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人机融合情境下媒介智能机器生产研究

来源:知实学术 分类:科技论文 发布时间:2021-03-08 浏览:

  摘 要:人工智能作为通用技术将给媒介生态带来巨大改变,它将全方位地影响媒介生产与消费。在人机融合情境下,媒介智能化研究应包含哪些内容,应采用何种研究取向与价值观念,这些问题都会直接影响媒介智能化的未来走向。文章从国内外文献入手,在梳理智能机器生产“来时路”的基础上,提出“发展观”“技术观”“用户观”与“伦理观”四种观念,搭建了媒介智能机器生产理论研究与传播实践的系统考量框架,以此预判媒介智能化发展趋势并确立相应的刹车战略或边控策略。

  关键词:人机融合;媒介智能化;智能机器生产

  中图分类号:TP18 文献标识码:A 文章编号:1004-8634(2021)01-0116-(09)

  DOI:10.13852/J.CNKI.JSHNU.2021.01.012

科技研究

  《科技研究》(月刊)杂志是经国家新闻出版总署正式批准,系由中国科技部协办,第二炮兵科学技术委员会、委员会办公室联合主管主办的国家级专业性科技期刊。

  习近平总书记提出:“要探索将人工智能运用在新闻采集、生产、分发、接收、反馈中,全面提高舆论引导能力。” 无疑,人工智能作为通用技术将给媒介生态带来巨大改变,从最初的新闻线索获取到媒介产品的精准推送,从利用AI技术追踪新闻热点到进行谣言过滤、实现新闻管理。在文本生成方面,美联社的“WordSmith”机器人写作平台一年为其客户创造出10亿篇报道,平均每秒生产2000篇稿件,为编写员工节约了20%的时间;《洛杉矶时报》利用智能机器“Quakebot”实时监控美国地质调查局信息,一旦出现突发事件,根据预设模板结合实时数据在10秒钟即可自动生成一篇新闻稿;而新华社2015年推出的写稿机器人“快笔小新”3秒成稿,且还是“原创”稿件,它不但能从追踪的数据内发现规律并得出结论,还能对大幅变动的数据提出预警,自动生成对应的标题和导语。除了文本,智能机器生产的另一应用“AI合成主播”已被多家媒体机构用来播报新闻且取得了不错的收听、收视效果。此外,影像内容的智能机器生产在现实层面也大面积铺开,“智能机器人”导演制作的电影连贯完整:2016年智能机器人“沃森”制作了科幻电影《摩根》的预告片,并生产了温布尔登网球公开赛精彩视频;智能机器人“本杰明”从《疯狂麦克斯》等电影文本中深度学习电影的叙事顺序、叙事风格、叙事语言,然后生成连续性的文本,在此基础上制作了首部商业电影《阳春》,这部9分钟的科幻短片,出现3位演员,故事的全部构成及题目都是智能机器人“本杰明”完成的,从剧本创作、拍摄及后期剪辑全过程中都能看到智能机器人的身影。可见,智能机器生产已步入现实生活。

  一、媒介智能机器生产文献综述

  随着人工智能技术不断发展,媒介智能机器生产的定义及其应用都在不断发生变化,先前关于智能机器生产的定义如“根据预先设定的程序将数据转化为新闻文本的自动算法过程”, “AI新闻写作定义为基于一套能自动采集、分析、调用和生成数据的先进算法语言,通过预设的数学运算规则和程序步骤完成自动新闻写作”, 已不能涵盖目前的智能机器生产。人工智能对新闻传播业影响的研究需要聚焦更细致、更微观的层面,研究方能更深入。本文研究的媒介智能机器生产主体包含两大类:一为“形象化、拟人化”的媒介智能体,如“AI合成主播”(或称“AI主播”);另一类为“隐匿的、代码化”的基于软件与算法的社交机器人。

