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人工智能给主流媒体带来全方位变革

【摘要】人工智能延展了新闻从业者的“脚力、眼力、脑力、笔力”,舆论引导主体从人趋向人机协同转变。数据算法不断加深用户沉浸交互,使得舆论场呈现出一种宽容和开放的姿态。但是,技术赋能也会带来假新闻与偏见先行、核心价值观迷失、伦理失范等问题和风险,机器不断与人文价值博弈,给主流媒体舆论引导带来了诸多挑战。主流媒体在享受技术红利的同时,应依靠主流价值导向驾驭算法,突破迷雾、走出困境,凝聚社会共识,营造良好的舆论生态环境。

【关键词】人工智能 主流媒体 舆论引导 核心价值观

【中图分类号】C913 【文献标识码】A

舆论场是价值观和意识形态渗透及活跃的场域,涉及政治、经济、文化以及社会的安全稳定。人工智能、5G、虚拟现实等技术加速释能,推进媒体智能化发展,机器人新闻、算法推荐、智能监测广泛作用于舆论传播,增强了舆论传播速度、影响广度和深度,延展了舆论场的包容性和开放性。但与此同时,机器工具不断挑战人的理性思考和价值判断,使得舆论引导不可避免地进入“技术壁龛”,对主流意识形态形成冲击,甚至给社会安全带来不稳定因素。习近平总书记强调,要“用主流价值导向驾驭‘算法’,全面提高舆论引导能力”。在这场技术驱动、国家推动的融合变革中,主流媒体如何规避舆论风险、优化引导力、最大限度地凝聚社会共识,是当下亟待思考和解决的问题。

智媒体时代,人工智能赋能舆论传播

一方面,人工智能延展了人力,议程设置主体从人向机器迁移。将人工智能应用于新闻生产,增强了新闻生产分发和用户交互体验,释放了空间中每个“个体”的力量。与此同时,其稀释了门户对信息的绝对控制权,使得人力得以延展。比如,智能采集与传感,能够自动抓取和整合信息,并得出某种结论;机器识别、语言生产与处理,能够洞察潜在的新闻价值,并进行推测和预判;写稿机器、AI主持人,能够自带算法进行超速生产并表达意见。MGC(机器生产内容)的数据来源于OGC(用户生产内容)和UGC(职业生产内容)上传的数据以及用户使用痕迹,MGC输出的数据又将服务于OGC进行专业生产,OGC和MGC共同为UGC进行专业性背书,以提升其思想水平。三足鼎立的格局使得个体与群体之间可以自下而上或自上而下地进行相互构建,推进舆论传播系统朝着更高级、更复杂的方向演进。在新舆论场中,议程设置主体不再是从OGC到UGC、从单一到多元的量变,而是内在组织关系的质变。“以人为主导”的主体正在向“机器算法”迁移,形成技术与技术、人与技术、人与人的超边界共生现象。因此,技术的拥有者在新生产关系中掌握了相当的话语权,甚至改变了舆论入口和出口的形式。

另一方面,数据算法深化了交互,舆论环境愈加宽容与开放。智媒时代下的新闻分发,能够借助数据算法,针对用户的泛化需求,进行前端的精准化、场景化改变。当前,社交平台占据着信息流量的较大份额,为平等对话提供了可行性空间,实现了点对点的分众化转变。在此基础上,通过用户画像、制定标签等手段智能分发,在满足用户的偏好需求后,继续学习和改进,持续深耕分化力。同时,社交媒介与算法推荐相互融合,加深了“人机—人际”交互,使得场景更加虚拟化、个性化。用户可以通过算法向内容生产者告知“我需要什么”,内容生产者得到“信号”后再依靠算法进行解读,满足用户的需求。算法实现了人与内容的直接连接,形成一种无时不在、无处不有的“泛在线”景观;用户与媒体、用户与用户之间的关联度不断增强、关系不断升温;媒体与社会广泛接触,中心度不断向社会个体扩散,弥补了传统媒体交互体验的不足。多重声音、多元文化碰撞,舆论承载力和影响力不断扩大,主流价值观也被传递到各个角落。

