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确定性抑或不确定性:关于信息传播一个基本问题的审思
——兼论智能传播的未来发展

2021-12-09赵静宜

关键词:不确定性信息系统

赵静宜,程 明

(1.湖北大学 新闻传播学院,湖北 武汉 430062;2.武汉大学 新闻与传播学院,湖北 武汉 430072)

一、研究缘起:确定性与不确定性博弈是世界存在的本质特征

美国著名学者约翰·杜威在探讨知识问题时认为,只有科学才是真正的知识,它具有一种理性的、必然的和不变的形式,是确定的(1)约翰·杜威:《确定性的寻求:关于知行关系的研究》,傅统先译,上海:上海人民出版社,2005年,第14页。。换言之,杜威将科学知识的发展视为对“确定性的寻求”,是人类逃避危机、应对风险的重要武器。自牛顿力学正式开启近代科学严密论证的逻辑体系,在长达几个世纪的漫长发展历程中,自然科学将稳定、静态、唯一、确定视为科学实验的终极目标。与此相应,社会科学领域亦追求稳定、均衡、完备的社会体系,认为当社会运转偏离轨道时,人类有能力将其拉回至平衡点。而哲学家们同样认为只要遵循确定的指导性原则,人类就可以形成确凿、真实的判断,接近并获得绝对真理(2)笛卡尔:《探求真理的指导原则》,管震湖译,北京:商务印书馆,1991年,第1页。。

对确定性的执拗追求直到晚近时期才由数学学科的研究者们率先打破。20世纪初,数学研究领域中的概率论分支主张研究不确定性问题,其将确定性视为大量不确定性中的随机事件,而非唯一结果。随后,热力学、统计物理、量子力学、系统论都开启了对不确定性问题的关注与研究。虽然不同学科对不确定性的认知与研究方法存在差异,但总体而言,自概率论后,自然科学逐渐认识到不确定性才是事物发展的常态,与言之凿凿的确定性相反,不确定性特指随机、偶然、动态、非唯一性的事物普遍状态。值得提出的是,哲学界对不确定问题的讨论突破了学科界限。如比利时学者伊利亚·普利戈金认为,不可逆性现象需要一种新自然法则,它不再基于确定性,而基于概然性;未来是不确定性的,确定性已然终结(3)伊利亚·普里戈金:《确定性的终结:时间、混沌与新自然法则》,湛敏译,上海:上海科技教育出版社,2009年,第141页。。有鉴于人类对确定性的永恒追求,基于辩证法思想,哲学家将不确定性与确定性视为典型的博弈关系,即任何系统或客体都处于不可排除的干扰之中,但是系统或客体存在一种抗干扰的稳定机制,使得其在微小干扰下能够从不确定性状态回到相对确定状态(4)金观涛、刘青峰:《论历史研究中的整体方法·发展的哲学》,西安:陕西科学技术出版社,1988年,第135页。。

有关确定性与不确定性问题的哲学讨论适用于各类科学。就新闻传播领域而言,信息技术的日新月异使得人类的信息传播生态经历了大众化、社交化和智能化的转变。从传统大众传播到社交媒体传播、未来智能媒体传播,人类面对的不仅是信息传播环境从匮乏到丰裕、再到超载的变化,更将面临日益复杂化的信息社会带来的不确定性风险与超乎人类以往任何经验的巨大挑战。虚假信息泛滥、传播边界消失以及技术创新带来的诸多不确定性问题需要引起研究者们的高度重视。目前已有的关于新媒介技术和新传播环境的研究大多是基于现状并指向未来的,而本研究将追根溯源至传播现象的“信息”、“不确定性”源头,试图基于信息学与哲学领域的相关理论成果,从媒介技术演进的视角,厘清信息传播过程中的一个基本问题——信息传播的确定性和不确定性博弈,并在此基础上进一步探讨依托于智能技术的信息传播活动特征及其可能面临的全新挑战。

二、香农的启示:信息天然与不确定性相连,以及技术对减少信息传播不确定性的重要作用

信息无处不在。美国著名的物理学家约翰·惠勒曾说过,所有物理性的东西从起源上看都是信息性的,万物皆为信息(5)约翰·惠勒、肯尼斯·福勒:《约翰·惠勒自传:物理历史与未来的见证者》,蔡承志译,汕头:汕头大学出版社,2004年,第84页。。美国控制论创始人诺伯特·维纳提出,信息就是我们对外界进行调节并使我们的调节为外界所了解时而与外界交换来的东西(6)N.维纳:《人有人的用处——控制论和社会》,陈步译,北京:商务印书馆,2009年,第3页。。换言之,信息是万事万物自我存在、维持自我生存状态以及与外界交流协调的重要方式。谈论信息,不仅回到了人类传播活动的源头,更是追根溯源至人类自身与社会存在、发展的本质。

第一个从科学视角提出信息概念的是信息论的创造者克劳德·艾尔伍德·香农,他通过对工程技术中的信息传递过程进行细分式的剖析,第一次从数学的角度精确测量信息的大小、信息通道的承载量以及信息在传递过程中的损耗量。在大量数学计算的基础上,香农提出了信息的经典概念。这位天才数学家认为,信息是用来消除随机不确定性的东西,对信息的度量等同于信息从一个地方传递至另一地方的过程中产生的不确定性的多少。也就是说,随着信息量的递增,系统中的不确定性将减少,信息量与系统不确定性其实是此消彼长的关系,故而也有信息是负熵的论断。此外,信息论中还论及了信息传播的参与主体与传播模型问题。有关信源、信道和信宿的讨论,以及信息从信源到信宿的线性传播过程,成为同时期建立的大众传播学的经典研究范式。

