郭晓真 中国传媒大学传播研究院

传播学的进步与发展，会直接受到科学技术发展的影响，对于新型传播媒介的依赖性较强，而在目前这个人工智能时代，人工智能技术的应用，正在成为推动传播学向好发展的重要推动力，但同时，人工智能技术应用所带来的技术风险也不容忽视。

一、传播学的人工智能实践

人工智能技术的快速发展，正在逐渐改变当前社会的生产及生活模式，并且逐渐渗透至各个行当当中，传播学领域也不例外。为探讨传播学领域的人工智能技术实践情况，本文首先对人工智能的研究与实践现状进行分析，进而探讨阐述在传播学领域人工智能技术的实践情况，以便于在此基础上，明确传播学领域，人工智能实践与应用的发展方向。

(一)人工智能的研究与实践

人工智能概念自提出至如今的大发展，已经逐渐渗透至各个行业当中，并且正在成为推动行业发展的前沿技术。早期的人工智能技术应用，旨在对信息加工中的难点加以鉴定与有效处理，是传统信息论与控制论的人工智能化体现。但在今天，大数据技术、云计算技术及物联网技术的高速发展，都为人工智能技术的发展与进步提供了技术支撑，人工智能技术杂糅了多种新兴技术与新兴媒介之后，跃升为重要的国家发展战略。早在2015年，我国就已经出台指导意见，要求大力发展智能化制造，实现社会整体的智能化发展与转型。随后，美国出台一系列政策，对人工智能发展与创造所能够带来的收益与风险加以公布，并提出工作方法与跨部门合作以应对这些问题。人工智能在诸多新兴技术支撑之下，在受到充分重视的同时，其影响力与日俱增[1]。

在传播领域，人工智能受到广泛关注，但缺少足够详细的理论加以证实，对人工智能的研究与讨论更多地偏向于工程学方向，涵盖自然语言处理、智能化数据库检索、专家系统、定理验证、自动化程序、计算机认知等多个方面，人工智能的定位受到计算机科学与智能化技术的限制。目前，人工智能的发展更加倾向于“人性化”的角度，并且强调对于理性的追求。

(二)人工智能的传播学实践

传播学领域中的人工智能实践也受到多方影响与关注，例如，健康传播领域，对于人工智能能否推动健康传播程序在于受众互动与受众体验的提升；新闻传播领域更加注重人工智能的内容生成，并且已经逐渐在体育新闻与财经新闻领域运用机器人写作，并获得较好的效果。有研究表明，在新闻传播领域中，人工智能生成新闻内容的效率远超资深记者，美国联合通讯社采用的Wordsmith语料库检索软件每日最少可生产25篇财经报道，这种新闻内容的自动生成被视为未来新闻信息化与智能化发展的重要主题。

人工智能技术正在成为新闻信息生产者能力拓展的重要途径，有学者认为，传统的新闻采访、编辑与写作，会受到众多因素的影响，甚至受到战争乃至生命安全的威胁，而这种生命威胁可以通过人工智能技术加以削弱，采用技术创新，突破人们对于新闻传播的固有认知。除此之外，新闻传播领域中也正在致力于采用无人机进行持续化的采访与实践。普遍认为，传播领域将在人工智能的支持下得到更加“智能化”的发展，智能化语音识别、预料检索、大数据分析技术在行业中的应用已经十分普遍，这也会对传统的传播内容生产模式及生产理念造成冲击，且极大地推动传统传播生态的转变。

二、人工智能时代下的传播学发展方向

基于当前人工智能技术在传播学的实践情况，对人工智能时代下的传播学发展方向进行分析与阐述，具体可以总结为媒介生产方向、计算科学发展方向、认知传播方向及人机交互发展方向，通过对人工智能时代下的传播学发展方向的分析与研究，为人工智能技术在传播学领域的有效应用提供参考与借鉴。结合技术的应用及发展方向，对传播学领域中人工智能技术应用进行反思。

(一)媒介生产方向

人工智能时代下，传播学的发展受到自动化技术的巨大影响，无论是数据信息的收集、整理还是分析工作，都在逐渐向着智能化的方向发展。在大数据技术支撑下，传播领域更加注重基于无线数据流的信息提取，以提炼的知识支撑智能算法的发展，通过数字媒介精准推送传播内容，并自动匹配数据信息与语言词组。有学者认为，智能化移动通讯设备的普及，将强化微观性的社会参与，突破传统的社会物理学桎梏，人工智能技术正在充分发挥其新闻生产时间与强度等方面的优势，成为人工传播的重要冲击与挑战[2]。

人工智能技术在媒介生产领域中的应用取得了较大成效，我国新华社等主流传播媒体，正在组织技术研发项目，强化大数据技术及智能化技术的相互融合，以其打造自动化传播内容的生产流程，同时推动智能化新闻管理规范的制定。但目前，人工智能技术在传播内容生产方面，大多局限于客观的描述性文字，而这种客观性的描述性文字，并不容易与人工创作的描述性文字加以区分，因此也具有对于传统传播的客观竞争力。有学者提出，人工智能技术可参与到传播领域的分工当中来，前者生产客观性、简洁性与时效性内容；后者生产复杂性、创意性与社会性的内容。