舆论场内存在“劣币驱逐良币”、主流价值观不彰现象

一方面,理性缺失导致舆论场内出现“劣币驱逐良币”的现象。媒体智能化提升了舆论传播力,但也使得舆论传播更加复杂。首先,客观真实性容易被消解,假新闻“大行其道”。虽然机器本身和数据处理的过程都不会主观造假,但如果采集来的数据受到“污染”,机器是无法辨别的。主观偏见、种族歧视、情感倾向,源源不断地给MGC输送错误信息,使得一些舆论在产生之初就丢失了客观真实性。比如,机器人新闻,数据算法可以保证过程精准无误,但是无法保证源头数据获取的真实可靠,一旦出现偏差,将借助智能高速运作产生更大的负面效应。

其次,超高速、超实时的内容智造,迫使用户在海量、高速的多元选择和可能中作出判断,一些人的理性批判精神日渐退化。一些人沉浸于“后真相”舆论空间,且偏爱图片、视频;习惯于立场先行、感性断言代替理性求证,对新闻真实、社会现实“视而不见”。网络谣言、情绪反转、双重标准,带来舆情即时化的风险,甚至引发信任危机。客观真实性被消解、单面人的盲目跟从,使得OGC的正面发声、理性表述被淹没,舆论场内出现“劣币驱逐良币”的现象。

另一方面,把关力从人向机器偏移,主流价值观的引导力不强。智能机器、数据算法不具备对事实的核查能力,在把关主体从人向机器转移的过程中,难免缺失如新闻专业人士般的专业价值判断。主流媒体的新闻记者可以凭借自己的专业素养和思想修养,发表带有一定“训示性”的信息,间接或者直接告诉人们“该怎么做”。然而,算法推荐是依据用户偏好进行分发的,其主要标准和原则也是用户偏好,因而更趋向于“刻意迎合”。这种迎合削弱了受众对公共议题的关注,加快了圈层壁垒、智能鸿沟的构建,使得个体只注重“想知道”,却无视新闻背后的“应该知道”。多元个体与多元圈层的利益难以有效统一起来,因而形成了具有偏向性的舆论形态,增大了凝聚社会共识的难度,使得主流媒体的舆论引导功能受损。

人工智能深刻地影响着媒体与社会之间的连接,虽然带来了多元多维的视野,但也带来了价值忧虑,特别是人与机器之间的伦理失范问题。首先,人的主体性容易被算法控制。智媒体时代,用户与机器之间的交互不断发生变化,改变了人们认识世界和真理的方式。机器根据“数据意志”影响人的选择权利,“算法黑箱”使人于无意识中丢失自身意志。其次,人的功能性容易被算法替代。机器使人的听说读写能力被复制,“智能模版+数据填充”式的机械化内容生产,冲击着人的主观能动性和自我认知;人的经验系统被修改,虚拟与真实之间的界限更为模糊,人的自由意志存在被技术裹挟的危险。认知意识与态度行为不断被改变,难免在“工具主义”道路上迷失方向。

以主流价值导向驾驭算法,全面提升舆论引导力

第一,保持舆论引导的强身份。“迷雾指数”最初是指文章用词、语句抽象艰涩,使得人们迷惑不解的程度,即迷雾指数越高,理解难度就越大。网络中充斥着各类声音,复杂、抽象、模糊,用户难免在选择、相信和理解中迷失。主流媒体应充分掌握驱动舆论传播的关键要素——数据,对不确定性、浅表性的数据进行删除,再重新进行整合和创作,最终将数据价值化和实用化。应发挥人机协同优势,将人力、物力从大量繁杂的数据和资料中解放出来,进行思想深刻、逻辑严密的内容深耕。