虽然信息论解释了传播学重要研究内容——信息的运动方式与传递过程,但是传播学者却忽视了信息论中有关信息运动的最核心阐释,即信息传播的不确定性问题。从香农的信息论中,我们可以得到启示:信息天然与不确定性相连,一方面信息的存在是为了减少不确定性,另一方面信息的传播过程中存在大量不确定性。同时,信息的传递也依赖于不确定性。如果没有不确定性,将不会存在信息的传播活动。就香农的信息论而言,其提出的信息冗余、噪声和熵的概念及算法,都是为了阐释信息传播系统中的不确定性问题。其中,“信息冗余”指信源与信宿之间的信息量差值,用来衡量信息接收的不确定性问题;“噪声”指信息传递过程中的干扰信号,尤指信息在信道传输中的不确定损耗;而“熵”是整个信息系统在信息传递过程中的信息耗散值,是对信息系统整体不确定性的描述。由此可见,信息自身及其传播方式天然具有不确定属性,整个信息论其实都是围绕信息及其传播过程、结果的不确定性展开的。

在承认信息传播充斥不确定性的同时,香农对信息近乎偏执的精确计算可以理解为减少信息传播不确定性的尝试。事实上,从香农给出的信息概念可以看出,虽然信息及其传播过程充满着不确定性,人类做出的系列努力特别是技术的发明与演进,却仍然是为了减少信息传播的不确定性,增加其确定性,并将不确定性概率限制在可控范围之内。尤其需要指出的是,当信息系统处于完全确定的状态时,该系统的信息量将无限趋于零。为了确保信息系统的正常运转,必须有足够的信息量来维持系统的活跃度。总体而言,有关信息传播的确定性与不确定性问题,既是信息论也是传播学从建制初期即埋下的一个基本问题。

为了平衡信息传播的确定性与不确定性关系,香农为自己的研究设定了几个前提。第一,信息论只研究信息的技术传播问题,他认为传播的符号问题与工程学研究无关,不建议将信息理论移植到复杂的人类传播问题研究之中。这其实是将大量信息传播系统以外的不确定性问题排除在信息学研究之外。第二,香农信息论中的噪声仅仅产生于信道之中,这与香农著述该论文时的明确目标,即研究电话传播信号与传输能力的目的有关。但是,事实证明,噪声不仅存在于信道内,在信源、信宿端口也同样存在着海量的不确定性。忽略这些噪声并不代表它们不存在。第三,香农的信息论解释的是信息匮乏、单一媒介环境下的简单信息传播现象。虽然香农设想过信息充裕的传播环境,但是在其想象中,位于信息存储量金字塔顶端的是美国国会图书馆。然而,现时代的信息传播量已经远远超过一个图书馆的存储量。所以,香农的信息论研究的是限定环境下有效信息的选择性传播问题,还有大量的传播不确定性问题并不在信息论的解释范围之内。

所以,借用香农理论的最初论述,信息传播不确定性特指为了使信息从一个点到另一个点精准复现,信息传播系统中各要素配合产生的概率性传播效果。不论传播技术促使信息传播模式如何变化,传播系统始终包含信源、信道与信宿三个关键要素。信息传播过程始终遵循从信源经信道抵达信宿的流程,故而这三个要素的确定性直接关系到信息的复现精确度。与香农专注于信道不确定性不同,本研究认为信息传播不确定性不仅包含信息系统内部的信源、信道和信宿的不确定性,系统外部不确定性因素对信息传播各要素及整体传播效果的干扰同样需要传播学者关注。事实上,这才是传播学研究不同于信息工程学研究的本质所在。香农的合作研究者瓦伦·韦弗曾说,当我们讨论信息熵值的时候,我们已经接近了信息的本质和最核心的部分(7)Claude E.Shannon,Warren Weaver,The Mathematical Theory of Communication,Urbana,USA:The University of Illinois Press,1964,p.12.。受哲学相关理论与信息论的启发,我们研究信息传播活动,最基本的问题是要研究信息传播活动中的确定性与不确定性的博弈过程。只有当信息的确定性与不确定性处在一个良好的平衡状态,才能保证系统的信息量与系统熵的稳定。不确定性不能完全被消除,但是应该尽量可控。而那些不断进步的信息传播技术,仍然是为了协助人类减少信息传播过程中的不确定性,同时,帮助人们利用确定且有效的信息以提高对世界的认知。只不过,技术创新过程中自身的不确定性问题也应成为我们研究传播不确定性时不可回避的重要影响因素。

三、传统大众传播:“以相对封闭的系统来追求信息传播的绝对确定性”

传统大众传播遵循信息传播的技术传播逻辑。某种程度上来说,西方传播学的主流研究范式对传播效果和传播行为的研究是完全建立在香农信息论基础之上的。传播学中的经验研究学派在香农-韦弗数学模式的基础上增加了反馈环节,构建了经典的信息传播5W模式。从数学模式中演化而来的大众传播模式,虽然继承了数学简单明了、可量化可操作的优势,但是同时也沿袭了数学模式中潜在的研究前提与不可避免的研究盲点。

