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人工智能时代后真相现象的消解、再塑及矫治

来源:光明网-学术频道2019-12-03 10:40

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  作者:西北政法大学新闻传播学院教授、博士生导师 张爱军,西北政法大学新闻传播学院硕士研究生 李圆

  摘要:人工智能时代已然来临,技术将世界的各个部分关联在一起,影响社会的逻辑、结构与关系。不同的理论与现象之间表现出深刻的互嵌性和易变性,后真相作为当代社会的一种构成和表现,被智能技术所影响,在信息的生产和接收两个维度上产生变化。人工智能时代里的客观数据、智能信息和媒体融合能够提高公众对信息的解读能力,凸显公众的主体性,消解后真相中由于信息接收而产生的乱象。虚拟现实、算法推荐和数据垄断会再塑信息的生产方式,加强意识形态的操纵性。这一变化展示了技术对社会的改变的一个侧面,以人工智能技术为基点,对后真相现象进行智能化矫治,需要做到媒体环境、技术权威、智能素养和智能市场四位一体的协调,从而促进技术本身和社会的良性发展。

  关键词:人工智能;后真相;算法;数据

  一、问题的提出

  随着数据处理能力的飞速提高,智能技术开始深度介入人类的生活,人工智能时代已然来临。智能时代以人工智能命名,是一门模仿、延伸及拓展人的智能的理论、方法和技术。[1]人工智能可以生产出与人类智能相似的机器,改变人类的生产、生活方式,以新的技术结构来支撑新的社会结构。一方面,在大数据、算法和云计算的辅助下,人工智能可以模拟人类的智慧,形成操作性优势与创造力优势二者的结合。另一方面,人工智能也产生了诸多新的社会问题和安全隐患。技术能够赋予传统的理论和现象以新的内涵,社会公平、数据安全、隐私保护和人文价值等问题相互交织,既有的社会问题还未解决,新的问题已经产生,不同的矛盾之间彼此交融、影响,呈现出复杂的叠加状态,这种失序性与后真相的特征不谋而合。恩格斯指出,在自然社会、人类社会和人的活动里,没有任何东西是不变的和不动的,一切都在产生和消逝。[2]万事万物都处在联系和发展之中,理论与理论、现象与现象之间也由此表现出深刻的互嵌性和易变性,后真相作为当代社会的一种构成和表现,与人工智能之间存在着千丝万缕的联系。

  人工智能与后真相同样反映着当下社会结构的变化。后真相意味着情感和信念相较于陈述客观事实更能影响民意。近年来政治学、新闻学、伦理学等学科倾向于探讨后真相的生成逻辑、传播关系及社会危害,分析框架多是“情感—事实”和“政府—公众”的二元解释范式,甚少从技术的角度出发,探讨二者间的变革与关系。国内的研究多认为后真相这一概念与社会的不确定性、技术的演进和后现代主义的兴起相关,会导致真相和客观性的终结、阴谋论的盛行和民主的危机。[3]后真相意味着真相的界定方式和界定者被质疑,公众与真相提供者间的关系变得不稳定。[4]公众接近真相的方式出现漏洞,需要重新高举真相的大旗,重建可以接近客观性标准的框架。[5]

  后真相并非意味着对事实的单向否定及政府与公众的二元对立,而是承认事实之外的其他因素对真相的影响。[6]怀特指出,后真相涉及“生产”和“接收”两个层面,生产领域是指真相和对真相的宣称之间出现混淆,政客或商业精英对事实进行捏造,迫使公众相信自己的陈述,是一种崇尚意识形态的话语;接收领域强调公众对关于真相的各种宣称的反应,体现为政府和专家的公信力下降,公众认为自己的体验和情感是判断事实的基础。[7]这一论述区分了后真相指代的不同现象,指出应该警惕意识形态的操纵性,更多地从公众的立场出发,讨论个体如何基于不同立场对信息展开的个性化解读。

  人工智能技术会对真相、真相的宣称及真相的认知产生何种影响?这些问题仍需要进一步地厘清。技术影响公众接收信息的方式和效度,也影响传播主体生产信息的能力和途径,所以智能技术可以在信息的“生产”和“接收”两个维度上对后真相进行消解和再塑。这些转变与媒体融合、算法偏见和数据垄断等现象息息相关,既互为因果,也相互裹挟,反映技术的进步与困境,透射技术的未来走向。积极应对后真相发生的改变,并以技术为基点对其进行规制,对于合理诠释、定位技术与社会之间的关系,维护社会秩序良性发展具有重要意义。

