“媒介即訊息”視域下對人工智能技術的思考

張 婧

（作者單位：西安外事學院）

1 “媒介即訊息”的內涵

馬歇爾·麥克盧漢認為，媒介即“In the middle”（在中間），或“Go between”（在兩者之間），是一種通道，一種由某物到達另一物的手段、工具、中介空間[1]。在這個意義上，光是媒介，水是媒介，火車也是媒介，而當我們把媒介的定義窄化為“為人類傳遞信息的載體”時，其演變的過程就與工具的發明、技術的發展，以及創造性的人類活動產生了直接的關聯。例如，古代的洞穴壁畫、烽火、驛站等都屬于媒介，在信息的傳遞中承擔著重要的角色。隨著科學技術的進步，社會上逐步出現了報紙、電報、廣播、電視、互聯網等媒介，而每一種新媒介的產生不僅改變了信息傳遞的方式，幫助人類提高了信息傳播的效率，也塑造了區別于舊媒介的信息交流空間，從而使得社會各方面產生了深淺不一的變化。

“媒介即訊息”是馬歇爾·麥克盧漢在他的《理解媒介：論人的延伸》一書中提到的一個命題，即媒介技術通過它們的形式而非傳遞的內容來塑造社會，任何媒介或技術的“訊息”就是由它引入事物的尺度、速度或模式的變化，即“媒介的訊息=技術創新引發的變化”[1]。在這里，他強調媒介本身和它所傳遞的內容同樣重要，甚至由于媒介的影響很強大，任何“內容”或“信息”的沖擊力都遠不如媒介本身的沖擊力。

“任何技術效應都在人身上產生新的平衡，平衡又產生全新的技術”[2]130，馬歇爾·麥克盧漢將一切技術都視為媒介，并直接指出了“自動化是信息”這一本質，認為自動化“不僅結束了勞動里的職業分工，而且結束了學習里的專業分化”[2]326。當今的人工智能技術以機器學習為核心，在視覺、語音、自然語言、大數據等應用領域迅速發展，像“水電煤”一樣賦能于各個行業（因而也被稱為“新電力”），從這個意義上講，人工智能當然是“媒介”，也的確帶來了不同尋常的“訊息”。

2 人工智能的本質及發展

2.1 人工智能的本質

美國人工智能之父約翰·麥卡錫將人工智能（Artificial Intelligence, AI）定義為“制造智能機器的科學和工程”；馬文·明斯基對“智能”的定義則是“如果由人來做就需要智力的事情”和“解決難題的能力”；而由騰訊研究院主導所著的《人工智能》一書中給的定義更為明確，該書提到人工智能其實是一組技術的統稱，而不是一種籠統的能力，如決策能力涉及強化學習。創造力是指跟創造有關的生成模型，在內容生成領域會有很好的應用。情感計算研究就是試圖創建一種能感知、識別和理解人的情感，并能針對人的情感做出智能、靈敏、友好反應的計算系統，即賦予計算機像人一樣的觀察、理解和生成各種情感特征的能力[3]。

硅谷人工智能的先行者——皮埃羅·斯加魯菲教授，在其所著的《人工智能通識課》中指出，“人工智能不是神奇的魔術，只是計算科學在自動化技術上的實踐應用”[4]5，但同時他也提到，“人工智能不是自動化，也不是好萊塢科幻片中出現的，而是介于兩者之間的。重復的任務不需要人工智能，如果它是重復的，一個簡單的算法就可以實現”[4]103-104。可以看到，皮埃羅·斯加魯菲教授一方面認為人工智能確實是在做類似“自動化”的工作，但同時人工智能的能力水平也不止于此。他在書中進一步闡述，人工智能包含四大類技術：計算機視覺（目標檢測、人臉識別、場景分析）、自然語言處理（語音識別、自動翻譯、文章分析、情緒分析）、推理（精確和非精確推理），以及自我學習。但是，技術永不止步[4]106。可見，皮埃羅·斯加魯菲教授仍然保留了對人工智能定義的想象空間。

2.2 人工智能的發展

1950 年，艾倫·麥席森·圖靈提出了“圖靈測試”，即如果讓一臺機器在5 分鐘內回答出由人類測試者提出的一系列問題，且能夠有超過30%的答案讓測試者誤認為是人類所答，那么就可以認為這臺機器是“智能”的。1956 年，約翰·麥卡錫教授在著名的“達特茅斯會議”上提出了一個假設：（人類）學習的每一個方面或智能的任何其他特征，原則上都可以被精確描述，以至于可以用機器來模擬它。在這次會議之后，“人工智能”作為一個計算機科學的研究領域被正式地確定下來；同年8 月，世界上第一個基于艾倫·紐維爾和赫伯特·西蒙的邏輯推論，由蘭德公司的克里夫·肖編寫的人工智能程序開始運行。此后，人工智能基本上沿著符號主義（Symbolism）和聯結主義（Connectionism）兩條路徑演變和發展。