(一)传统大众传播试图构建一个相对封闭的理想型信息传播系统

建立在数学模式上的大众信息传播模式决定了传统大众传播的主要特征。具体来说,传统大众传播沿袭的是信源确定、简单线性的信息传播模式。为了减少信息传播的不确定性,处于主导地位的信息传播者借用单向度的大众传播技术构建了一个相对封闭可控的信息传播系统。

对此,我们可以从信息传播系统的三要素逐一加以分析。第一,大众传播信息系统的信源是有选择的。传统大众传播学经典理论中有著名的把关人理论和议程设置理论,这些理论有力地论证了信息在进入信息传播系统之前,已经被组织或个人有目的地筛选和排序过的事实。所以,传统大众信息传播系统默认信源是确定的,通过信道传递的都是有效信息。第二,在传统大众传播中,信宿只能被动接受信息,没有或较少拥有信息的自主选择权。虽然大众传播理论意识到传播媒介的有限作用性,但是信息接受者与信息传播者之间的沟壑依然没有被完全抹平。究其原因,其一是由于大众传播技术的单向度属性,大众自身并没有传播信息的技术武器;其二是大众已经被动或主动地卷入信息技术的浪潮之中,难以反抗甚至无力抵抗主流信息技术的控制力。所以,在大众传播系统中,大众作为信息接受者往往处在被忽略的状态。第三,大众信息传播过程遵循机械的线性传播模式。借助信息数学传播模式的想象力,人类信息只能按部就班地被选择、置于传播渠道和被受众接受,并不会飘散至信息传播系统以外的地方。虽然这并不符合信息传播的实际情况,但是我们仍然可以总结出大众传播系统的特征,即大众传播者试图通过对信源、信宿和信息传播过程的控制,构建一个相对封闭、追求绝对确定性的理想型信息传播系统。

有鉴于大众传播系统的封闭性特征,该系统的不确定性被片面地论断为主要源自信息系统内部。即使控制了信源端的信息选择、忽略了信宿端的信息接受以及信息系统外部的信息损耗问题,香农的信息理论仍然承认信息系统内部存在着信道干扰问题。同样,大众传播者也意识到了信息传播过程中的噪音现象。为了降低噪音量,传播者们主要采取增加信息冗余的方式抵消噪音(8)Werner J.Severin,James W.Tankard,Jr.:《传播理论——起源、方法与应用(第5版)》,郭镇之等译,北京:中国传媒大学出版社,2006年,第43页。。换言之,传统大众传播者秉持增加信息量的原则,尽可能地扩大信宿能够接受到的信息量来减少信息传播的耗散量。为了增大信息冗余量,大众传播者重视信道的传播能力,往往选择能够容纳和承载更多信息量的媒介来传播信息。为此,不仅技术工作者加大对信息技术的研究力度,传播工作者也重视并谨慎做出媒介选择和媒介决策。据CTR多年的监测数据显示,对比2008年至2015年之间电视、广播、报纸、杂志的广告投放市场,电视的广告投放量远远大于其他大众传播媒介。这也从侧面反映了大众媒介技术的迭代是以扩大信道所能容纳的信息量为目标的,电视所传递的信息量远大于报纸和广播。而传播者倾向于选择信息容量大的媒介为重要传播渠道,也证实了扩大信息传输过程中的冗余量是大众传播降低系统内部噪音、减少传播不确定性的主要方法。

(二)封闭的信息系统存在熵值增加、信息传播系统不稳定的问题

通过封闭信息传播系统和片面重视信道传播能力的方法来平衡信息传播的确定性与不确定性是存在问题的。首先,从微观视角来看,通过增加信道冗余来降低噪声的方式具有局限性。就信息系统内部而言,噪声并不仅仅存在于信道之中,信源端与信宿端同样存在着噪声现象。虽然相较于信道噪声,信源和信宿端的噪声更为复杂,特别是信宿接受信息的能力极为个人化和多样化,但是这并不能表明传播者传送信息以及大众接受信息过程中产生的信息损耗问题可以被忽略。很大程度上,这才是大众传播研究应该尤为关注的重要问题。而就信息传播系统的外部环境来说,同样存在着大量噪声影响信息传播效果。这部分噪声游离在系统外部,难以捉摸,但并不意味着可以被忽视。他们或直接作用于信息传播系统,扰乱信息传播的准确性;或间接作用于参与信息传播的主体,影响信息传播者与接受者的判断。所以,单纯通过增加信道的信息容量来降低信息传播系统的不确定性是不切实际的。

