智能媒體和智能傳播概念辨析

方興東 鐘祥銘

關鍵詞：智能媒體;智能傳播;算法治理;網絡傳播;社交傳播;大眾傳播

隨著智能時代的全面到來，智能媒體和智能傳播已經是當下新聞傳播學的重大熱點之一，也是傳媒與互聯網業界最重要的技術與應用前沿。近幾年來，國內外關于智能媒體（智能傳播）的研究論文數量快速增長，但也開始面臨新的瓶頸。在經歷了2015-2020年的迅猛增長之后，2021年智能媒體相關的學術論文停止了增長勢頭，意外地出現了一定的下降。智能媒體的研究過早出現了失焦和內卷的局面。問題的癥結可能在于新聞傳播學界對智能技術的迷思和舊有的路徑依賴，造成概念上的偏頗和偏差，極大地誤導和局限了對問題本身的理解。概念是對客觀事物本質的反映，而不僅僅是對形式和功能的反映。概念是人類所認知的思維體系中最基本的構筑單位，也是學科知識體系的基石。概念本身出現重大偏差，與我們對新技術新變革的認知有關，同時也與學科舊有路徑嚴重依賴的事實相關。

顧名思義，“智能媒體”概念的核心就是智能，也就是人工智能技術應用對媒體傳播的影響。目前的概念與定義大多局限于智能技術應用層面。因此，智能媒體往往被認為是機器寫作、AI主播、聊天機器人、智能音箱、人臉識別等應用。但是，這種理解錯失了智能媒體概念的本質。這些應用只是數字技術演進引發信息傳播變革浪潮的冰山一角。這種局限于技術和應用的形式和功能的認知，很可能是“窺一斑而棄全豹”。

這種停留在現象本身的局限性之形成，一方面源于對人工智能技術的迷思，另一方面則源于傳統新聞傳播學對于媒體的狹義理解。迄今為止，人工智能中的“智能”依然是一個名不副實的隱喻，“智能”所引發的望文生義和內在本質之間巨大的鴻溝，成為很多問題的根源。這種理解錯位，對于技術的商業推廣是絕好的催化劑。但在學術角度，這種錯位不僅忽視了智能媒體所代表的媒體傳播增長發生歷史性的重大創新浪潮，也忽略了智能媒體和智能傳播帶來的傳播學的范式轉變。正確理解智能媒體和智能傳播的本質意義重大。

一、對智能媒體和智能傳播概念熱的冷思考

從讓·鮑德里亞意義上的“媒介真實”（超真實）到“數字化真相”，人們從“熒幕”走向“界面”。對算法與大數據等技術的“依賴”（或卷入），智能技術與人類融合程度的深入與復雜化，使人類從數字化生存進入數字化存在階段。智能概念的興起與主流化，主要開啟于2007年蘋果公司推出iPhone，推動智能手機行業爆發。以“智能”作為前綴的復合詞紛紛出現，“智能媒體”概念也是其中之一。此時的“智能”主要對應于英文“smart”，真正對應“intelligent”的智能浪潮，起步于2016年谷歌旗下DeepMind公司研發的圍棋機器人阿爾法狗（AlphaGo）戰勝李世石引發的全球大眾媒體事件。隨后，“深度學習”開啟了大規模產業化進程，智能時代正式到來。

智能媒體，英文一般為“smart media”或者“intelligent media”。智能媒體的中文名稱衍生得比較多，智媒、智媒體、智慧媒體、智能化媒體、智能媒介等，亟待統一和規范。這種多樣性現象說明目前對概念的內涵與外延還缺乏統一的、共識性的認知。相對而言，智能傳播，英文對應“intelligent communication”，更為收斂。但是，無論是智能媒體還是智能傳播，迄今都缺乏一個嚴謹的學術定義。

技術和數據正“指導”著人類的日常生活，人工智能已經從科幻小說走入現實世界。信息和通信技術的普及以及社會的數據化，拓展了人工智能在各個領域的適用性。人工智能系統最重要的影響不是在遙遠的未來，而是在我們與“智能”機器的持續互動中。隨著傳播的技術性轉向，人工智能技術正在成為影響信息傳播的主體性因素，包括對人類行為的“了解”與“塑造”。當前的人工智能僅處于依賴數據和算法模型的弱人工智能階段。對人與機器互動過程和結果的深入了解，不僅可以減少未來人機關系走向的不確定性，也是理解傳播進化趨勢的必經之路。過去二十年中關于智能傳播的研究主要包括算法與權力、人工智能與信息消費、人工智能與新聞生產、智能機器人與人機傳播、智能技術的社會性、人工智能與廣告，以及智能技術接受與回避等領域;由算法與社交媒體、個性化新聞、人工智能與社會等核心概念組成，其知識基礎涵蓋了算法與平臺、信息個人化、算法與新聞業、互動型機器人、人類對機器的認知與交互、說服與商業傳播、輔助型機器人七大文獻來源。其中的“智能”主要指基于算法，為完成傳統由人類所完成的任務的自動化程序技術。在傳播中，這些技術所扮演的角色不僅是輔助傳播、自動化傳播，還是傳播渠道與中介，以及傳播者與交往對象。陳衛星（2021）認為，當前的信息傳播是基于信息生產的數據鏈組合，這就需要不斷確認數字符號和實踐經驗的關系，或者從操作形態上確定數字符號與經驗世界的相關性系數。智能傳播的認識論基石是基于作為獲取并維系意義感、價值感、存在感的來源的人與人之間關系的建構。盡管各類“知識地圖”和研究進路為理解當前智能傳播研究的狀況提供了一個極具規模基礎的認知框架，但對“智能”所采取的單一的、基于算法或數據的辨析，極易造成對智能傳播和智能媒體概念理解的局限。