符號主義人工智能是第一代人工智能，這種主義認為符號是人類認知和思維的基本單元，人類認知的過程就是在符號上進行的一系列運算，因而，人類可以通過傳輸給智能機器大量的數據，增加其智能性，來完成模擬人類的推理、運算和判斷。而聯結主義人工智能則是第二代人工智能，這個學派認為計算機可以通過模擬人類的神經系統，來探索大數據驅動下的機器學習方法。聯結主義認為對于提升機器的智能性而言，重要的不是知識的表示，而是通過對環境的模擬和對環境的刺激選擇出更具適應力的算法。當然，也有學者認為，這兩者逐漸呈現出融合的傾向，符號主義人工智能的思維和聯結主義人工智能的思維，分別對應人類的演繹式思維和歸納式思維，前者注重從人類的經驗當中提煉和獲取知識，后者則傾向于從個案當中總結和歸納知識，人類思維活動往往是這兩者的融合[5]。

除了理論層面，在戰略應用層面上，世界主要國家也都十分重視對人工智能的戰略部署。美國接連發布了一系列舉措促進人工智能技術發展，并將其上升到國家戰略層面；英國在《2020 年發展戰略》部署中，著重提出了加速人工智能技術發展的議題；日本在2015 年制定了《日本機器人戰略：愿景、戰略、行動計劃》。在我國，國務院于2017 年發布的《新一代人工智能發展規劃》是中國在人工智能領域的第一個部署文件，其確定了人工智能產業發展的指導思想、基本原則、戰略目標和總體部署，確定了人工智能產業在2020 年、2025 年及2030年的“三步走”發展目標[6]。可見，各國都在積極探索人工智能技術的發展與落地，該技術已經成為各國謀求自身發展的重要武器。

2.3 人工智能的類型

一般來說，人工智能處理可以分為兩類：第一類是決策式人工智能（Decision Artificial Intelligence, DAI），通過回答“選擇題”來處理判斷、分類、回歸、推薦等任務，本質上是基于模型進行決策，通常使用決策樹、貝葉斯網絡、馬爾科夫決策過程等模型。決策式人工智能常應用在自動駕駛、醫療診斷、金融投資等領域，如2016年擊敗了韓國職業九段棋手李世石的阿爾法圍棋就屬于決策式人工智能。第二類是生成式人工智能（Generative Artificial Intelligence, GAL），側重“問答題”式的提問，模型需要根據輸入自動生成一些新的內容或信息，通常使用深度學習模型來生成圖片、文本、音頻、視頻等，即所謂的人工智能生成內容（Artificial Intelligence Generated Content, AIGC），也可以用于模擬仿真、自動創作、編程等領域。例如，在全世界重新掀起人工智能討論的現象級應用ChatGPT 就屬于生成式人工智能。當然，除了這兩種常見的人工智能之外，還有更具前沿性的通用人工智能和具身人工智能，但是目前兩者尚未有落地的應用。

3 人工智能技術帶來的“訊息”

3.1 中介空間的“新兩端”

前文提到，媒介本身的含義是“在中間”，是一種中介空間。那么當我們討論媒介時，就不能只討論這個居中空間，還一定要看到其連接的兩端是什么，有沒有什么新的變化，新的變化產生了什么樣的影響。例如，廣播連接了廣播員和聽眾，電視連接了主持人和觀眾，互聯網連接了世界上任意兩個終端屏幕前的人。而人工智能技術連接的“新兩端”，對于不同的人工智能應用來講，也是截然不同的。

對于決策式人工智能而言，它所連接的兩端中，一端是有相關需求的輸入問題的人，另一端則是從大模型中篩選出的、能夠進行信息和決策判斷的智能設備；而對于生成式人工智能而言，一端仍然是有相關需求的輸入問題的人，而另一端已然是能夠通過深度學習而生成的、具有人類智慧和思維邏輯的智能機器。例如，當在ChatGPT 中輸入“作為一名文科生，我該如何投入人工智能的浪潮中”，它不僅會給出“學習基礎知識、編程語言；了解人工智能在文科領域的應用、跨學科合作；擴展網絡、實踐項目；持續學習”這幾條切實可行的建議方案，而且還會提供相應的學習資料和鏈接，甚至還會在最后附上“希望以上建議對你有所幫助，祝你在人工智能領域取得成功”這種模擬人類情感的話語。可見，新的發出端就不僅僅是能篩選出有價值信息的智能設備，而是一個能夠模仿人類智慧、思維邏輯和篩選能力的“智能機器+互聯網”的人工智能應用。

3.2 人類與媒介的相互影響

3.2.1 人類對媒介的創造

人工智能技術的發展離不開自然語言處理（Natural Language Processing, NLP）技術，該學科的發展就是人類創造媒介的體現。在自然語言處理的學科發展上，學者們一直致力于研究人與計算機交互的語言問題，從傳統的同義詞表、句法解析、語義規則等訓練方法，到NLP和神經網絡結合，再到大模型預訓練和提示學習，都是人類對媒介創造的體現。人類智慧的創造力帶來了NLP的發展，使其通過中間任務的省略提高效率，創造了更豐富的應用場景，也由此產生了搜索、廣告推薦類公司的巨頭，豐富了人機交互的多元化場景，并出現了內容領域的顛覆與變革。