其次,从更为宏观的视角来看,信息系统越封闭,系统的熵值会增加,整个信息传播系统将处于不稳定状态。通过封闭系统的方式来减少信息传播的不确定性实则是构建了一个伪确定性的乌托邦系统。具体而言,香农信息论中言及的“熵”是“信息熵”,是借用“熵”的不确定性含义来形容信息的不确定性。事实上,香农最初想用“不定性”来命名,是著名数学家冯·诺依曼建议采用“熵”来替代“不定性”(9)朱稼兴:《信息和熵》,《北京航空航天大学学报》1995年第2期。。在原著中,“熵”几乎是可以与“不确定性”、“冗余”、“噪声”画等号的,我们可以将其统一理解为信息的不确定性。而源自热力学的“熵”实则是指一个系统的不确定性或无秩序的程度(10)E.M·罗杰斯:《传播学史——一种传记式的方法》,殷晓蓉译,上海:上海译文出版社,2012年,第427页。。维纳曾说,一个系统的熵就是它的无组织程度的度量(11)朱稼兴:《信息和熵》。。据热力学的相关理论,任何系统都存在着熵,且系统熵是不可逆的。一个系统若始终处在封闭状态,则该系统的熵会不断增加且最终走向死寂。信息是用来减少系统不确定性的物质,所以,一个系统要始终充满活力,必须开放系统,增加信息量和信息交换活动,减少系统的无序性。举例来说,我们希望报社或电视台等信息传播组织有序化,但是高度秩序化的组织内部反而缺少信息的流通,结果这样的组织往往会被新的更具活力的组织系统颠覆和取代。虽然我们可以创建一个封闭式的大众信息传播系统来使人类信息的传递过程得到有效控制,但是,封闭并不能杜绝信息的耗散,反而更不利于信息的有效流通。为了平衡信息传播系统的熵值和信息量(也可以理解为信息传播系统的确定性与不确定性关系),促进信息系统的稳定和发展,必须通过新的技术手段促使大众传播系统走向开放。

四、社交媒体传播:半开放的信息传播系统带来更多不确定性

复杂性科学的奠基人、美国著名学者布莱恩·阿瑟认为,技术是对现象有目的的编程(12)布莱恩·阿瑟:《技术的本质:技术是什么,它是如何进化的》,曹东溟、王健译,杭州:浙江人民出版社,2014年,第53页。。技术的出现是为了协助人类驯服生产实践中的某个现象,而新技术的生产动力则源自原有技术对新现象的不断揭示以及对人类新需求的深入挖掘。补偿性媒介理论的提出者保罗·莱文森指出,整个媒介的演化进程都可以看成是补救措施(13)保罗·莱文森:《数字麦克卢汉——信息化新纪元指南》,何道宽译,北京:社会科学文献出版社,2001年,第16页。,后出现的媒介对前一种媒介进行功能性补偿。因此,我们可以将新技术的出现视作解决原有技术中不能处理的不确定性问题而产生的必然结果。随着技术的不断发展,技术自身也会成为不确定性的新来源,需要新的技术弥补与改进。

社交媒体传播的出现印证了布莱恩·阿瑟和保罗·莱文森有关技术、媒介演进规律的基本论断。社交媒体传播补救了大众传播系统封闭性、一味追求信道传输能力的问题。依托于移动互联网技术的社交媒体传播具有“用户生产内容”、“参与式媒体”、“大众生产信息”的特征(14)克里斯蒂安·福克斯:《社交媒体批判导言》,赵文丹译,北京:中国传媒大学出版社,2018年,第35页。。一方面,互联网技术从信道角度极大扩充信息的承载量和容纳量,从U盘到云盘,人类借助技术存储信息的能力已经达到无上限;另一方面,社交媒体赋予每个个体生产信息和传播信息的技术手段与传播平台,通过信息传播者与接受者的交流互动,促进信息传播系统的开放与创新。可是,随着数字技术的不断突破与聚合,其重新“域定”的信息传播环境也不可避免地给人类的信息传播活动带来新的不确定性问题。这些不确定性或源自被新技术改造的新现象,或来自新技术产生的新需求,还有一些则源于新技术自身。

(一)信息原本是减少不确定性的东西,但是海量信息却产生更多不确定性问题

古语云:“过犹不及,有余犹不足也。”意指过量与不足都是不可取的行事态度。对于信息而言,过量的信息已经失去其原本减少不确定性的功用,反而带来信息理解难题与虚假信息问题。

1.信源的增多和分散产生模糊信息问题。信息本身即具有模糊性和随机性,信息传播的结果在很大程度上是一个概率事件。人类社会中流通的信息在不同情境中具有不同含义,当其被转化为数字信号输入互联网传播通道之前,处于编码过程中的信息可能已经产生损耗,进而导致信息接收时的信息丢失或信息误解。例如汉语文化博大精深,同样一句话在不同场合可能被理解成不同语义。互联网去意义、去语境的二进制编码过程,极易导致某句话丧失原初独特内涵而被曲解。加之庞大的互联网日益进化为连接万物的物联网,汽车、家居、自然景观等传统技术难以攻克的事物也逐渐被数字化与虚拟化,并和人类一道连接进繁杂的泛在网络中。日趋多样化和复杂化的信息蜂拥聚集,也使得理解信息成为新的难题。

2.海量信息导致传统把关人的信息筛选与审查机制失效,大量赚取眼球、相互抵牾甚至虚假的信息涌现网络。传统信息传播流程遵循严格的信息审查制度,能够进入传播通道的信息需要经过严苛的人为审查,以至于那些虚假和不合时宜的信息早在源头即被排除在传播系统之外。而社交媒体技术倡导用户自主生产信息、随时随地传播和接受信息,结果导致传统的信息核查系统被彻底解构,一方面海量且繁杂的信息传播图景早已远超人力审查的能力范围,另一方面随着新的网状式信息传播模式出现,仅对信息源头进行针对式筛选也不可能有效防控信息的肆意传播。在追求高效率和高产量的现代社会,时间和速度已经终结了任何机构以文本的方式来认定事实的可能性(15)胡翼青:《再论后真相:基于时间和速度的视角》,《新闻记者》2018年第8期。。在后真相时代里追寻事实真相,成为社交媒体信息传播的重要挑战。