隨著數字技術應用的深化，倫理風險及其規制成為智能媒體研究中的一個重要主題。從傳統媒體、互聯網和數字媒體，到智能媒體，倫理規范也隨之走向復雜化，特別是隨著非國家行為體——超級平臺的崛起，人工智能技術逐漸被少數人所掌控。數據不當收集與使用、機器流量與數據欺詐、精準推送與信息繭房，以及知識產權侵犯等問題成為智能媒體的倫理風險點。智能化日常實踐及智能傳播參與風險存在三重特征，即技術（全時生產與強力控制）、傳播（中心化傳播與文化的開放性）、個體（多重分身與混合經驗）。此外，在算法治理中，自動化決策使算法成為社會秩序的來源和因素，即一種社會控制（social control）的算法治理。有學者提出，智能傳播時代媒體的運用應該基于對“道”的領悟，也就是在傳播手段、傳播工具之上充分認識和掌握規律。最重要的傳播之“道”是要用主流價值導向駕馭算法。人類信息傳播系統歷經了從封閉式到半開放式再到完全開放式的重要轉變，同時，人類傳播也從單一的信息需求發展為對多樣信息以及有效信息的需求。因此，從大眾傳播、社交傳播到智能傳播，對人類社會信息傳播范式轉變的分析將為更好地理解當前階段的特點提供必要助益。

智能媒體與智能傳播是人類數字技術發展的結果，也是人類信息傳播機制重大變革的結果，需要超越技術、應用和功能層面，深入信息傳播機制變革之中。機制原本指機器的構造與運作原理，也指有機體的構造、功能及其相互關系，后泛指社會或自然現象的內在組織和運行的變化規律。在社會科學中的內涵可以表述為“在正視事物各個部分的存在的前提下，協調各個部分之間關系以更好地發揮作用的具體運行方式”。社會信息傳播機制是指人類社會層面信息傳播過程的總體概括，涉及信息傳播的形式、方法以及流程等各個環節，包括傳播者、傳播途徑、傳播媒介以及接收者等構成的統一體。

諸多研究表明了一種認識論一認知主義視角，從思維、感知和行為方面展開對智能的研究。然而，在信息傳播機制角度，智能媒體與智能傳播概念的核心并不是“智能”，而在于“數據”。數據驅動的信息生產方式、數據驅動的信息傳播方式，是智能傳播的本質。我們需要從人類信息傳播的演變歷程和數字技術的演進歷程出發，界定智能媒體和智能傳播概念的內涵、外延與本質，為開啟傳播學范式轉變提供正確的認知框架和基礎的理論框架。

（一）陷入人工智能的技術迷思

考察學術界相當概括的定義，智能媒體通常被認為是用人工智能技術重構新聞信息生產與傳播全流程的媒體，或智能媒體是人工智能技術介入和參與的傳播活動，包括以智能技術為中介的人類交往過程及其影響、人類與智能技術交往的人機傳播過程及其影響，以及智能媒體是具備較高的識別與理解能力，能夠在營銷傳播場景中進行最優決策，并具備通用性進化與自我創造潛力的媒體。智能傳播指將具有自我學習能力的人工智能技術應用在信息生產與流通中的一種新型傳播方式。

概念誤區的核心恰恰在于人工智能技術。站在新興技術、產品和應用的層面，技術特性顯然是首要因素，也是最具有表征特點的。但是，對于智能媒體這個概念，技術本身反而具有誤導性。

人類信息傳播，無論是人際傳播還是長期以來的大眾傳播，無論是信息生產過程還是信息傳播過程，雖然技術有著不同程度的參與，但人始終是其傳播過程或者傳播機制中的重要環節，尤其是決定性的“守門人”角色。而人顯然是真正最具智能的生物。從這個意義上看，人類信息傳播從來都是“智能”的。

人工智能不僅僅是新聞傳播學的熱點，更是整個技術領域和商業領域的熱點，甚至也是各國競賽和博弈的熱點。因此，這一詞語已經形成碾壓式的流行態勢。人工智能在商業話語、社會消費話語和政策話語中也成為主導性的熱詞，成為顯著的“技術迷思”。人類學家克洛德·列維一施特勞斯（Claude Levi-Strauss）認為，神話是人們為了處理社會生活中難以完全解決的矛盾而編造的故事。迷思是指對事物不了解的地方，對事物的誤解。迷思最初的意思是一種虛構的敘述，超自然的人物、行動或事件通常被包括在內。隨著人工智能熱潮爆發，人工智能迷思成為新的技術文化現象。未來學和想象力在一定程度上超越了科學理性，形成了一套強大的主流話語體系。

新聞傳播學是一個極具文科特性的社會科學領域，對“技術”的理解更多停留在哲學思辨層面。而在今天技術主導社會更主導傳播的時代，對于技術的理解無疑局限了對發展趨勢和創新變革展開更富有學理和理性的認知。恰如《技術的本質》作者布萊恩·阿瑟（W.Brian Arthur）所言：“我們了解許多關于技術的‘術’，但對其中的‘道’知之甚少。這里缺失的是某一個一般性法則，它可以賦予主義一個邏輯框架，一個有助于填補這鴻溝的框架。之所以我們會缺失關于技術的‘道’，可能是因為兩個原因：一個是因為技術一直處于科學的陰影之中，另一個是那些認真思考技術的人大多數都是社會學家和哲學家（他們把技術看成一種客體，一個黑箱，缺少一種技術的內部視角）?！蔽覀冇肋h都不應該停止質疑技術是如何工作的，即使我們正試圖將其融入日常生活。

