喻國明：重新審視智媒時代的人機交互

黃靈

喻國明：教育部長江學者特聘教授、第七屆國務院學位委員會新聞傳播學學科評議組成員、北京師范大學新聞傳播學院學術委員會主任、北京師范大學傳播創新與未來媒體實驗平臺主任。

喻國明是我國傳播學實證研究的領軍者、傳媒經濟學的奠基人及認知神經傳播學的開創者之一。他認為，“AIGC（生成式人工智能）傳播時代，我們要立足于當下，既不能過分宣揚人工智能的神話，也不能過分悲哀人類被異化的未來。人類的閃耀體現在意義的建構和意向性的實現，理智與情感的共存體現了人類既具備對技術的想象空間，也具備對技術的克制與反思”。

您在近期推出的新書《AIGC傳播時代》中，分析了AIGC時代傳播學的范式轉型趨勢，揭示了生成式人工智能對人類又一次重大賦能賦權的不凡貢獻，并就未來社會即將開啟的“認知競爭”新模式予以了前瞻。那么，作為傳媒從業者，生成式人工智能給整個傳媒業帶來的哪些新的“變量”值得我們關注？

我們正處在從工業文明時代向數字文明時代過渡的深刻轉型期，其間充斥著創新經濟學家熊彼得所謂的“斷裂式的發展”和“破壞式的創新”。所謂“斷裂式的發展”是指按照傳統邏輯去劃延長線的做法，已經難以為繼；而新的發展的機會很可能必須建立在對于傳統發展的規則、模式和邏輯“破”的基礎上，真正的創新發展才會成為可能。這意味著我們必須走出傳統實踐與理論的窠臼所營造的“舒適區”，去直面那些陌生的、充滿不確定性的現實與變量。

在所有的變量中，最大的變量就是以ChatGPT為代表的生成式人工智能的誕生。生成式人工智能是指基于算法、模型、規則，在沒有人為直接參與的情況下生成圖文、音視頻、代碼等內容的技術，包括生成式對抗網絡（GAN）、生成式預訓練變壓器（GPT）、生成擴散模型（GDM）等技術形式。以ChatGPT為例：它是基于語言大模型的生成型、預訓練的人工智能，其核心的技術特性是“概率計算+標注訓練”。所謂生成式人工智能不同于以往為人們所熟悉的分辨式人工智能，它本質上是一種建立在大模型和預訓練基礎上的運用海量數據所生成的“文字接龍”；而所謂標注訓練則是為文本的生成“賦魂”，即以深度學習的方式不斷為文本的生成注入“以人為本”的關系與情感要素，進而提升文本表達的人本價值。

特別值得關注的是，ChatGPT作為一項劃時代的智能互聯技術其突破點在于：以無界的方式全面融入人類實踐領域（通用性），具有去邊界、場景性、交互性和參與性等顯著的特征。這將給包括期刊業在內的整個傳媒產業帶來深刻且巨大的變革。

生成式人工智能將會改變哪些傳播范式？

有研究表明——以ChatGPT為代表的生成式人工智能將會成為未來社會的基礎設施。我們可以看到，從ChatGPT3.5到ChatGPT4，再到其作為自由插件的普及化，乃至不久前召開的Open AI公司開發者大會所做的三件事：升級、降價、拓展生態，使得生成式人工智能正在迅速跨越對于語義世界的整合與價值輸出，迅速成為對于人類實踐全領域、全要素整合的促進者、設計者與運維者，成為深度媒介化社會的“操作系統”。由此，比爾·蓋茨認為，未來所有的行業都將被ChatGPT這樣類似的人工智能、大數據模型重塑一番。

從本質上說，生成式人工智能完成了對于人類智力勞動的一種劃類和分工——它剝離了智力勞動中邏輯的、理性的、可被數據描述、可被算法解析的部分；而把非邏輯非理性的、無法用算法解析與表達的那些人類的激情偏好和目標性的賦魂之智，交給了人類來執行和主導。這實質上是人本地位的進一步強調而不是削弱。應該說，“人類增強”是生成式人工智能對于人類的又一次重大的賦能賦權。

從古到今，人類社會的政治經濟文化都是屬于精英主導型的。而生成式人工智能對于人類社會的最大顛覆在于增強人類的平等性，拉平人與人之間的能力差距，打破精英和普羅大眾的壁壘——為作為技術小白和外行的普通人實現能力的巨大增強（論文、翻譯、編程等）。這令普羅大眾能夠跨越“能力溝”的障礙，有效地按照自己的意愿、想法來激活和調動海量的外部資源，形成強大、豐富的社會表達和價值創造能力——這是社會又一次在數字化、智能化加持下的重大啟蒙（社會活力的重啟）。

具體地說來，生成式人工智能對于傳播和社會的影響是通過兩個路徑實現的：一條路徑是生成式人工智能作為智能主體，通過智能“替代”發揮作用；第二條路徑是生成式人工智能作為智能工具實現智能“增強”而發揮作用。

生成式人工智能下的傳播變局主要表現在哪些方面？

對于傳播領域的實踐而言，生成式人工智能下的傳播變局主要表現為以下四個方面：第一，“換軌道”：社會的微粒化促成分布式社會的崛起。由于生成式人工智能對于個人的賦能賦權，使個人成為社會運作的基本單位。這種“元點遷移”下微粒化社會運作模式的改造、平民政治下社會溝通機制的重構（非理性非邏輯要素成為社會溝通的前提和基礎）、權力重心及指向都將發生革命性的改變。第二，“換場景”：體驗時代到來。XR技術的普及與3D全息場景的普遍化將引發傳播邏輯中第一人稱認知范式的轉換，這便是傳播場景的轉換。第三，“換引擎”：構造傳播和社會運作的核心邏輯進一步“算法化”。在算力、算法和大數據可以覆蓋的絕大多數社會和傳播的構造中，人們對于專業經驗的倚重和信賴將讓位于更加實時、更加精準匹配、更加全面、更加可靠和結構化的智能算法，并透過傳播的所有層面和要素的整合，成為傳播和社會發展的關鍵引擎。第四，“換平臺”：游戲將一掃傳統概念中被污名化的樣貌，成為全功能、全要素的未來主流媒體平臺。研究表明：游戲作為一種虛實相融的混合媒體，將是承擔未來傳播的“升維媒介”，也是未來社會實踐的主平臺。

如何在AIGC傳播時代實現媒體融合？

媒體融合并非在大眾傳播模式之下全產業鏈的數字技術化加持和改造的過程；也并非打破媒介與媒介之間的壁壘——實現跨媒介的整合就可以實現的，它本質上是媒介產業的一次“羽化成蝶”的全新升維的過程。

很多人認為突破式的創新可以用集中資源打殲滅戰的方式來進行，其實是不可行的。實際上，突破式創新所面對的是未來發展超級厚的迷霧系統，你往往連前進的方向都不能確定。正確的做法只能是鼓勵整個團隊分成小團隊，各自探索，發現了線索，再增派資源和兵力。用時髦的詞匯，這叫“去中心化”。最近的例子就是Open Al的大模型思路，這個思路5年前沒幾個人相信，大家都在模仿google，結果一個小公司完成了顛覆性創新。顯然，鼓勵去中心化的探索，指導方針從統一走向多元，并包容有理由的質疑，使這種探索具備應有的自由度，則是解決好“從0到1”的突破性創新的基本選擇。