人類使用人工智能技術創造了豐富的應用場景。在人工智能時代，人們創造了ChatGPT、秘塔寫作貓等人工智能應用媒介，它們可以使人類突破原有的工作經驗，提升工作效率。通過機器學習而智能生成的文本、圖片、音頻、視頻，甚至可以根據訓練者的指令去調試輸出的內容，從而為用戶提供更精準的服務。截至2023年1月末，由OpenAI 公司開發的ChatGPT 用戶數突破1 億，成為史上用戶增長速度最快的消費級應用程序，并再次引發了人們關于人工智能的討論。ChatGPT 通過神經網絡模型的迭代升級，基于大量語料數據上的訓練，生成類似于人類自然語言的文本，完成各種自然語言的處理任務，如文本生成、代碼生成、視頻生成、圖像生成以及科學實驗設計等，大大提高了相關工作人員的效率，從這個意義上講，人類對于ChatGPT這個媒介的創造無疑是成功的。

3.2.2 媒介對人類的影響

首先，人工智能技術開啟了新的社會環境。“媒介即訊息”中的“訊息”是指媒介背后的技術創新引起的變化，使得一種新的環境被創造出來。馬歇爾·麥克盧漢指出，媒介技術會影響使用者的環境，而環境會對人的感知模式產生積極的作用。對于人工智能技術而言，它帶來了新事物、新信息、新文本、新內容，它使得自動化生產更為智能，它幫助人類在大量數據中發現規律和模式來提高預測、分類、決策的準確性，它通過監測路況、自動駕駛等輔助駕駛手段提高了交通出行效率和安全性。人工智能技術對經濟、教育、商業、醫療、交通等行業的作用已經開始顯現。但無論如何，人工智能技術必然會創造新的社會環境。

其次，人工智能技術推動了文理綜合教育。學習人工智能不僅需要掌握語言方面的知識，還需要掌握計算機視覺、自然語言處理、概率論、深度學習等學科內容。誠如馬歇爾·麥克盧漢在《理解媒介：論人的延伸》中對自動化時代的評論那樣，自動化使文理綜合教育成為必需，如同電力機械時代把人從剛過去的機械時代機械的勞動中解放出來一樣，自動化對人的解放亦是如此。猝然得到解放于我們而言反而是一種威脅，它要求我們挖掘自己找事做的內在才智，要求我們發揮自己參與社會生活的想象力[2]335，在這種情況下，“探索自己的內在才智”就必然需要更了解自己，而在這個“認識你自己”的哲學命題下，人文學科的重要性也不言而喻。在當代，人工智能技術所帶來的“威脅言論”，比之馬歇爾·麥克盧漢論述的自動化時代更甚，在一些充滿了各種噱頭的言論的不斷沖擊下，人們害怕自己的職業將會被替代，人們擔心自己成為被智能機器人取代的勞動力，而綜合教育或許就是突破這一困境的答案。

再次，人工智能技術加速離析人際關系。前文提到，具身智能是各國未來集中發力的一個方向。特斯拉首席執行官埃隆·里夫·馬斯克在2023 年的投資者日上展示了他的最新版本的人形機器人擎天柱（Optimus），它不僅可以做好行走、搬運貨物等簡單重復的工作，甚至可以自主組裝機器人。馬斯克提到，未來每個人都會擁有一個人形機器人，這個市場將會超過電動車的需求，可能是百億美元級別的。當電影《她》（Her）中的情景映照于現實，當人工智能機器人比你的朋友和愛人都更懂你時，已經被電子化設備所切割的人際關系也許會被推得更遠。

4 結語

人工智能背景下對“媒介即訊息”的思考是一個復雜而重要的課題，人類渴望通過理解媒介的變化而得到新的訊息，這些訊息既包含人們與環境的關系，也蘊含人類自身的反思。對于人工智能技術而言，一方面，它的迅速發展確實深刻地影響了人類的生活和工作方式，如提高了工作效率，帶來了產業結構的變化，增加了新的工作機會；但另一方面，它的急速發展也帶來了新的問題，如人工智能技術需要的大量數據可能會帶來隱私和安全的問題，產業結構的變動可能也會使一些人失去工作機會，同時還有倫理和道德的問題。

當然，我們也不必過度憂慮，馬歇爾·麥克盧漢也在書中為我們指明了方向，他認為有一樣東西比電子媒介的速度還快，那就是思考。新的中介空間的信息發出端有了“人的特性”，人類擁有了能夠模仿人類智慧、思維邏輯和篩選能力的“智能機器+互聯網”工具，而人類使用人工智能技術創造豐富的應用場景的同時，媒介也在影響著人類，新的社會環境被塑造已無須多言，而挖掘內在才智的要求也在客觀上推動了綜合教育的發展。此外，人工智能技術對人際關系的影響也值得深思。因而，只有通過保持思考和深入探索，人工智能技術才能成為推動人類文明發展的利器。