要正確理解智能傳播，首先要對“人工智能”這個名稱正本清源。很多問題的根源還在于術語本身?！叭斯ぶ悄堋钡拿?、被稱為“人工智能之父”的約翰·麥卡錫（John McCarthy），在1956年創造該術語時，發起了四人研究項目，目標是“找到某些途徑，使機器能夠使用語言、形成抽象概念、解決目前留給人類的各種問題，并改進它們自己”。后來麥卡錫對這個自己命名的術語表示了后悔，他覺得“人工智能”這個詞起點太高，給別人造成了太多的遐想。他認為應該使用更平實的“計算智能”。人工智能的本意是“智能”啟發的計算（intelligence-inspiredcomputing）。所以，“人工智能”的本質還是計算。另—位“人工智能之父”馬文·明斯基（MarvinLee Minsky）給人工智能的定義雖然有點繞，但是明確清晰：人工智能就是讓機器來完成那些如果由人來做則需要智能的事情的科學。人工智能不是^造智能。真正意義上的智能研究，目前主要是神經科學和認知科學等領域研究的內容。

在很長一段歷史時期，存在著兩個層面的人工智能：一個是科幻界和文學界，當然也包括未來學領域基于想象的人工智能，一般具有自主意識，達到甚至超過人類智能水平;另一個是科學界和工程界，科學的人工智能。這兩者之間一直涇渭分明。麥卡錫可能無法想象在“人工智能”誕生半個多世紀之后，“人工智能”這個名稱能受到前所未有的青睞。兩者之間的邊界被打破。這個名稱的妙處，恰恰在于給各界人士加諸各種自由想象的空間。人工智能這一概念造成的技術迷思，已經成為當代最突出的現象之一，影響了由此衍生出來的、以智能為前綴的一系列新概念。

要正確理解智能媒體和智能傳播概念的本質，首先需要對“智能”去魅，進一步理解人工智能技術的內在，即回到計算。喬安娜·布萊森（JoannaJ.Bryson）指出歐洲使用錯誤的人工智能定義，將會極大影響正在推進的《歐盟人工智能法案》的真正效果。定義不能過于寬泛也不能過于狹窄，同時不能過于復雜，應該有一個簡單、廣泛的智能定義?！爸悄茱@然是一個計算過程：將有關世界的信息轉換為某種行動。這個定義通常是有用的，因為它提醒（或向人們解釋）智能不是某種超自然的屬性，或者只是‘人類的思考方式’，而是我們在不同程度上在整個自然中發現的物理過程?！?/p>

人工智能概念本身引發了過于強大的想象力，使得學界對于智能媒體的研究大多指向了人工智能技術對新聞傳播在應用、倫理以及治理層面的影響，比如算法與權力、智能傳播的媒介倫理、智能傳播的法律問題、人工智能與新聞生產等，而對于智能背后真正的基礎性要素——數據和數據處理的角色與意義，反而關注甚少。

當然，技術迷思的最大誤區就是因為人工智能的特性而越來越將技術視為新的主體，或者成為并列主體之趨勢，動搖“人”在傳播中的主體性地位，這顯然具有極大的誤導性。迄今為止，所謂的人工智能技術都屬于沒有自我意識的弱人工智能，并沒有真正脫離人的主導和控制。強人工智能還處于前瞻性的想象之中。將智能視為主體，或者呈現出主體特性的趨勢的“幻象”，無疑將極大誤導研究的重點和方向。

（二）核心是“智能”還是“數據”？

智能的含義是“智慧和能力”。智能媒體就是“具有智慧和能力的”媒體。但是，就源自人工智能技術的“智能媒體”概念，其“智能”很大程度上也是一個隱喻。我們必須透過現象看本質，超越這個隱喻的表面，深入隱喻的內在，進行深度剖析。

人工智能誕生以來，一直處于爭議的中心。圖靈很早就預見了“人工智能”一詞在含義上可能造成的歧義：一方面，它可以用來描述在非常特定的領域執行任務的軟件，也可以用來設想一個“通用”或“強大”的人工智能的夢想;另一方面，它還可以被解釋為僅僅是對智能的模擬，或者是向機器灌輸意識的項目。人工智能是一項基礎性研究，主要涉及知識表示、智能搜索、推理、規劃、機器學習、知識獲取、模式識別、神經網絡、智能算法、機器學習等。其中，機器學習作為人工智能的一個重要分支得到了長足發展，包括深度學習、強化學習、深度強化學習等。隨著互聯網發展到了移動互聯網時代，人工智能也全面開啟了產業化進程。媒體傳播領域是其中之一。

人工智能的三大要素是算力、算法和數據，而數據是要素的要素，處于三者中的基礎性地位。從這三大要素入手展開解析，有助于使人工智能脫下“神秘的外衣”。智能媒體就是“算力、算法和數據”這三大要素主導下的信息傳播方式。通俗而言，算力就是計算能力，指的是處理數據的能力。而算法就是一系列解決問題的指令、步驟或策略機制。這里的數據指的是大數據，或稱海量數據，是互聯網發展帶來的實時、大量、多元的數據。相比誕生于1956年的人工智能來說，算力、算法和數據都要“古老”得多。如維克托·邁爾一舍恩伯格（Viktor Mayer-Schnberger）在其著作《大數據時代》中所指出的，數據分析已改變其傳統模式（如隨機采樣、精確求解與強調因果），而強調全體數據、近似求解和要關聯不要因果。而智能時代的到來，主要在于今天我們在算力和大數據方面有了全新突破。開啟智能時代的最具標志性的“阿爾法狗”事件，就是算力和數據達到新階段的典型。

今天人工智能技術得以爆發，開始在社會各領域廣泛應用，主要是算力、算法和數據這三大要素發展到一定階段的結果。其實，深入歷史，算力、算法和數據一直在信息傳播中發揮著作用。而今天，智能媒體和智能傳播的出現，是算力、算法和數據三大要素發展到一定程度、突破臨界點的結果。但審視一下這三大要素，都與真正意義上的“智能”還有很遠的距離。