  二、人工智能消解后真相现象

  “生产”和“接收”的区分指出了后真相指代的不同现象,人工智能会从公众的角度上消解后真相发挥效用的可能性,对后真相的接收领域进行“压缩”“中和”和“打破”。客观数据、智能信息和媒体融合会减少信息形变的空间,提高公众对信息的评估能力,减少公众的负面情绪体验。

  (一)客观数据压缩解释空间

  人工智能以计算机技术为主,融合了移动互联技术、光电通讯信息技术和离散数据库集成技术,这些技术的共同点在于依赖数据。客观数据以计算、测量为主,是展现社会的可靠方式,能够脱离个人的意志,制约人的欲望和偏见,超越主观性,将个人置于公共标准之下。客观数据意味着理性,智能技术可以在数据的采集、分析和可视化三个环节上保证信息的真实性,做到数据选取的适量性和采集方法的科学性,避免数据质量的缺陷,呈现数据中的框架,将数据置于原初语境中理解,避免数据传递的形变。

  客观数据的生成和传递具有实时性,可以减少后真相中谣言和流言的生成,尤其在突发性事件的报道中,数据可以通过智能平台迅速传递,比如火灾发生的时间、地点和伤亡情况,体育赛事中的战绩、比分及胜负等。客观数据的收集和分析依赖机器,既打破人对事实的阐释和辨析,又保留信息的初始形态。文本的传递是“编码”和“解码”的过程,在反复传递中会出现意义的偏差,初级传播和次级传播中的文本会因公众的视角、情感和利益的不同而转化。数据相较于文本而言更能保持客观性,公众在互联网中上传、下载数据时,实际上就是在传递事实。事实的阐释权由人转移到机器,虽不免有异化之嫌,但仍会压缩事实的解释空间,减少意识形态的影响,减少后真相中主观性发挥作用的可能性。

  (二)智能信息中和负面情绪

  后真相中“情感先行于事实”的现象会挤占理性对话的空间,催生群体极化和道德相对主义,其中,负面的情感体验会产生负面情绪,具有巨大的破坏力。情感是人类的本能,智能化的信息传播能够识别用户的情感,根据用户的情绪差异进行信息推送和情感赋能,让用户产生个人化的情感依赖和连接,起到“以情制情”和“情感中和”的作用。[8]人工智能时代的网络化、数字化、机器自组织改变人类的生产方式,智能技术贯穿于信息收集、策划和分发的全流程,传播对象由模糊的群体变成清晰的个体,个体的情感暴露在传播者的眼前。[9]情绪的显性化便于负面情绪的识别和疏导,人的心理、价值和意志转化为数据,人工智能变为读心术。

  “强人工智能”时代到来后,智能信息会进一步精准化,不仅限于“识别”用户的情感和情绪,更可以“引导”“激发”用户的情感和情绪,在传播的方式、场景、内容上更契合人的心理状态。后真相中的情绪多为破坏性的负面情绪,更需要信息的定向推送。比如,在“西安奔驰4S店”事件中,网民情绪随事件的发酵而持续高涨,负面舆情远超积极舆情,对利星行4S店的揭底和金融服务费是否合法的探讨成为最激发公众情感点的话题。媒体对此进行集中报道,舆情最终转向为对女子维权的鼓励,避免舆情失焦和恶意攻击。

  (三)媒体融合打破视角固化

  人工智能助推媒体深度融合,要运用信息革命的成果,加快构建融为一体、合而为一的全媒体传播格局。[10]媒体融合不仅是媒介平台和内容的融合,也是用户的融合,这种融合意味着“参与式文化”,网民通过某种身份认同来创作、传播信息,加强网络交往,形成开放、共享的传播环境。[11]媒介融合下,受众与媒介的关系更趋向于参与、互动和分享,受众可以参与内容生产、与媒介互动并通过媒介融入社会。这种融合模糊了“多对多”“一对一”等传播形态的界限,带来不同模式的融合,打破用户的视角固化,促进内容、平台和用户的聚合和交流,拓展受众的接收模式。

  后真相现象中,公众对特定的事物持特定的看法,拒绝承认事实的多种可能性,基于自己的立场进行选择性接收、理解和记忆,形成群体极化和信息茧房效应。用户是比内容更重要的资源,深度媒体融合能够实现多用户平台到全用户平台的转变,促进企业、公共服务机构和用户之间的良性竞合,实现用户参与和合流,打破视角固化。新闻的呈现由此具有全面性、聚合性,方便用户进行场景转换,打破对特定立场媒体的偏好,以此扩大视野,调整观点。