(二)计算科学发展

人工智能技术在传播领域的应用，为人们的表达及沟通方式提供了新的理解路径，也推动了计算社会学的进一步发展，这种环境下，通过智能化的可穿戴及设备，可用以收集人的行为、语言及所思所想，形成智能化的互动数据，可基于这些数据实现强化对于人际交往及社会互动的充分了解。同时，借助于多种智能化技术的支撑，人们也可以从更加宏观与全面的层面上对传播景观加以了解与描述，尽管目前仍旧受到基础设施限制，但人工智能技术的发展，使人们对于数据的收集与应用水平大大提升。

计算科学的应用，可为数据采集、信息提料等数据处理工作提供技术支撑，人们可充分利用计算科学实现数据信息的过滤，并对其加以结构化调整，对其数据信息的意义与内涵加以描述。在传播领域，可通过有效的数据分析，采用信息化与图表化的直观表达方式，对社会行为与人类行为加以描述与诠释。近年来，数字化技术在传播领域的应用愈发广泛，也推动了“计算传播学”概念的产生，随着人们对于人工智能技术的愈发依赖，人们将更加乐于采用人工智能技术以强化数据分析效果。

(三)认知传播方向

信息社会的日渐成熟，对于人脑的探知就愈发推进，人工智能的人性化探索也在不断强化，早期对于人的心智与人工智能的程序算法加以对比的理论甚嚣尘上，尽管目前人们日益明确人工智能技术与人类认知方面的差距，但在信息处理层面，人工智能技术依旧强调向着人类思维与认知的方向靠拢，期待以人工智能技术形成人类思维模式。

人类的交往过程，需要通过语言或文字进行表述，并通过同样的信息载体获得感知与回馈，需要人类通过对语境及需求的判断，经过一系列推演，进行合理化的表达，而这一过程是人工智能技术所无法达到，无论人工智能技术怎样的发展，都无法对符号系统加以完美应用，无法实现真正的思考。认知传播强调对人的思维模式机会模拟，在人工智能技术的不断学习过程中推动这一目标的达成。目前的人工智能技术学习可以从以下方面实现：其一，以任务为导向，通过任务的达成；其二，对人的学习过程加以模拟，从而提升人工智能技术的“认知水平”；其三，探索潜在的学习方法与程序算法。普遍认为，人工智能技术与人的思维模式对照，相互弥补思维差异，可促进认知传播理论的进一步成熟与发展，并且可通过人工智能技术为认知传播的发展提供广阔空间。

(四)人机交互发展

互联网环境下，信息的生产与传播路径发生了很大的转变，人们在这种数据化、信息化与虚拟化环境中的生存愈发如鱼得水，也更加适应人机互动及虚拟性的互动体验。现代化的数字传媒，基本上都以人工智能技术为支撑，在传统的传播技术之上，人机交互正在成为传播学的重要发展方向，在传播领域中的发展也逐渐拥有更大的占比。人机交互其实在信息技术的发展与应用中有较长的历史，网络游戏自诞生以来，设计者与开发者就十分关注玩家与“NPC”之间的互动。网络游戏的人机互动，在传播领域智能化水平日益提升的今天，可体现在虚拟现实技术在传播领域的应用，虚拟现实技术正在成为一种重要的传播媒介[3]。

对于传播领域而言，人际交互的尝试与探索，可成为一种文化研究的转化路径，人们可通过人工智能技术实现沟通与交互，并且在不断的沟通与交互过程中，逐渐产生具备传播价值与人文价值的文化效应。目前，人机交互的重点与核心应当集中在以用户体验为核心的人性化交互模式中，注重受众的感受与认知。但目前，人工智能技术在传播领域中的应用，应当以传播多元化的文化特质为重要方向。

三、人工智能时代下的传播学实践反思

目前，人工智能技术在传播领域应用的探讨，主要集中在两方面，一方面提出将人工智能技术作为工具，从技术领域对传播内容的生产模式加以优化，或将其应用于数据分析层面；一方面提出将其作为交流模式，探索人工智能的人性化交往模式的发展路径，改善社会传播生态环境。就目前而言，人工智能技术在传播领域的应用还需要考量以下问题：

(一)多元内容生产格局的新要求

人工智能技术的应用可生产简洁、客观的传播内容，未来是否可以在传播领域中得以大规模应用，是否会在很大程度上取代人的作用成为所需要重点考量的问题，也由此而产生传播机构的专业性问题。有学者认为，数据化与智能化技术并不会对传播媒介造成专业化的变化，而是需要人们改变对于传播媒体的固有看法，利用数据技术支撑传播媒体的科学与民主发展。在大数据技术支撑下，传播媒体正在成为一种后人文主义政治语境的外在表现。