算法技術影響下社會結構的深刻變革，以及當今社會正步入“算法社會”等論調，占據著智能傳播的重要位置。在人文學科數字化趨勢下，算法與智能的結合代表了一種科學探索的潛力。人們對世界的認知和對事物的理解也從對信息意義之變化的追求轉向對信息結構重組的競爭。算法邏輯在某種意義上是把理性或信仰消解為可計算的信托式的數據代理機制，并在此機制的運作下“產生一個傳播政治經濟學的新語境”。通過技術方法、理論范式、思想觀念，以及規范未來等層面對基于算法的智能傳播現象進行梳理和類分，方師師認為，算法作為一種“技術文化實體”，可以成為了解社會結構和理解社會現狀的切口。立足于美國哲學家唐·伊德（Don Ihde）技術哲學的“八.—技”關系視角，蔣曉麗等人闡釋了智能傳播時代人與算法技術“具身—詮釋一它異”三重關系交迭的存在。

因此，智能媒體是數字技術發展到一定的階段，開始促成信息生產和傳播方式產生革命性的突破。促成信息傳播的生產方式和生產關系，開始發生根本性的變化。這三者之中，算力主要是硬件技術的提升，算法主要是軟件技術的提升，兩者都不是新鮮事物，都可以與人類數字技術和計算機技術的歷史一樣“古老”而漫長。發生真正突變的基礎性因素是數據，今天“全民、全域、全息、全時”的數據使得一種數據驅動的智能傳播機制成為可能。

大數據是當下人工智能的真正基礎，有了強大的數據資源，通過算力和算法，就可以提煉出復雜事件背后的數字規律。人工智能的核心還是大數據，人工智能某種意義上也可以被稱為大數據技術，它導致了人類社會的信息和決策機制的變化。而人工智能對于信息傳播帶來的影響也基于數據，給社會信息傳播帶來了顛覆性的變革，重構了信息傳播的基礎性機制。因此，智能媒體和智能傳播的核心與其說是外在表現出來的“智能”，以及各種智能技術與應用，不如說是數據作為整個信息傳播過程中的基礎性地位。所謂的智能媒體（智能傳播），實質上就是算力、算法和數據這三大要素使用或者作用于信息傳播中的結果。從這個視角出發，就可以避免被“智能”的概念所牽制、所誤導。其中，數據的角色、作用和運行機制，是理解智能媒體和智能傳播概念的關鍵所在。

大數據進入新聞傳播業比人工智能更早，一個是意識到利用大數據進行新聞傳播研究，典型的如計算傳播學;一個是將大數據技術應用于新聞傳播，典型的就是數據新聞的實踐。顯然，同人工智能技術一樣，學界對大數據的接納也基本局限在技術應用層面，而對于數據重構社會信息傳播機制的關注甚少。

總之，智能媒體和智能傳播概念中的“智能”無疑是一個很好的定語，很難找到另一個恰當的詞。但是，從學術層面，這里的“智能”更多是一個精彩的隱喻，幫助我們理解，更有助于社會的傳播、接納和不假思索的“理解”，而并沒有真正直達媒體和傳播的本質。另一個極端就是在人工智能產業化和商業化浪潮的巨大光環下，從“萬物皆媒”到“萬物皆算法”，乃至“萬媒皆智能”等大量基于人文想象力、缺乏基本學理支撐的術語和論斷占據了學術研究領域，未來學的話語和敘事風行一時。這兩個極端，使得當人類社會信息傳播面臨最大變革浪潮的時刻，我們的學術研究現狀依然局限在“見木不見林”的視野之中。造成這種尷尬困境的，除了人工智能本身的迷思之外，還有傳統新聞傳播學自身嚴重的路徑依賴。一個是過度指向缺乏現有科學技術支撐的未來，一個是過度指向早已經趨于代謝的過去，這兩大完全相反的方向的張力，作用于今天處于變革中央的新聞傳播學，制造了我們理解與認知的陷阱和誤區。

（三）走出傳統狹義的媒體思維

對于“智能”的去魅和還原，并不影響智能傳播的革命性，反而有助于我們更清晰地理解和認知這場革命的本源。除了需要對“智能”展開深入的辨析，更需要對學科中最重要的詞語“媒體（傳播）”進行辨析，才能有助于我們深刻認識智能媒體和智能傳播的概念。

媒體是傳播信息的媒介，指人借助用來傳遞信息與獲取信息的工具、渠道、載體、中介物或技術手段，也指傳送文字、聲音等信息的工具和手段。狹義的媒體是新聞媒體。智能傳播，特別是算法對新聞業的影響成為智能媒體研究的重鎮?；跀底只c數據化驅動的新聞生產實踐被視為智能傳播的核心要素。

移動通信、人工智能、智能終端技術和社交媒體的發展導致如物聯網、云計算、智能軟硬件和大數據等技術滲入媒體行業，同時也引起了媒體形式、內容制作、分銷渠道、用戶體驗等領域的變化。一方面，有學者將我國智能媒體劃分為以澎湃新聞、界面新聞為代表的傳統媒體轉型的智能媒體，以及以今日頭條為代表的互聯網企業所屬的智能媒體兩大類;另一方面，智能媒體開始成為媒體組織戰勝競爭對手的重要發展方向。智能媒體的研究主要集中在智能技術、個性化推薦系統、算法可信度與問責機制，以及智能技術參與互聯網治理和信息價值觀等。智能媒體對社會信息傳播帶來的影響與系統性問題超出了單一學科范圍，智能媒體的研究呈現出跨學科的特點，包括來自計算機和傳播學、管理學和哲學等領域學者的貢獻。特別是，隨著人工智能在出版領域應用的深入，從智能時代的內容生產、出版流程再造、智能編輯，到著作權保護、人才培養，一個打破了原有知識生產、把關和傳播格局的智能出版時代正在到來。