  三、人工智能再塑后真相现象

  人工智能会对后真相的生产领域进行再塑。虚拟现实、算法推荐和技术垄断会转移公众对真相的感知,便于传播者对事实进行乔装和捏造,迫使公众相信自己的陈述,传递自己的意识形态。谎言的成本越来越低,谎言传播的方式越来越多样化、隐性化,后真相由此呈现出操纵性。

  (一)虚拟现实强化用户操纵

  未来的信息将不再是用来“读”的,而是用来“体验”的,这种体验的真实会对“真实”的内涵进行转化,拉开“感受真实”和“客观真实”之间的距离。虚拟现实具有在场感、沉浸感和体验感,在模拟场景中,用户以第一人称的视角进行观察,语言符号让位于场景符号,造成语义留白,信息的可阐释性大大提高。虚拟现实建构的场景具有更大的迷惑性,公众可以在场景里设定年龄、性别和形象,体验虚拟的战争、度假甚至死亡。产品的设置者在设置场景时可以融入自己的意识形态,通过细节的展示对用户产生潜移默化的影响。体验和感受是主观的、可阐释的,却最能对个体施加影响,真相转化为感受,信息传递者在传递信息中所赋予的价值观更加隐形化。

  后真相的操纵性体现在利益和权力对事实进行捏造,试图迫使人们相信自己的陈述,是一种崇尚意识形态的话语。虚拟现实为意识形态的操纵提供便利,政客的谎言借助虚拟现实进行传播,更加具有隐秘性和感染力,能够操纵选民的意志。人对世界的认知是由强加给人的权力模式中推断而来的,导致法拉利斯的三段论:现实由知识构建,知识由权力构建,即现实是由权力构建的。现实是权力的建构物,权力可以主导人,人同时也拥有权力。技术赋权使个体的权力增加,公众掌握话语权的同时,也会被体验所误导。在美国大选中,用户可以利用Oculus Rift、GEar VR等设备全景观看大选辩论,VR平台建立虚拟的民主广场,参与者可以在网上设定自己的形象,与其他用户交谈,进行社交互动。这种强烈的体验感可以抵消空间距离,增强选民的忠诚度。在场景的设定和交流的过程中,用户的感官受制于设定者,用户的情感、意识和观念被引导,加剧后真相中的操纵现象。

  (二)算法推荐渗透意识形态

  人工智能时代里,算法渗透到信息生产和传递的各个环节。算法不具有纯粹的客观中立性,首先,算法程序的偏见、输入数据的偏见和算法设计者的偏见会使信息产生大量噪音。[12]机器学习的程序会学习、模仿社会中已存在的数据,只要社会存在偏见,机器学习就会重复这些偏见。使用算法进行自动化新闻写作时,要频繁地给系统更新数据、输入范本,如果数据本身存在偏见,算法生成的新闻就会出错,造成假消息。其次,算法设计者对问题的理解、对变量的选择和对数据的选取都贯穿着个人的意识形态,尤其是在数据提取和结果解读的环节里,个人的主观性会以客观的形式呈现在公众眼前。

  智能算法会加剧后真相里意识形态先行的程度。算法会根据用户在浏览不同消息时的停顿时长来识别用户的兴趣偏向,智能触控设备甚至会根据用户点击的频度和屏幕感知的压力来识别哪一类消息更被用户所关注,用户会收到大量吸引眼球的文章。利益集团可以识别用户的兴趣,对用户进行分类,展开精准的话语宣传,提高操纵的效度。算法的运行被视为商业机密,缺乏监管流程,“算法黑箱”和“算法操纵”也是需要警惕的问题。价值倾向、技术垄断和商业秘密使传播者潜移默化地影响公众的心理,不仅能激发公众的情感,更能够朝特定的方向引导公众的情感,制造符合自己需要的信息和意见格局,提高操纵性,加剧后真相现象。[13]

  (三)数据垄断降低谎言成本

  人工智能技术依托于大数据,提高信息接收效率的同时会加强信息的不对称性,产生行业垄断和“数据寡头”。数据和流量具有高价值性,数据公司大力建设自身的APP客户端,加强用户黏性,将用户圈定在产品之中,成为可跟踪、可量化的个体,用户自身甚至不具有数据的所有权。数据寡头们将信息进行割裂,只允许在内部流动,树立壁垒,“圈养”用户,形成闭环。比如,微信公众号内部的数据信息属于腾讯的财产,无法在百度、微博上进行检索,也无法插入外部网站的链接和应用。垄断带来的封闭性导致认知受限,各个产品内的用户被驯化,不再需要行动和思考,丧失自己搜索真相、反思对比和整合信息的意识及能力。

