張勇東：我們正處在第五次傳播革命

編者按：

共促全球發展，構建共同未來。2023年11月18日至19日，由中國人民大學主辦、中國人民大學與通州區人民政府共同承辦的首屆“通州·全球發展論壇”成功舉辦。中國科學技術大學信息科學技術學院執行院長張勇東出席本次大會並在“分論壇三：全球發展與全球治理體系重構”環節作瞭題為《智能傳播時代：挑戰與技術途徑》的研討發言，現將發言內容發佈如下：

▲中國科學技術大學信息科學技術學院執行院長 張勇東

縱觀人類發展史，人類已經經歷四次傳播革命，每次革命都是由相應的技術的進步引起的。比如第一次的時候是語言的出現，極大地改變瞭、增強瞭人和人之間的交流效益，然後就是文字，比如印刷技術和電信技術的出現，引發瞭四次的傳播革命。我們當前正處在第五次傳播革命，這個傳播革命就是由互聯網和人工智能技術的進步而引發的。

在我們當前的第五次傳播革命中，習近平總書記將這種媒體的生態、形態概括為四全媒體，就是全程、全息、全員、全效媒體。全程媒體突破的是傳播的時空尺度，全息媒體突破瞭傳播的物理尺度，全員媒體突破的是傳播的主體尺度，全效媒體突破的是功能尺度。

這樣的一個新媒體環境，任何事物我們認為都有兩面性，全媒體環境下很容易導致虛假信息的泛濫，而且這個虛假信息偽裝的比較精良，迷惑性很強，而且傳播的速度更快，范圍更廣。可能會造成很嚴重的輿論事件。

為此，2019年習近平總書記在人民日報社中央集體學習中特別強調，要探索將人工智能技術應用到新聞傳播的各個環節，來去發展智能傳播的技術體系，掌握輿論的主導權和主動權。

這裡我們說相當於智能技術，人工智能和傳媒相結合，就產生瞭智能傳播的概念。智能傳播簡單地說就是基於社會傳播的理論，運用人工智能技術實現認知影響的過程。我們認為它應該包括這樣三個圈層，分別是意識形態圈層、人工智能圈層和傳播鏈條圈層。

因為任何的媒體傳播都是意識形態為指導的，因此在這三個圈層裡，最核心的就是意識形態圈層。在意識形態圈層之外，就是人工智能的圈層，它是智能傳播的主要核心技術手段。在智能圈層之外，我們認為它應該是一個傳播鏈條的圈層，就是把整個傳播的鏈條的整個步驟，把它用人工智能賦能。包括采集、生產、內容分發、接收和反饋，這是傳播的五個基本環節。

但是我們覺得實現智能傳播還面臨著很多的技術挑戰，首先就是在最核心的意識形態圈層，需要解決的是意識形態的可計算問題。所謂意識形態本質就是人心，就是人的觀念、觀點、概念、思想、價值觀等要素的總和，它是一個主觀的概念，主觀的概念就是沒法計算、沒法量化這樣的內容。雖然我們早期的工作就像社會心理學傢，像施瓦茨建立的施瓦茨價值體系和量表，他試圖將這種人的觀念、意識形態進行量化，但是這還是一個很初步的工作，目前還缺少可計算的知識體系和可量化的評價機制。

因此，如何構建可計算、可量化的意識形態知識體系，是在智能傳播上面臨的一個重要的挑戰。

其次在人工智能圈層，就需要解決我們在全媒體環境下，就要解決信息內容的偽裝和對抗的問題。因為在智能傳播環境下，因為制造信息非常容易，任何人都可以參與到信息傳播和制造過程當中去，這就存在大量的精心偽裝的虛假信息，和隱晦的信息。它實際上就像迷霧一樣，對我們信息的理解形成幹擾對抗。因此如何在這種偽裝的對抗環境下，實現信息的深度理解，是面臨的第二個挑戰。

最後在傳播整個鏈條圈層，實際上由於信息繭房的存在，傳播對象本身的心理認知，其實具有很強的自我保持性，難以對他進行認知影響，因此如何建立穿透信息繭房的認知影響機制，也是一個面臨的挑戰。

怎麼去解決這樣的挑戰？首先我覺得在意識形態圈層，要構建這種大規模可計算的知識體系，傳統的人工智能是分類的，是0和1這樣的分類方法，是一個粗粒度的，是正負的判別。升遷制，基於知識體系的，建立一整套知識體系以後，就可以建立知識體系的細粒度的計算和量化。

如何建立這樣的知識體系，一方面應該是從人文科學出發，基於專傢規則，自頂向下的進行分析。另一方面要從自然科學出發，是對海量數據基於文本語意進行自底向上的計算，然後把兩者相結合，這樣進行關聯校驗，相互驗證來形成可計算、可量化的意識形態知識體系。

在人工智能的層面，精心偽裝的虛假信息，其實很難具有圖像的或者是文字上的，或者是聲音上面的這種特異性，讓你一看就能辨別它是虛假信息。因此我們基於傳統的內容特異性的內容分析的框架，就不再有效瞭。我們需要進行構建，基於關聯性的內容分析的新框架。

這種關聯我們應該是一種多模態信息的跨模關聯，內部信息的內在關聯和外部信息的外在關聯，綜合的進行多層次的信息關聯，來對抗這種偽裝和迷惑。

比如在跨模態關聯方面，可以建立一種高層語意的跨模關聯機制，來識別隱晦的語意。還有比如在現在的人工智能的虛假視頻的生成方面，我們可以建立人說話，唇動和發音之間的關聯性，如果之間有不一致性，很可能就是偽造的視頻，來識別偽造的視頻。

在內在關聯方面，我們也發現瞭人工智能生成的文本也存在著內在表達不一致的規律。基於這樣的規律，能夠檢測是AI生成內容的工具出現瞭，有的可以達到檢測精度在90%以上。

在最外層，就是傳播鏈條層，現有的傳播，比如像抖音、快手這樣的一些傳媒平臺，它給用戶提供信息，主要是根據個人的愛好來推薦相應的內容，這是推薦算法的本質。它的本質就是要被動的去迎合用戶的喜好，就是用戶喜歡什麼我就給他推什麼。但是實際這是與傳播本質是相悖的，傳播的本質是希望能夠主動的去影響用戶的認知，這兩個是不符的。

這種傳統的現有的推薦算法很容易造成信息繭房，就是用戶喜歡什麼就越給他推什麼，造成這樣的繭房。我們的途徑就是希望能夠根據傳播的目的來生成可控的內容，然後對傳播對象進行漸進式增量的推進。同時利用周圍群體進行協同推進，來實現穿透用戶對象信息繭房，實現漸進式的群體性認知影響。

這就是我們針對智能傳播的三個圈層、面臨的挑戰，以及針對這樣的挑戰和困難，其相關的技術途徑、解決辦法來最終實現的智能傳播。

（本文根據速記整理，未經作者審閱。）