媒體融合是從20世紀80年代開啟，90年代開始爆發的人類信息傳播變革的宏大的進程。但是，今天不少學術研究開始將媒體融合窄化為傳統媒體的轉型升級，這無疑會極大誤導媒體融合的國家戰略和時代使命。智能媒體也是如此。理解智能媒體不能局限于傳統的新聞媒體視角，而應該基于整個社會信息傳播的開闊視野。真正意義上的人工智能，也就是具有與人相當或者類似智能的強人工智能（strong AI），被認為有知覺，有自我意識，真正能推理（reasoning）和解決問題（problemsolving），目前還是一個典型的“霧件”（指超前發布，但無論項目延期與否，都最終無法發布的軟件或硬件產品，暗示過分樂觀，有時甚至欺騙的行為）。即便“強人工智能”概念提出者約翰·羅杰斯·希爾勒（John Rogers Searle）本人，也根本不相信計算機能夠像人一樣思考。將學科的方向和希望寄托在“霧件”身上，顯然是非常危險的。新的智能時代，新聞傳播學更應該關注現實中發生的新的傳播現象，從實踐中洞察未來之路。

比如，迄今為止，人們對新冠肺炎疫情期間發揮關鍵作用的“健康碼”，就缺乏傳播學視角的深入研究。伴隨著疫情的常態化，“掃碼”成為非常時期平衡大規模流動性和安全性的“技術一制度”抓手。作為典型的智能媒體，健康碼看起來似乎并不如人們通常所理解的那么“智能”，甚至不像我們熟知的“媒體”模樣，但健康碼是迄今為止最為典型而純粹的智能媒體。可以說，健康碼是第一個真正的智能傳播應用，雖然功能還相當單一。健康碼第一次實現全國范圍內的“全民、全域、全息、全時”的傳播，無疑是一次媒體的重大創舉。

智能傳播時代，我們需要對媒體內涵和外延有全新的認識，對于媒體的認知要有更新的突破。智能傳播本質上是數據成為傳播最關鍵的基礎設施的傳播模式，也是媒體新的最根本的要素。智能技術大大拓展了媒體與傳播的內涵和外延。實際上，隨著技術的發展和媒體的演進，媒體的范疇也一直在不斷拓展。從我們大眾傳播機制下的新聞媒體，到網絡傳播機制下的信息媒體，再到社交傳播機制下的社會化媒體，今天的智能媒體（智能傳播），通過機器的力量，基于數據驅動的智能傳播大大拓展了傳播本身的內涵和外延，將大大超越傳統狹義的信息傳播概念，越來越全面深入地融合、嵌入生活、經濟、文化和社會各個層面。它不僅對智能社會生態的構建起到關鍵作用，媒體參與社會治理的主體性也不斷增強，并逐步深入國家政治和權力底層，改變戰爭形態和方式，同時也必將帶來社會結構和社會運行的改變，重塑國際傳播和國際秩序。2022年的俄烏沖突就成為人工智能在現代戰爭中全面使用的“超級實驗室”。

總之，智能傳播時代的到來，是傳播真正發揮人類社會基礎性作用的新階段。傳播第一次成為真正意義上的社會關鍵基礎設施，也就是社會基礎設施之基礎設施，極大改變了傳播的內涵和外延，重塑了傳播在人類社會中的角色和作用。

（四）中國傳播學自主理念和理論的挑戰

智能媒體是一個尚在探索中的具有中國特色的學術概念。智能媒體和智能傳播諸多誤區的另一個根本性問題，在于失去國外理論的參考和支撐之后，中國傳播學如何自主推動理念和理論的前瞻性研究。綜觀近年來智能媒體和智能傳播領域相關研究，西方主要聚焦于人工智能對傳播和媒體（產業）在理論、應用、倫理等維度所產生的影響與變化，如自動化新聞、媒體中存在的技術風險和責任。

可以說，在智能媒體和智能傳播的發展與研究上，中國第一次有機會近水樓臺，走在了全球前列，進入了沒有前人研究成果和現成文獻支撐的“無人區”。國外新聞傳播領域在人工智能技術的研發方面依然走在中國前面，但在智能技術策動與重構信息傳播機制的重大創新方面和大規模應用方面，中國無疑走在了全球的最前沿。無論是今日頭條還是抖音、TikTok，包括最近幾年眾多出海的算法驅動的網絡直播應用，以及“健康碼”（或者行程碼）等典型的智能媒體應用，目前都很難在歐美找到可以對標的同等規模的應用。

在智能媒體和智能傳播研究方面，我們也面臨著一個尷尬局面。幾十年來，我們習慣了由歐美引領的傳播技術與應用變革，也習慣了歐美在傳播學領域新理念和新理論的引領，我們習慣了跟進，不斷陜速地跟進。但今天，我們已經面臨一個從跟進到引領的根本性改變。如何跨越這個前所未有的“鴻溝”，成為我們現實的挑戰。

智能媒體和智能傳播的概念和理論構建，已經是擺在我們面前的現實問題。目前，以Facebook和Twitter為代表的社交媒體還是海外主導性的信息傳播機制。因為缺乏智能媒體廣泛實踐的支撐，目前海外學術界對智能媒體和智能傳播的研究依然處于對智能技術應用為主的關切層面。對于數字技術引發社會信息傳播機制變革的真正意義上的智能媒體和智能傳播理論成果，還沒有成為主流。當然，基于社會科學深厚的底蘊和優勢，海外學術界依然有相當多值得我們借鑒和學習的理論成果和思想創見。