(二)数字技术解放了信息传播者,但是并未带来信息接受者的同等解放

作为信息的主要接受者——人,其脑力所能承载与处理的信息是有限的。如果一味增大信息容量反而会造成信息处理失效问题。早在20世纪60年代就有研究指出,信息负载与信息处理之间的关系类似于倒写的字母“U”(16)詹姆斯·格雷克:《信息简史》,高博译,北京:人民邮电出版社,2013年,第400页。。足够的信息在开始是有利于人类认知的,接着可能会对认知造成干扰,最后反而可能变得有害。在20世纪80年代,也有心理学家提出所谓的“信息负载范式”,即人们只能“吸收”或“处理”有限信息。信息过量不仅会带来困惑和挫败感,还会导致视野受限和不诚实行为(17)詹姆斯·格雷克:《信息简史》,第400-401页。。由此可见,海量的信息传播反而给信息接收者造成认知负担。

此外,数字技术赋予每个个体生产和接受信息的技术工具,个体不自觉地被卷入信息传播洪流中。表面上,数字技术解放了个体表达与传播信息的欲望和诉求,然而实际上,数字技术提高的是信息生产和传播效率,解放的是信息的生产力和传播力,并未给予信息接受方等量权力。只不过在社交媒体时代,个体具有信息生产者与消费者的双重身份,故而当其被象征性地解放一半的信息生产权时,另一半被剥夺的信息选择权与接受权被自由假象淹没与掩盖了。事实上,同为信息接受者的个体不仅被迫随时随地接受海量信息,而且也不得不贡献出自我隐私信息以获得对有效信息的需求满足。社交媒体传播时代的大众是信息生产的数字劳工,更沦为数字技术的透明人。故而,数字技术表面上促使信息传播系统不断开放、充满活力,而实则只是营造了一个半开放式的系统。仍以传播者的传播目的为主要导向并选择性忽略信息接受者的做法,并不能带来信息传播系统的良性发展。

(三)数字技术黑箱引发数据造假现象和传统信任模式失效问题

2018年全球信任度报告显示,媒体首度成为全球信用度最低的机构(18)《2018全球信任度报告:中国居首美国遭遇滑坡 媒体成信用最低机构》,2018年1月26日,http://www.sohu.com/a/219078055_114835,2020年3月28日。。而大众对媒体产业信心下降的原因正是源于民众对搜索引擎、社交媒体平台的不信任。这一方面是技术黑箱带来的虚假点击率和虚假注意力问题,另一方面是传统基于组织的系统信任模式已经不适用于日趋全球化和个体化的数字化生存方式。目前,宝洁、联合利华等大型跨国企业已不断缩减社交媒体广告的投放预算,新闻传播业界也对完全依赖技术自主生产、分发、测评信息的全新模式并不看好。在传统基于人际信任与系统信任的社会信任方式上,重建社交媒体信息传播系统的信任模式非常必要且十分急迫。

美国社会学家查尔斯·佩罗曾提出:“科学技术曾被认为是社会发展的决定因素和根本动力,但现在却日益成为当代社会最大的风险源。”(19)查尔斯·培罗:《当科技变成灾难:与高风险系统共存》,蔡承志译,台北:商周出版社,2001年,第9页。换言之,人们想借助科学技术的力量降低周遭世界的不确定性;然而,科学技术自身却成为了不确定性的始作俑者。数字技术在沿着传统大众传播技术通过提高信息冗余以减少信息传播的随机不确定性时,有鉴于信息量的突破与信息传播范围的扩大,又引发超出人类以往任何经验的新传播不确定性问题。正如未来学家约翰·奈斯比特在《大趋势》中所言:“失去控制和无组织的信息在信息社会里不再构成资源,相反,它成为信息工作者的敌人。”(20)约翰·奈斯比特:《大趋势——改变我们生活的十个新方向》,梅艳译,北京:中国社会科学出版社,1984年,第23页。因此,人类迫切需要新的信息管理技术来平衡信息传播的系统开放性与信息传播无序之间的矛盾。

五、未来智能传播:智能技术增加信息传播确定性与完全开放式传播系统的新不确定性问题

(一)全新的智能技术将弥补社交媒体信息传播的不确定性问题,增加传播确定性

从信息技术的视角来看,虽然社交媒体传播系统相对于大众传播系统来说更为开放,但实际上只能被视作忽视信宿的半开放式信息传播系统。社交媒体开放了信源端口的信息流量,却忽略了对信息接受者的关怀。从大众传播到社交媒体传播,个体的信息需求发生了从信息体量到信息质量的重要转变。面对社交媒体传播中虚假信息泛滥、信息传播超量以及受众社交媒体抵触等问题,我们不能倒退至信息封闭的小岛上,而是应该利用新的信息技术手段勇敢面对更为开放的信息传播系统,并努力创造协同有序的新型网络社会。具体而言,以大数据、云计算、人工智能、区块链为代表的全新信息传播技术将给予复杂信源以理性算法管理,同时重视对信宿端的需求分析,通过平衡信息传播者和信息接受者的双重需求,建立基于机器信任的多维信任模式,以期应对完全开放式传播系统的复杂局面。