一方面,推动新闻专业人士把关权回归。应进行议程设置,“有意图”地提倡什么、反对什么,引导公众舆论,以符合马克思主义新闻观的理性图景,推进主流价值观大众化、时代化。另一方面,发挥主流媒体的强身份作用。主流媒体可以凭借原始积累的资本、社会影响力,以用户乐于接受的方式,在多元交互平台下做强、做大舆论引导。

第二,尊重民心、凝聚人心,强化舆论引导的主流价值。习近平总书记指出,“问题是时代的声音,人心是最大的政治”。当前,人工智能技术已经从单纯的程序执行向人类的意识形态化发展。如果人被机器冲击而机械化,失去了“心”,则会产生伦理失范、社会失序的危机。人的决策,除了依靠理性判断,还需要相应的价值判断,且价值观念和思想意识占据核心地位。智媒体时代下的舆论空间相对开放、自由,“人格”充分投射且全程参与舆论活动。因此,主流媒体应建立自主可控的交互平台,使单向议程设置向公众议程自组织模式转变。以一种韧性的方式,开放地接受不确定性,在聚合中寻找确定性,从而最大程度地凝聚人心。

主流媒体还应担负起重塑人文价值的重任。无论人工智能技术如何赋能新闻传播、改变新闻生产关系,新闻内在的专业主义和人文主义是不可替代的。虽然人无法与机器比速度、与算法比生产力、与数据比存储,但其主观能动性和思维意识是机器无法超越的。因此,主流媒体要努力调和多元价值冲突,深耕专业评价能力,努力缩小智能鸿沟。同时,新闻本身具有文化属性,能够反映一个国家的历史、文化积淀。主流媒体需要借助文化交流,调控情绪、把控方向,消弭理性与感性的冲突矛盾、机器效率与道德判断的兼容挑战。

第三,坚持技术向善,重塑共同体。要利用技术制衡技术,增强安全性、提升信任度。区块链技术具有去中心化、分布式存储、不可篡改等特点,能够降低网络交互中的“信任成本”,为主流媒体舆论引导提供强有力的技术支持。如果舆情监测和舆论引导处于后置位(即在舆情发生后才进行追捕围堵和价值重塑),必然会困难重重、作用力相对较小。在区块链技术的助推下,主流媒体可以追寻各类碎片化信息的根源,进行节点智能化验证,进而从前置位较好地约束谣言的传播;可以建立大众监管机制,对入链后的信息进行安全保护,从而形成一个“不治而愈”的舆论交互空间。

数字化的“赛博空间”中,个体都以二进制数形式在网络中连接,每一个节点都能够带来强大的“蝴蝶效应”。无论是人机协同下的议程设置,还是平台的智能化交互,最终都会作用于用户。因此,主流媒体需推进媒介素养范式从个体向群体间协同转变,达到网络空间治理的“众筹”效果。

总之,媒体智能化不是单纯传媒业态的发展,而是涉及经济、文化以及社会体系的整体变革,主流媒体处于其中需兼顾经济效益与社会效益的协调统一。主流媒体应建立顺应自身规律的舆论引导体系,开拓智能化的舆论新空间,打造正能量的舆论传播矩阵。

(作者为北京体育大学新闻与传播学院讲师)

【注:本文系中央高校基本科研业务费专项资金资助课题“新时代体育解说人才培养模式研究”(项目编号:2019QD025)阶段性成果】

【参考文献】

①[加]罗伯特·洛根著、何道宽译:《理解新媒介:延伸麦克卢汉》,上海:复旦大学出版社,2012年。

②彭兰:《智能时代的新内容革命》,《国际新闻界》,2018年第6期。

③钟瑛:《网络传播伦理》,北京:清华大学出版社,2005年。

④《习近平关于协调推进“四个全面”战略布局论述摘编》,北京:中央文献出版社,2015年。

责编/孙渴 美编/陈琳

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