  1.国内外媒介智能机器生产研究内容

  在CNKI中,对“AI合成主播”的研究多分布于2018—2019年,总体数量不多。国外在AI合成主播、智能机器人领域的研究数量极少。以“AI news anchor”为关键词在EBSCO全球顶级传播学数据库中进行检索,未能发现相关研究成果,这或许同全球首例AI合成主播实践产生于中国有关;与此同时,国外在智能机器生产另一主体——无形的“社交机器人”方面的研究数量比中国多,这也许与国内外媒体对人工智能技术的运用差异相关。国内外对媒介智能机器生产的研究主要集中在以下几个议题:

  第一,AI主播能否取代新闻主播。国内对于AI主播的研究主要集中在其能否取代传统新闻主播、对新闻传播行业的影响等方面。首先,大部分研究认为AI主播虽有冲击但无大碍,如崔晓静认为,“AI主播实质仍为仿真三维动画,并没有形成自己的个性特点,还是依托于现有的真人蓝本”。 其次,在AI主播对新闻传播的影响方面,既有看好的意见,也有唱衰的声音:一方面,有学者认为,“人工智能技术不断为新闻播报领域进行科技赋能,实现信息有效传播与互动性接收的双效推进”; 另一方面,也有学者认为,“虚拟主播破坏了传播的仪式感。虚拟画面切断了观众与主播之间的联系,破坏了固有的符号系统和传播仪式”。 国外聚焦AI主播的研究极少,但对人工智能及自动化新闻等方面有一些深入研究。肯尼迪(Kennedy)从历史纵深角度,回顾了自动化给媒体行业带来的诸多影响,诸如职业分工、机器新闻生产、道德伦理标准、隐私泄露等问题。 麦肯齐(Mackenzie)从社交网络平台这一主体切入,研究了人工智能技术如何影响到平台的透明性特质。

  第二,社交机器人的使用及其影响。国外学者对社交机器人的研究主要集中在政治传播领域。社交机器人指的是社交媒体上自动生产内容并与真人进行互动的电脑算法,它能够模仿真人行为甚至改变公众的观念认识。 凯勒(Keller)和克林格(Klinger)從理论角度对社交机器人的公共领域影响进行了研究,又从实证角度分析了社交机器人对选举活动乃至政治传播的挑战。 扎戈(Zago)等学者致力于探索应对社交机器人不利影响的办法、措施,指出机器生产与人工检验的配合有利于减轻社交机器人的不利影响。 国内学者对社交机器人的研究较之国外学者研究总量少,赵爽和冯浩宸通过总结社交机器人在全球多国的运用情况,指出“机器人水军”的舆论场影响力不断扩大。

  第三,对传媒政策伦理规制的影响。国外的研究者分别从宏观层面和微观层面展开研究。宏观层面如肯尼迪。 微观层面则集中于人工智能与事实核查。如儒尼奥尔(Júnior)等学者介绍了安卓操作系统上的一款自动化事实核查工具Verific.ai,对其发展过程及数据生成方式进行阐述,并以巴西2018年大选作为背景展开描述性分析,检验该工具的事实核查效果。

  第三,对“用户”的发展认知。在探讨人工智能媒体应用、智能新闻机器生产时,发展观包含对年轻用户的认知:人工智能技术已深度介入青年人的生活,他们日常的媒介应用头条、抖音、快手、B站、淘宝、京东等大多是基于AI技术研发的;他们日常使用的各类电子产品中也内嵌了大量AI应用,如喜马拉雅的“小雅”智能音箱、华为的智能手环、苹果的智能手表、谷歌的智能眼镜、汇生聚成的“小唛”智能指环等,这些软件、硬件应用“比他们自己还了解自己”,不但能满足需求,还能创造需求。青年群体生活的人工智能技术渗入度高,他们对AI媒体应用、智能机器生产的认可度与接受度相对其他群体要高,警惕性、抵抗性相对较弱。技术说到底是通过人来实现影响并产生作用的,用“发展观”来看待智能机器生产未来的主流用户,研究他们的喜好、特征、接触习惯、消费场景,才能做出准确的趋势研判。