1.通过大数据与人工智能技术辨析信源种类、甄别信源真假。社交媒体时代由信源带来的传播不确定性问题主要表现在信息量增多、信息种类繁杂产生的信息不可辨别性。斯坦福大学学者Trevor Hastie曾指出,新媒体时代意味着更多的信息,同时也意味着更多的虚假信息(21)王伟波:《新媒体时代知识传播面临的悖论及消解》,《编辑之友》2017年第12期。。虚假信息不仅指那些被人为捏造的信息,更包括由若干信息拼凑而成的真假参半的信息。虽然诸如Facebook、微博等社交媒体平台已经雇佣了大量的人工审核人员对自媒体上的海量信息进行审查(据相关数据显示,全世界拥有超过15000

名内容审核员(22)《社交媒体时代的底层物语:那些为机器打工的Facebook神秘审核员》,2019年3月12日,https://36kr.com/p/1723342372865,2020年3月10日。),但是,人工审核的速度在大量迅速传播的假新闻面前格外力不从心(23)陈昌凤、师文:《智能化新闻核查技术:算法、逻辑与局限》,《新闻大学》2018年第6期。。对此,借助大数据技术的力量,我们可以建立任何信息从产生、传播到接受、回馈的完整档案。通过架构完备的大型云端知识库,打通信息存储与传播的技术壁垒,实现信源的有效回溯与全链式记录。除此之外,日趋完善的机器识别技术方便使用者迅速比对、找出不同信息的相似之处,以技术自主把关的形式,不仅预警虚假信息传播,而且进一步保障信息内容的原创性。在业界,Google已经于2011年上线了Content ID,为版权所有者提供免费的内容数据管理方式,并提供封锁、追踪和获利三种方式(24)刘珊、黄升民:《人工智能:营销传播“数算力”时代的到来》,《现代传播(中国传媒大学学报)》2019年第1期。。可视化热力图(Heat Map)也用来快速甄别那些已经发布在互联网平台上的短视频或影片在内容上是否存在拼接和侵权现象。此外,人工智能技术中无监督的机器学习模式也能实现对海量信息的实时、自动化分析。智能数据库越来越成为互联网平台和自媒体平台的内容管理手段,不少传统媒体平台已开始向智能平台转型。2017年,Facebook上线谣言审核机制,对网页上可信度存疑的信息添加警告标签,并与专业机构“国际事实审核网络”(IFCN)合作,共同应对社交网络中的虚假信息泛滥现象。在国内,主要社交媒体平台如微博、微信等,同样通过加载机器检测与过滤系统,对网站流动信息进行自动化核查。新的以机器为主要力量的审查机制成为智能传播时代的全新信息把关模式。

2.云计算与AR、VR技术将着力解决信宿端的信息选择和信息理解问题。为解决人类脑容量的超载问题,智能技术提供了新的解决思路。云计算技术以个人兴趣和日常行为作为信息分类标准,既提高了信息分发效率,同时也使被筛选的信息更符合个人习惯。虽然海量信息意味着人类选择信息的自由度更高,但事实上,那些与己无关的信息都可以归为冗余信息或信息噪声。从业界实践来看,在西方新闻领域,美国《华盛顿邮报》借助创新型技术,推出的Arc内容管理平台,促进数字时代个人信息的统一与高效管理。而在中国,以“今日头条”为代表的新闻平台正以颠覆式的信息传播方式,将个体的独特标签作为筛选海量信息的标准与突破口,试图打造一个以人为标准、以机器为分配方式的个性化、高效化、智能化的价值信息获取平台。同时,为加速信宿端对信息的接受和理解进程,以AR、VR、MR为代表的信息传播技术将推动传播环境具象化与场景化,最大程度地还原信息在信源端的呈现形态。2016年至2019年,支付宝已经连续四年推出新春集五福活动,通过科技的力量,还原传统文化的传播场景,调动用户参与性,增加大众对传统文化的理解、认可以及传播度。而新闻领域也已开启沉浸式、多维度的新闻报道尝试。从2016年起,在中国的两会报道中,AR、VR技术业已成熟地运用到两会内容报道与会场云参观中,极大增强了严肃内容的大众理解度与体验感。以《今日美国》为代表的西方媒体也推出“VRtually There”系列专题,借助360度全景视频的形式呈现头条新闻事件(25)殷乐、高慧敏:《虚拟现实与传播形态——国内外前沿应用案例分析》,《当代传播》2019年第1期。。通过新型技术补充并完善信息内容的层次与维度,将有效促进个体和大众对信息的全面理解与全方位感知。