挑戰面前，最切實的研究策略和方法，一個是回到歷史，重新梳理歷史，總結規律和趨勢，讓歷史告訴我們未來;一個是基于現實，深入正在發生的變革前沿和實際應用，深度剖析，提煉規律。這兩種方法無疑是我們正確把握智能媒體和智能傳播概念的關鍵。

二、傳播機制比較：人類數字技術和信息傳播演進歷程

為了更好地理解智能傳播帶來的信息傳播格局的變化，盧西亞諾·弗洛里迪（LucianoFloridi）提出了“信息哲學”（philosophy ofinformation）概念，試圖從信息的概念本質和基本原理，以哲學的方式辯論計算機方法論的應用。智能傳播是在信息技術智能化的基礎上建立起來的一種文化結構。我們更應該從歷史和理論出發，提前洞察智能傳播帶來的潛在的范式轉變的可能性和未來方向。

托馬斯·庫恩（Thomas Samuel Kuhn）的范式轉變是一個相當泛濫的概念。我們必須正本清源，更要分清所指的領域。范式轉變是指一種根本性、顛覆性的創新與變革，是從底層要素、運行機制乃至價值觀等各個層次的重新“格式化”。本文所指的范式轉變，不是研究方法和學科層面的，而是整個社會信息傳播層面的，是信息傳播賴以存在的整體基礎設施的重構與再造。智能媒體及其背后的智能傳播，代表了人類全新的信息傳播機制。我們需要系統追溯人類信息傳播的范式轉變，尤其是深入幾次重大的傳播機制變革，從歷次變革的邏輯和規律中，更好地理解這場革命的特點和意義。

雖然一切傳播都或多或少具有大眾傳播屬性，但只有當印刷術誕生，人類歷史上才首次出現通過大規模生產進行信息傳播。而從那時開始，人類社會主流的信息傳播大致經歷了四次重大的傳播機制變革：大眾傳播、網絡傳播、社交傳播和智能傳播。尤其是20世紀90年代互聯網浪潮到來，短短三十年，人類信息傳播機制已經發生了幾次重大變革。變化之大、迭代之快，加上新舊機制的聯動與融合，使得我們更多將視野局限在新技術、新產品和新應用層面。深入信息傳播的動力學機制，才能更好地把握變化的規律和趨勢。

在互聯網革命爆發之前，傳統大眾傳播是社會信息傳播的主流。大眾傳播是典型的內容驅動機制。這里的內容主要是媒體專業人士生產的內容。20世紀90年代，互聯網商業化浪潮開始，新的網絡傳播機制快速崛起。這一階段是web 1.0時代，依然是網絡編輯主導的一對多的內容驅動機制。當然，隨著網民的爆炸式增長，專業與業余人士的復合內容是網絡傳播的主體。美國的雅虎與美國在線，中國的新浪、搜狐、網易這三大門戶網站是典型代表。當然，網絡傳播依然以自上而下、集中控制的內容驅動為主，因此統一屬于大眾傳播范式（也稱大教堂模式）。2000年之后，隨著web2.0崛起，網民開始成為主導性的內容生產者。尤其是移動互聯網的爆發，用戶驅動的社交傳播機制開始成為社會信息傳播的主導機制。美國的Facebook和Twitter，中國的博客、微博和微信是其中的典型，由此開始形成與大眾傳播范式競爭、替代和博弈的自下而上、開放性、分布式的數字傳播范式（也稱大集市模式）。而今天，數據驅動的智能傳播機制越來越突出，開始與社交傳播機制形成聯動與融合，成為互聯網應用的創新前沿，進一步強化了數字傳播范式作為社會信息傳播的主導性范式。

目前，智能傳播機制和社交傳播機制還處于難解難分、相互聯動的膠著階段。兩者緊密相關，卻也呈現出鮮明的差異。最成功的社交媒體如美國的Facebook和中國的微信，其信息傳播機制的核心驅動就是用戶，用戶的人際關系是信息傳播的主要路徑。用戶不發布信息、不轉發信息、不點贊，信息傳播就處于休止狀態。一個典型的狀態就是進入深夜，人們都進入了靜默狀態，朋友圈偶然有更新，那基本是夜貓子或者處于其他時區的用戶有所“動作”。而智能傳播基于“算力+算法+數據”的新型傳播機制，可以任何時候都處于“永不眠”的狀態。

當然，實際中的社會信息傳播機制不可能像學術概念定義得那么涇渭分明，而是呈現出大眾傳播、網絡傳播、社交傳播和智能傳播等四種傳播機制靈活組合、高度協同的融合聯動狀態。比如以TikTok為代表的短視頻，內容的表現層就是高度融合了以用戶為中心的社交媒體屬性，而在內容生產、內容篩選和內容傳播的底層，通過大數據的用戶畫像和算法機制，將智能作為傳播的核心驅動力。智能傳播強勢崛起，新舊機制此消彼長，舊有范式相對下降的格局是大勢所趨?？傊羁贪盐蘸投床熘悄軅鞑サ暮诵模仨毷紫然趶拇蟊妭鞑サ綌底謧鞑シ妒睫D變的大趨勢。

（一）概念的本質：數據驅動的新型傳播機制

人工智能半個多世紀的發展，大致經歷了三個階段，或者說三波熱潮。第一個階段是基于符號邏輯和專家系統，由規則驅動的確定性智能;第二個階段是基于神經網絡和深度學習，由數據驅動的不確定性智能，就是當下這波熱潮;第三個階段，一般認為是基于強化學習和涌現智能，由交互驅動的涌現智能。第三個階段還處于早期的研究探索階段。顯然，今天給社會信息傳播帶來全新變革的，就是數據驅動的不確定性智能。未來第三個階段的涌現智能，肯定會給信息傳播帶來更大的變革，值得關注，但是還比較遙遠。學術界應該重點關注和明晰這一輪數據驅動的人工智能對信息傳播帶來的變革。

