認知一個物體，并知道如何使用它，你可以隨意稱呼它，為他賦予不同的屬性，但這并不意味著你可以不去學習如何使用這一物體”。[12]由此可見，吉布森主張人們對物體進行返璞歸真范式的接觸，他認為主體對于環境中的各類物體的認知，以及在認知基礎上對于物體各項質素的主體性運用是主體能夠充分挖掘和利用各類物質的可供性要素的前提和核心所在。

以下我們將在吉布森這一主張的基礎上，結合潘忠黨提出的對于新媒體的三類可供性——信息生產的可供性、社交可供性和移動可供性——對人工智能技術的可供性進行具體解讀。

4.1 信息生產的可供性

在人工智能技術的支持下，信息的生成來源和生產速度均有望得到優化。首先，在“萬物皆媒”的作用下，各類物體既是媒介的信息載體，也是媒介的信息來源。物體的角色開始多樣化，裝載有傳感器的各類信息終端可以為人類收集各類之前所無法想象的時空信息（極端天氣如海嘯、風暴中的環境信息；人體健康信息；人群流動信息），極大豐富了媒體信息內容的廣度、深度和準確度。

其次，以寫作機器人為代表的人工智能式信息生產大大促進了信息生產的速度。早在2015年，美國國家公共電臺的一位記者就曾和美聯社的寫作機器人Wordsmith進行過一場寫稿比賽，在某餐飲公司的財報出來之后，兩位寫作者同時著手寫一篇短訊，結果，記者和機器人分別用了7分鐘和2分鐘完成報道，雖然前者的稿件質量優于后者，但是速度上卻大大落后，后者取勝的原因在于機器人可以從數據和已有模板中迅速生產短新聞。

4.2 社交可供性

在人工智能技術的推動下，媒介的社交性已不再局限于人與人之間的互動，而是關系到人與物、人與服務之間的廣泛連接，這種連接帶來了“大社交”時代，所有攜帶信息的人、物體或事情都將成為人們朋友圈中的一員。

譬如，物聯網中的智能家居為家庭中的人和物建立個性化的連接，提供人性化的服務。家庭成員之間的交流、家庭成員與冰箱、空氣凈化器、熱水器、吸塵器等家電之間的人機互動，使得以家庭為單位和以每個家庭成員為單位的不同層級的信息變得立體、多層而可視。各類智能家用設備不僅是人們生活便利的助推器，也是家庭成員間情感溝通的載體，譬如，夫妻一方即使身在外地也可以為晚歸的另一方提前打開熱水器、指揮吸塵器打掃地面等。

4.3 移動可供性

潘忠黨認為，新媒體環境中的移動可供性包括可攜帶、可獲取、可定位和可兼容四個要素。[13]。可攜帶是指智能設備的便攜性；可獲取是指信息內容可被搜索、可被（云）存儲等；可定位是指人或物體的軌跡可被發現和記錄；可兼容是指各類信息文本及信息形式在各類平臺界面及終端上的可呈現性。未來，人工智能的這一可供性最為有望出現于車聯網之中。車與人、車與車以及車與在地環境中的所有其他公共信息系統的交互，使得人們的社交界面將突破現有的手機或其他移動終端屏跨步至車載屏幕，無人駕駛技術的成熟將會助力車聯網的社交性更具可操作性。

結語

隨著信息技術的發達，媒介生態愈發智能化，在智媒體環境中，技術對于受眾行為的監測達到前所未有的程度。隨著人們對于以手機為代表的智能終端的依賴性越來越嚴重，人們的行為愈發無法做到自治自理。通過收集、分析和歸類用戶的網絡行為痕跡，人工智能技術得以總結用戶的虛擬特征，發現用戶的隱性需求，引導用戶的未來行為，進而逐步成為用戶的虛擬代言人。我們在看到智媒體為人們生活帶來便利的同時，也需警覺其對于人們隱私空間的侵犯——媒介平臺可以隨時干預用戶的媒介使用行為、參與用戶的傳播過程，且這種行為涉入往往以用戶不自知或不易察覺的方式進行。通過可供性理論視角，我們可以剖析發現人工智能技術參與人類生活的方式和邏輯，有助于我們從更為辯證地立場更好地審視和使用這一未來社會運行過程中的隱形元機制基礎要素。