3.区块链技术将用于提高数字技术本身的信任度,同时建构新的以机器信任为主导的数字信任环境。区块链是一种将数据区块以时间顺序相连的方式组合成的、并以密码学方式保证不可篡改和不可伪造的分布式数据库(26)连一席:《区块链研究报告:从信任机器到产业浪潮还有多远》,《发展研究》2018年第8期。。具体运用到数字信息传播领域时,通过区块链技术与大数据、其他相关技术的有效配合,可以将涉及恶意传播虚假信息的行为永久列入该用户的传播档案中。同时,区块链关注微小数据的生产与传播流程,其不可篡改的独特技术属性,将有效避免机器造假、机器欺诈等技术性难题,并以此提高大众对数字技术本身的信任度。面对日益下降的社交媒体信任指数,区块链技术是缓解信任危机的重要手段。有鉴于大众愈发严重的隐私担忧,区块链技术提供了可靠的解决方案。通过该项技术的加持与改造,每个个体将基于相同的数据标准建立自己独特的专属数字档案,且对自己的数据享有管理权。若任何人、应用软件、企业、组织想要使用个人数据,将需要得到用户批准。目前,业界已经出现诸如Uport这样的成功管理个人数字信息的实例。每个使用Uport的个体,都会拥有一个以太坊账户。用户可以更新包括名称、邮箱、头像、电话、国籍等在内的个人信息,同时也可以授权其他用户访问该隐私数据。进一步而言,区块链技术不仅没有回避数字时代的个人数据分享问题,反而通过有效的技术管理手段,平衡了信息开放与信息管理之间的复杂关系。

(二)完全开放的信息传播系统将面对技术与人的双重不确定性

从某种程度上来说,以大数据、云计算、人工智能、区块链为代表的信息传播技术并不是对数字技术的颠覆和取代,反而是在肯定数字技术开放信息、分享信息的基础之上,对社交媒体传播系统的技术修补与升级。然而,智能技术不可能完全消除不确定性,反而迫使技术发展和人类进化面对最终极的不确定性因素——人类自身的情感、需求和主体性问题。人类社会及其传播活动的不确定性不仅源自技术创新,更受人类自身非理性因素的影响。

1.智能技术的自主发展逻辑具有极强的未知性。约翰·塞尔认为,AI具有强弱之分,就弱AI而言,计算机在心灵研究中的主要价值是为我们提供了一个强有力的工具;对于强AI来说,计算机不只是研究心灵的工具,恰当编程的计算机其实就是一个心灵(27)J·R·塞尔:《心灵、大脑与程序》,玛格丽特·A·博登编:《人工智能哲学》,刘西瑞、王汉琦译,上海:上海译文出版社,2006年,第73页。。因此,与传统以工具属性为主要特征的大众传媒技术、社交媒体技术不同,新兴的智能技术将兼具工具性与心灵性的复合特点。具体而言,大数据技术连接万物、云计算技术洞察新连接,而人工智能技术更将在系列技术的基础之上,赋予机器自主学习、自我进化以及理性意向的拟主体性特征。现阶段,诸如Heliograf、Dream Writer、Wibbitz、BuzzBot的写作机器人,业已成为信息生产与传播的重要参与者;以数据和算法为主导逻辑的智能新闻范式,几乎构成智能传播初级阶段人类获取信息的主要渠道。然而,随之而来的数据使用与个人信息保护、算法黑箱与算法偏见问题都将成为前所未有的不确定性现象。除却技术应用层面的问题,就信息传播系统而言,兼具工具性与主体性的智能技术不仅在信道端发挥重要作用,其同样可以成为信源端与信宿端的信息主体,而这些都是传统信息传播技术不曾面临之难题。机器主体生产、接受信息的劳动分工问题,与人类主体的沟通交流难题,以及多元主体的控制与反控制冲突等,都是有可能导致智能传播失控危机的全新议题。

2.被技术揭示与放大的人类非理性特征成为智能传播时代的新不确定性。智能传播发展所依托的人工智能技术和认知神经学科、生物学科密不可分,所以,随着智能技术对信息传播活动的深度介入,诸如功能性磁共振成像(FMRI)、脑电研究(EEG/ERP)的认知神经科学研究方法也开始运用到信息传播的用户(个体)研究领域。当智能技术由初级阶段向高级、超级阶段发展时,其不仅是传播者深入认知、理解用户的重要工具,更是人类理解自身、探析智能产生机制的科学方法。对信息传播系统而言,首先,人工智能技术把人类的需要、情感、态度和价值实现“网络加载”并内嵌至社会系统中(28)吕尚彬、黄荣:《智能技术体“域定”传媒的三重境界:未来世界传播图景展望》,《现代传播(中国传媒大学学报)》2018年第11期。,使机械的信息传播活动愈来愈展现出情感属性与价值特征。长久以来,情感的内在过程被传播学者视为一个黑箱排除在研究视野之外(29)纪莉、董薇:《从情感研究的起点出发:去情绪化的情感与媒介效果研究》,《南京社会科学》2018年第5期。。信息传播研究是去情感化、去情绪化的。伴随认知心理学与信息技术迅猛发展的是认知技术与传播技术的日趋融合,未来的信息传播研究将必须面对曾经被忽视的情感表达、情感运算以及情感效果问题。其次,人类自身也将借助智能技术的力量更加了解身体媒介的内在特征与人类思维的独特价值。这也给作为信源与信宿的人类主体增加了信息生产与接收的诸多不确定性。一方面,身体实存不再是主体性存在的必要条件,身体实践与虚拟身体对信息生产与接收作用尚未详细论证;而另一方面,当理性为机器主体和人类主体共有,情感策略与情感体验的非理性因素是增加信息接收度的有效举措,但其难以测量性与偶发性也增加了信息复现的主观性与信息接收的随机性。