當下，智能媒體和智能傳播處于發展的初級階段，更多的是人工智能技術在信息傳播各個環節中的應用，比如數據新聞、AI主播、機器人寫作等。當然，新興的應用也開始影響傳播方式。比如自我傳播層面，智能手表重要的健康監測功能;人際傳播層面，智能音箱開始進入尋常百姓家庭，聊天機器人也開始被廣泛接受;組織傳播層面，不同層面的輿情監測服務開始產業化;群體傳播層面，不同程度使用了人工智能技術的網上直播成為熱點;大眾傳播層面，算法驅動的短視頻應用是第一個與社交媒體展開競爭的主流應用。當然，更多的智能媒體和智能傳播開始被廣泛應用于社會治理之中，比如基于個人行蹤軌跡的健康碼和行程碼，其形態和方式越來越豐富多元，大大拓展了媒體的內涵和外延。

在算法推薦技術的實現方面，首先，通過協同過濾算法的基于行為的推薦，根據用戶留下的大量行為數據，特別是對于推薦內容的反饋數據，形成有效的推薦。其次，根據用戶歷史瀏覽內容的標簽，以及用戶自身標簽進行匹配，實現內容推薦。隨著推薦技術的升級，算法推薦越來越多地過渡到語義推薦，對相似語義配對。

作為智能媒體的典型案例，TikTok是迄今為止智能媒體的第一個撒手锏應用，也是第一個對傳統用戶驅動的社交媒體產生顛覆性威脅的應用。TikTok成功的首要因素不是短視頻形式，而是數據驅動的內容生產和內容傳播。這就是為什么在TikTok流行之后，Facebook和谷歌等美國互聯網巨頭紛紛推出類似的短視頻服務，比如Facebook的Reels和YouTube的短視頻服務Shorts。盡管這些巨頭在資金實力、用戶基數等方面都占據顯著優勢，但是都沒能對TikTok構成實質性的威脅，核心原因就在于競爭對手更多“模仿”甚至“抄襲”了TikTok的短視頻形式，但無法簡單拷貝和模仿TikTok背后算法驅動的傳播機制。騰訊基于微信十億級用戶的優勢，也屢屢涉足短視頻領域，但依然難以對抖音構成直接的競爭。這是因為，微信是典型的基于用戶關系驅動信息傳播的機制，與抖音基于數據驅動內容的機制有著根本差異。要彌補這兩大機制之間的差距，競爭者還要進行更多的嘗試。短視頻的競爭制高點，并不在短視頻的表現形式本身，而在于背后數據驅動的傳播機制。Facebook、谷歌和騰訊與字節跳動目前的競爭，是社交媒體和智能媒體兩種不同思維和不同機制的競爭。

深度神經網絡是當前AI的主流實現方式，性能得到了很大提升，但距離人的智能還很遠，其安全性和可解釋性存在很大問題。神經網絡的首要特點就是“極度需要數據”（data hungry），而真實場景下的數據總是變化著的、帶噪聲的甚至稀缺的，極大制約了AI潛力的發揮。顯然，隨著技術的突破性發展，未來的傳播機制一定會持續演進，出現重大突破。尤其是未來廣義AI（Broad AI）的突破，奧地利人工智能高級研究所（IARAI）創始人SeppHochreiter教授認為，將以往基于邏輯的符號AI和現有的基于數據的神經AI結合的雙向AI（bilateralAI）是最有希望實現廣義AI的方式。

（二）智能傳播與范式轉變：傳播機制的顛覆性變革

當今智能媒體和智能傳播帶來的問題與挑戰，恰恰在于不夠“智能”。智能媒體和智能傳播最核心的特征就是在信息生產和信息傳播這兩大關鍵過程中第一次剔除了“人”的環節，實現了自動化。一方面，剔除“人”的因素，是實現生產力提升的關鍵;另一方面，也使得資本和政治等單向度利益驅動的意志通過算法，成為驅動信息傳播的決定性因素，是信息繭房、算法歧視、虛假信息等問題的根源。

社會信息傳播機制塑造現代社會的結構、形態和運行方式，也決定著社會風險與危機模式。盧西亞諾·弗洛里迪（Luciano Floridi）認為智能技術是典型的“三級技術”，作為使用者的技術與作為敦促者的技術一旦被媒介技術關聯在一起，也即“技術一技術一技術”的連接方式，技術就會開始呈指數級發展。從本質上來說，三級技術（包括物聯網）的目的在于將低效率的人類媒介從技術循環的回路中去除。盡管從效率上講，智能傳播超越了人的環節而在效率上實現了革命性的突破，但從另一個角度看，智能技術也可以在很大程度上脫離人的直接控制，尤其是現有社會法律和制度的制約。

因此，“智能”這個美妙的前綴，不斷誤導著我們對智能媒體和智能傳播概念的理解，還巧妙屏蔽了智能媒體和智能傳播背后的諸多倫理問題，比如算法黑箱、安全風險、操控與自主性、隱私侵犯、算法歧視等，導致價值標的從人轉移到了算法，在價值觀上形成了黑箱倫理、力量倫理、效率倫理和工具倫理等。只有重新回到數據本身，深入數據背后的權力和利益，才能還原這種被遮蔽的重大問題，并對癥下藥，實現有效治理。