在人工智能技术高速发展的环境下，传播领域需正视其所带来的挑战，并从自身创造性出发，对新的生产格局加以塑造。传播领域新的发展方向在于：传播内容的生产正在由大众化向专业化方向发展；数字化传播内容正在由即时性生产向着创意化生产的方向发展；文本化的传播内容正在向着影像化的视觉内容的方向发展，多元化内容生产的格局正在形成。这个过程中，各种内容生产主体之间的相互交错，也对内容生产者对于环境的适应能力提出了新的要求，需要打破旧的传播生态桎梏，对传播领域中人工智能技术推动内容生产的模式进行探索，促进传播领域技术应用的社会价值体现[4]。

(二)人工智能应用伦理失范风险

在新闻生产与传播过程中，人工智能技术的应用会在一定程度上增加新闻实践的伦理失范风险，主要体现在以下方面：

其一，客观性与合理性受到挑战。以人工智能技术生产传播内容，对于信息线索的识别、筛选与判别就会受到限制，所生产的内容缺少严格审查，虚假新闻与不实报道的大量产生就成为可能，长期的不实报道影响，会加深受众对于新闻传播的疑虑。同时，大数据技术的应用，可根据受众喜好向受众进行传播内容的推送，这种有选择的新闻推送，会影响受众对于传播内容接收的全面性，缺少基于伦理道德判断下的新闻传播，对新闻内容的导向性与人文性造成影响；

其二，安全性与私密性受到挑战。目前人工智能技术在传播领域中的应用，无论是信息收集还是内容生产，都不会从人文道德的层面加以思考，缺少道德伦理的权衡，会对传播内容的价值造成影响，并存在一定的隐私泄露与权益侵犯的风险，一定程度上给传播行业带来混乱；

其三，弱化受众舆论监管作用。传播行业不仅进行内容传播与舆论引导，同时也受到受众广泛的舆论监督，对传播行业的行为模式加以规范。尽管可以采用程序算法对传播内容的生产加以规范，但程序算法并不能有效评判传播内容的价值与道德规范，也不会受到舆论的影响，导致传播技内容的伦理师范，影响受众的心理健康。

(三)对于智能化媒体的过度依赖

传播领域的人工智能技术应用与发展，将会成为受众的“外脑”，成为人们所不可获取的技术智囊与感官延伸，成为信息渠道拓展的重要途径，可为信息采集的维度加以扩张，实现向用户的精准信息推送，也可以作为受众自我空间的延伸，向用户提供更加个性化与人性化的信息传递。

人工智能技术在传播领域中的应用，可能存在被过度依赖与过度信任的风险。随着人工智能技术应用给传播行业带来更大的用户黏性，智能媒体的便捷性与个性化水平也在不断增强，信息的复制与传播效率大大提升，人们获取信息的路径发生颠覆，以往需要投入大量时间成本与精力成本才能够获得的知识与信息如今可简单地通过智能化技术轻松获得，人们的记忆模式与认知路径发生改变，对于人工智能技术的依赖性不断提高[5]。

同时，传播媒体的智能化发展呈现出动态化的特征，始终在更新迭代，而这种更新迭代的速度与效率都远远超过人类社会的科技发展与认知路径更新效率，人们长期依赖人工智能技术，会导致人们更多地将自己的思维与认知能力转嫁到人工智能技术，人的思维能力与创造能力机会受到限制，人们将会受到“单向度”的异化。

(四)对传统传媒认知体验的颠覆

传统媒体环境下，传播受众的接收信息需要经过逻辑思考来实现，但在人工智能技术的应用环境下，传播媒体的受众更多的会获得一种沉浸式体验，要求信息的接收量拥有更大的可感知性，基于感官系统与认知逻辑的双重体验成为受众对于传播发展的新的希望。

这种情况下，传播领域需要以人工智能技术为受众营造沉浸式体验场景，给受众提供身临其境的沉浸式观感。人工智能技术很大程度上强化了沉浸式体验，但如何充分发挥人工智能技术的优势，实现对于数据信息更加精准的分析，并强化其对于虚拟场景的反应能力就成为人工智能技术进步与发展所急需考量的问题。

人工智能技术强调对于人的思维模式的模拟，以其获得人类认识事物、发现问题与解决问题的能力，并实现人工智能技术的拟人化决策，但这一过程中存在“近似推理”的限制，即人工智能技术在某些环境下的推理存在局部性与片面性的问题，可靠性有待提升，并且受到多信息源的影响，其所带来的不确定性，增加了情景反应的难度。主要在于对不确定信息的表达、对局部信息的结合，以及基于这些信息的合理推理。目前的人工智能技术还存在行为主义印记的限制，程序算法只能够对特定环境下的特定刺激进行反馈，尽管可以通过智能设备模拟场景并进行分析，但尚未形成真正意义上的智慧型思维，人工智能技术在传播领域的应用还面临着路漫漫的征程[6]。

四、结语

传播学的发展受到了人工智能技术的巨大影响，并且凭借其高效的信息采集、内容生产与高效传播技术而极大地推动了传播学的发展，在媒介生产、计算科学、认知传播和人机交互等方面存在新的发展方向，但同时，人工智能时代下的传播学，也需要从多元内容生产格局、人工智能应用伦理失范、智能化媒体过度依赖以及对传统认知体验的颠覆等方面加以反思，探索积极健康的传播学人工智能应用于发展。