六、结语:人机协同发展的智能传播范式

罗杰斯曾指出,在传播学中,信息是一个中心概念,而香农的信息论成为传播学的根本范式;但他同时也提出,香农的信息概念被传播学学者做了不完善的构建,在传播学领域中,就信息论而言,未来还有大量的工作要做(30)E.M·罗杰斯:《传播学史——一种传记式的方法》,第424页。。传播学学者认识到信息论对构建传播学理论的重要作用,但是却机械化地照搬了信息传播的线性模式,并未意识到信息论的重要启示,即信息与信息传播天然与不确定性相关以及技术对减少不确定性的关键性作用。虽然后来的传播学者曾猛烈批判传播学对信息论的运用,认为信息论使得传播学的学术和理论严谨性消失了(31)约翰·杜翰姆·彼得斯:《对空言说:传播的观念史》,邓建国译,上海:上海译文出版社,2017年,第15页。,但是,随着技术对人类传播活动的不断介入,原本“去信息化”、“技术非主流化”的传播学研究将不得不重新思考由技术带来的信息传播本质问题。从技术的视角来看,新的信息传播技术带来层出不穷的新信息传播模式,然而值得注意的是,信息传播系统中的确定性与不确定性博弈问题未曾改变。

研究发现,从传统的大众传播技术、社交媒体技术到现在正如火如荼发展的智能传播技术,人类信息传播系统历经了从封闭式到半开放式再到完全开放式的重要转变;人类传播需求也从单一的信息需求发展为对多样信息以及有效信息的高阶需求。对于一个系统而言,开放性是减少系统熵的重要前提。但是开放性带来的信息自由选择权也将会导致传播系统中不同参与要素的不确定性问题,进而导致整体系统的不稳定。现阶段,虽然以大数据、云计算、人工智能和区块链为代表的全新信息技术将甄别信源信息,降低技术风险,并通过AR、VR等技术推动信息传播的场景化和精准化。可是,智能技术并未带来信息传播系统的绝对确定性,反而迫使人类直面最大的不确定因素——人的情感、思维、价值的传播和接受问题,以及智能机器主体对人类主体的多重挑战。由此可见,任何技术主导时代的信息传播系统均未逃离确定性与不确定性博弈的基本哲学命题。

从确定性与不确定性的角度分析信息传播系统的技术演变之路,是经典信息理论带来的核心启示,同时也符合哲学相关理论对世界本质的基本判断。必须指出的是,看似无解的哲学式讨论并不是欲将信息传播演进研究诱入循环论证,而是试图从传播的本体——“信息”出发,阐释可能存在的传播演进逻辑,并探寻合适的预警界限与应对措施。本研究结果具有三个可能的潜在价值。第一,从任何技术自身存在的不确定属性破除目前对智能技术甚嚣尘上的绝对崇拜。虽然相较于传统的单向度技术与交互技术,智能技术的复杂程度不可同日而语,但是,这并不意味着该技术是必将抵达确定彼岸的终极技术。第二,从确定性的不断解构与不确定性的多维度衍生规律,梳理信息传播系统的独特发展逻辑。信息是传播的重要内容,传播是信息的运动方式。某种程度而言,信息的存在方式与流动需求变化直接导致人类传播模式与传播系统的持续变化。现有研究往往关注当下的传播表象,忽略传播的信息源头与内在根本动因。较具创新性的切入视角是本研究的独特价值所在。第三,从确定性与不确定性的博弈关系分析未来智能传播可能面临的诸多挑战,并未雨绸缪,针对性地指出防范方向。现阶段,可预见的技术偏见问题初显端倪,难以预估的多元主体冲突也已纳入学术讨论范围。未来智能传播不仅需要面对传播系统更为复杂的多重不确定性问题,而且还需进一步思索人与机器之间主客体关系、跨人际主体关系并存的复杂现象,以及面对日趋强大的机器主体,人类传播主导权日渐减弱的失控风险。

概而言之,虽然目前人工智能技术还未发展到机器拥有自我意识的强AI阶段,且独特的机器意识世界是否存在也尚未可知,但是可以确定的是,随着人工智能技术的不断创新,人类自身与机器主体都处在高度不确定的复杂境地,而我们也终将迈向一个人机融合、共同发展的智能社会。届时,人机协同将是面对高度开放、多元不确定性社会的唯一解决途径。我们不能一味地排斥和担忧技术的力量,同时也不能完全保持一种技术亢奋态度,对新技术全盘接受。相反,我们应该明辨利弊,一方面借助技术的力量认识和完善人类自身,另一方面对可能存在的机器风险适时控制。换言之,人机界限可以被不断发展的技术模糊混同与重新划分,但不能完全消失或根本消除。从技术的角度来说,所谓智能传播时代,即构建一个信息自由流通、信息高效选择和信息有效利用的低风险、低不确定性的生活环境。而从人类的角度来看,智能技术是可预测、可分析的人性化技术,将推动人类迈向自由而不失秩序、理性而不失人性的智能社会。作为现代社会最重要的社会生产和社会管理资源,智能信息的高效传播将有助于实现不同主体间互通有无、协同合作的美好社会愿景,而我们也应该大力发展并有效运用。

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