人在信息傳播的關鍵環節被剔除，但人并不能因此從信息傳播中“消失”。智能傳播的數據來源于“人”，作用于“人”。而且處于傳播“守門人”位置的算法，也是由程序員根據規劃的意圖和定義所決定的。需要通過新的制度重構治理機制，重新回到“以人為本”的信息傳播的初衷。智能媒體（智能傳播）并不神秘，我們要走出將“智能技術”視為新型主體的認知誤區。算法的背后依然是人的意志的體系，包括算法背后的商業利益，或者計算政治背后的意識形態，人依然是主導性力量。而智能的基礎，大數據主要是基于用戶，作用于用戶，交織著人的屬性和權力。理清這些權力、利益和責任，智能傳播的秩序問題就可以迎刃而解。

因此，智能傳播的治理，首要任務是打開算法的“黑匣子”，理清數據的屬性和權利，確定相應的規則和機制。歐洲GDPR確立的個人數據主權、《數字市場法》中構建的“守門人”理念、中國的《個人信息保護法》和《數據安全法》等，都已經開始讓“智能”走下神壇，回歸現實和真實。

目前，智能媒體和智能傳播還處于發展初期。以深度學習為分支的機器學習是這一輪發展熱潮的關鍵。但是，目前基于深度學習的算法，本身具有不可解釋性的固有特性，使得算法歧視、安全性脆弱以及深度偽造等問題難以得到有效解決。加上當今人工智能的發展主導權已經從學術界轉到商業界，商業利益驅動主導了人工智能的新進展，加上地緣政治的強勢介入，基于公共利益、社會利益和人類共同福祉為價值觀的科學共同體力量逐漸被邊緣化。因此，除了需要在人工智能的理論上得到重大突破外，如果不能在結構上重構智能媒體（智能傳播）的治理機制，形成真正以人為本的多利益相關方治理機制，而僅僅是通過當下基于行為和現象的技術治理，將很難駕馭“技術作惡”。從理論、方法和機制等層面，人工智能本身亟待形成真正有約束力的全球性治理規范和機制。

三、面向范式轉變的概念與未來趨勢

將智能傳播的注意力重點聚焦在數據層面，而不是相對模棱兩可的“智能”層面，才能真切地把握智能時代媒體和傳播的基本要素、運行機制與內在邏輯，才能把握智能傳播帶來的挑戰和問題。無論是信息繭房、深度偽造、算法歧視還是隱私保護，抓住數據治理這一關鍵就可以對癥下藥。而在學術研究層面，我們才能把握住真問題，實現理論的突破和建構。

要更好地定義智能媒體和智能傳播，需要從理解媒體和傳播的不同層面進行歸納和提煉。概念都有內涵和外延，即其含義和適用范圍。人工智能通常被定義為研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。但是從傳播學角度，智能媒體的概念需要超越技術視角，從傳播機制和范式轉變的視角層面確立其定義。社交媒體是指互聯網上基于用戶關系的內容生產和傳播平臺。智能媒體是指基于算法，以數據為核心驅動的內容生產和傳播的媒體形態。智能傳播就是以數據驅動為核心的社會信息傳播機制。以智能媒體為基礎的智能傳播是內容和信息生產與傳播的機制的一次根本性變革，隨著智能媒體（傳播）的崛起，人類社會主導性的信息傳播機制，以及支撐信息傳播的基礎設施都將發生革命性的變化。

人類數字技術發展到一定程度，智能媒體（智能傳播）引發社會信息傳播進入新的階段。大數據是理解智能媒體和智能傳播，也是從事智能媒體實踐與業務，以及治理與制度建設的關鍵。智能媒體和智能傳播的基礎要素是數據，當然并不是普通的數據，而是當代意義的大數據。缺乏實時、動態的大規模數據流，智能媒體（智能傳播）就是無源之水，智能傳播就無從談起。比如，現在大多數傳統媒體并不具備運行和掌控大規模用戶數據的基本能力，也因此談不上是智能媒體。智能媒體和智能傳播的內在邏輯和運行機制，必須建立在大規模數據之上。這也是智能傳播超越其他傳播機制，給整個社會信息傳播帶來變革的根源所在。以數據為內在邏輯的傳播新機制，才是人類傳播真正意義上的范式變革的關鍵。

對于未來智能媒體的發展態勢而言，融合程度的不斷加深與復雜化毋庸置疑。有學者認為，智能媒體將從技術、符號和人機關系三條路徑進行演化，具體表現為技術融合、跨場景數據貫通、需求一服務連通、機器與智能的協同以及機器智能與人類智慧的深度融合。立基于當下，數字天然是為發揮機器的力量而準備的，智能傳播的崛起呼應著數字傳播范式的全面崛起，開始主導人類社會的生活與發展。智能傳播是技術進步和人類發展的產物，是信息生產和傳播的生產方式的重大革命。它不僅改變了信息的生產方式，也改變了信息的生產關系。智能傳播是人類進入數字社會、邁向數字文明的一個重要里程碑。從一定程度上講，智能傳播不僅會改變媒體和信息傳播，也將改變過去信息化、網絡化、數字化的技術角色、社會發展與轉型進程，最終逐漸趨于融匯到一個共同的進程之中。

對于中國學術界而言，智能傳播更大的意義是帶來了理論創新與突破的全新契機。作為全球獨一無二的十億級用戶單一市場，中國在智能技術的研發和應用方面具有明顯的先發優勢。尤其在傳播領域，有著不少領先的創新應用，這為中國新聞傳播理論的突破創造了非常有利的條件。智能傳播無疑是人類信息傳播變革的新浪潮和主戰場，是我們在理念和理論的研究方面實現“彎道超車”的歷史性機遇。這雖然需要穿越重重的技術迷思，擺脫強大的固有的路徑依賴，但傳播學進入智能傳播階段，范式轉變已經不可阻擋。