  数据寡头掌握人们的连接方式、接触空间和交往范围,加速利益和权力对事实的捏造,促进后真相的生成,被算法和兴趣圈养的用户难以搜索到客观、中立的信息。搜索引擎、微博和电商对用户数据进行处理和挖掘时,会不可避免地涉及个人隐私,数据的交叉检验使网络匿名失效,对用户的欺骗和操纵变得更加精准化。后真相现象中公众对事实的忽视导致传播被个人的情感和信仰支配,失去公共规则和公共理念的约束,掌握数据的权力机关和利益集团更容易占据话语圈层的中心位置,掌握“真相”的制造权与发布权。“真相如何被制造”“哪些数据被收集”“数据用途是什么”等问题尚不明晰,真相掌握在少数人手里,公众愈发难以识别谎言,陷入被操纵的怪圈。

  四、后真相现象的智能化矫治

  人工智能技术会对后真相现象产生两面作用,能够消解后真相的接收领域,再塑后真相的生产领域,使后真相现象发生改变。后真相的消解建立在受众的主动性上,后真相的再塑建立在信息生产的基础上,虚拟现实、算法推荐和数据垄断使利益和权力对事实的捏造成为一件容易的事情。这些变化与人工智能的技术特性息息相关,所以要发展好人工智能技术本身,对后真相现象进行规约和矫治,维护社会共识,保障社会秩序。

  (一)优化智能媒体环境

  人工智能是后真相现象的重要基础,如今新媒体技术的革命性发展导致了“一场深刻的系统性变革”。[14]智能技术为社会的进步、文明的发展及政治的革新提供新的契机,使现代信息环境更加智能化、多元化,媒体的运行和公众对真相的追求自成一套逻辑。虽然人们对如何预估媒体环境和推进新媒体的发展仍有争议,但营造开放、理性、有序的智能媒体环境,减轻后真相现象的影响,呼唤理性的回归成为人们的共识。[15]

  健全的智能媒体环境要避免意识形态的操纵,也要避免假新闻,加速社会信任的生成。虚拟现实和算法推荐使信息的可靠性降低,通过“信息茧房”和“回音室效应”无形地操纵用户的想法,促生人们对信息权威性和新闻专业性的期待,产生对真实性和客观性的硬性要求。人工智能主导下的智能媒体环境要遵从媒介秩序,在行业内加强制约,把智能算法纳入监管范围,明确算法运行的机制,远离“算法黑箱”。亚马逊Echo声音识别系统的开发人德利普·劳提曾提出针对假新闻的防治计划,指出智能中心可以建立巨大的数据库收集假新闻,通过不断完善数据来训练算法的“鉴伪”能力,随着收集到的假新闻数量增多,算法的识别能力也日益增强,形成正向循环。智能媒介是信息交流的重要工具,健全的媒介环境能够提供包容开放的格局,增大信息共享的空间,保障信息真实,正确地反映公众的利益需求和情感需要,使公众能够从媒体中满足信息需求。

  (二)树立智能技术权威

  技术权威能够凝聚共识。人工智能时代,移动设备发展迅速,话语权被高度分散,权威性被严重稀释,树立硬件的权威势在必行。国内人工智能技术仍主要依靠科研机构和企业的自身力量,缺乏国家层面的长期投入和技术研发,研究主要集中在语音和视觉识别技术方面,专注开发应用的公司多,兼顾机器学习算法的公司少,算法推荐技术不够优化,存在算法歧视、数据壁垒等现象。要树立技术监管的权威,将数据垄断行业纳入国家的监督和制约,划分数据享有者的权利和义务,明确大型互联网公司的责任,将服务商垄断的用户数据转化为公共资源,建立公共数据库,否则数据的利用和信息的建构难以做到客观公正,技术反而会成为虚假信息的温床。

  真相和事实是获取公众信任的有效方式。在后真相的生产领域中,政府和专家的公信力下降,社交媒体的信任度提升,反智主义盛行,树立智能技术硬件和监管的权威能够提高政府和专家的公信力。当虚假消息和不实报道出现时,政府要占领技术渠道,用权威信息填充虚假信息的传播空间,在途径上消解后真相中“事实缺位”的现象。主流媒体和政府机关应把控人工智能技术的主导权,把技术的便利性与自身的权威性相结合,抢占话语空间,引领舆论。

  (三)培育公众智能素养

  智能素养是公众在人工智能时代接触智能媒介所必备的媒介素养,能够促进公众合理利用人工智能技术及应用,是“信息意识”在人工智能时代的转化。媒介素养是人们在面对媒介信息时的选择、质疑、理解、创造、生产及思辨的反应能力。[16]智能素养要求公众能够科学地认识智能化社会及人工智能与个人、社会发展的关系,尤其在智能媒介的使用中保持批判意识和理性思考的能力,遵守伦理规范,不过分崇拜技术,也不将技术视为洪水猛兽。在面对大数据、虚拟现实和智能算法等技术时,要认识技术对信息传递的推动作用,提防算法歧视、“信息茧房”和“技术鸿沟”带来的陷阱。

  智能素养的缺失加强后真相的操纵性。智能传播在大数据环境里对现有数据进行分析、统计,根据算法程序进行信息生产,公众要加大对数据分析和算法推荐的理性思考能力,认识到人工智能的有限性、操纵性和垄断性。公众要具有良好的鉴别能力和自制能力,抵制人工智能技术的负面影响,做好人工智能的普及教育,把技术纳入伦理的范围,增强信息检索意识,培养信息法规意识,提高公众理性。

  (四)打破智能市场垄断

  数据是智能技术运行的基础,是智能企业市场竞争的关键要素,是智能时代最重要的生产要素。数据的积累与垄断会造成企业不当竞争,催生商业性虚假消息,加强信息操纵的不透明性,扰乱互联网市场的秩序,妨碍社会公平。数据垄断使媒介数据的购买成本和广告市场的进入壁垒提高,媒体信息的安全问题开始凸显。[17]视频监控、征信体系、浏览偏好等需要数据收集的智能分析环节掌握在权力机关和利益机构手中,基于数据生产的信息失去透明度、真实性和安全性,提高了信息生产者的操纵能力。

  打破智能数据的垄断能消除垄断者和公众之间的信息不对称性,提高信息传播者说谎的成本,降低被操纵的可能性。信息的不对称性使权力机关和利益机构能够识别用户的需求,进行精准推送,部分企业会因商业利益而扭曲公众的认知,但公众却对此一无所知。数据垄断加剧互联网企业的不正当竞争,割裂信息的共享,政府和企业掌有对数据的解释权,可以利用数据制造谎言,树立壁垒。垄断使公众只能检索到海量数据中的一个小部分,根据检索软件的不同而接收不同的信息,限制公众检索、比较信息的能力。要加强对市场上互联网企业投资、并购和滥用市场支配地位等行为的调查,打破智能数据的垄断,降低被操纵的可能性,保障社会公平。

  人工智能时代带来了新技术与新问题,影响着社会中的诸多现象、逻辑与关系,后真相作为一种社会现象,消解与再塑并存,二者同样影响着社会的结构及权力。人工智能视域下的后真相反映了当代社会的变化,虽然未能发生根本性的转变,但也确实颠覆了后真相的部分特征,展现了技术对社会的改变的一个侧面。后真相“接收”和“生产”领域的变化既提高公众在后真相中的地位,又强化后真相的操纵性,基于此,合理利用人工智能技术对后真相现象进行矫治,具有双重促进性,对于技术的良性发展和社会共识的凝聚都具有重要意义。

  [参考文献]

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  [6]喻国明,钱绯璠,陈瑶,修利超,杨雅.“后真相”的发生机制:情绪化文本的传播效果——基于脑电技术范式的研究[J].西安交通大学学报(社会科学版),2019(4).

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  [9]张志安,刘杰.人工智能与新闻业:技术驱动与价值反思[J].新闻与写作,2017(11).

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  [14][德]克劳斯·施瓦布.第四次工业革命[M].李菁译.北京:中信出版集团,2016.

  [15]庞金友.网络时代“后真相”政治的动因、逻辑与应对[J].探索,2018(3).

  [16]张玲.媒介素养教育——一个亟待研究与发展的领域[J].现代传播,2004(4).

  [17]廖秉宜.中国媒介市场数据失范现象与治理对策[J].编辑之友,2018(10).

  【基金项目:国家社会科学基金一般项目“网络政治意识形态传播规律研究”(编号:18BZZ017)】

  本文刊发于《中国行政管理》2019年第8期,注释略

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