  第四,对“安全”的发展认知。“安全”是一个相对且发展的概念,具体到媒介智能机器生产的安全主要包含“网络安全”与“国家安全”两大部分。一些媒体应用目前看是“安全”的,但随着自身及其对立面的发展,会随时面临新的不安全。如AI主播,当技术不成熟时,人—机主播一听即可辨识;当技术日趋成熟时,人—机主播百看也难分真假,这就会发生新的安全隐患。若真假难辨的AI主播实施模拟国家领导人宣布国家进入紧急状态、颁布某法令等行为,会给国家安全带来巨大灾难。除了机器自身的发展外,其对立面如黑客技术也在不断发展,針对AI主播的黑客入侵频繁发生,若没有相应的防护软件、监管流程等一系列反制措施,网络安全与国家安全都会面临来自技术更新带来的全新挑战。对网络安全与国家安全的认知,必须是全程、动态、跟进、更新的发展认知。

  “发展观”意味着既要看到人机融合的发展趋势,也要看到阻碍人机融合的因素,把握好“度”。对如“如何使机器具有联想能力”“人类与机器对于时空和认知的不一致性导致的人的主观预期与机器反馈的客观数据的认知困境有哪些”“人机融合中的困境能不能解决,要不要解决”“在何时何种情景下‘踩油门促其发展”“在何时何种情景下‘踩刹车避免危机”等问题的解决,需要做出最有利于人机融合协调发展的“度”的抉择。

  三、媒介智能机器生产的技术观

  媒介智能机器生产是一项基于不断迭代的人工智能技术的研究,随着机器自主性的提高,人的主观能动性的发挥将受到威胁,人的主体性将面临新的挑战。此外,人工智能技术观念上存在认知“分野”:技术狂热派与技术悲观派对媒介智能机器生产的不同理念会影响其对技术背后隐蔽的价值观、技术黑箱化操作挑战新闻真实性等潜在问题的判断。智能技术本身所具有的可能性、多样性、突变性、不可控性、不透明使用、无边界使用等都增加了其对传播生态影响的复杂性。

  人机融合情境下媒体发展智能机器生产时,除了要有全面、动态的发展观外,对人机比重、人机关系、技术操控等技术的考量也尤为重要。媒介智能机器生产的技术观主要包含对于技术倾向性、技术专业性与技术情感性的考量。

  1.技术倾向性考量

  技术倾向性考量包含技术研发中、技术获取资本投资过程中所伴生的主客观“倾向性”。技术倾向性来自资本与技术结合形成的超级权力对技术的垄断与操控,贯穿研发全环节,从而影响了媒介智能化进程中新闻的专业性。

  第一,研发倾向性对新闻专业性的影响。客观真实是新闻专业性的根本要求,然而这一专业性在智能机器生产中会受到技术研发倾向性影响:首先,技术研发往往由一个团队或其核心成员牵头,该团队或核心成员的喜好、价值观往往在研发初始就影响着技术的倾向和走向;其次,研发人员在对机器进行精确训练、对抗训练过程中也夹杂着他们的主观偏好;再次,智能机器技术升级后,其深度学习能力进一步增强,机器将逐渐生成自我喜好,从而具有自己的倾向性。以上三方面使得智能机器生产在技术“研发初始、研发推广、研发升级”各环节中都带有倾向性,而这些研发倾向性的存在,对“内容获取的真实性、精准性、算法透明性”等新闻专业性提出了挑战,是媒介智能化过程中必须考量的因素。

  第二,资本倾向性使新技术更易被资本垄断,从而形成超级权力。技术和资本一直是商业变革的两翼,只不过先是有新技术诞生,继而才被资本关注并加以推广。当下新技术特别是人工智能这类颠覆性技术的研发,对研究者来说,前期需要大量资本投入,对于资本大鳄来说,“寻找新发明与投资实验室”是让其资本增值的最快方式,两者合力成为必然,但资本在技术研发与推广方面更具话语权、控制力与垄断性。为了实现中短期利益回报,资本意志会不顾技术研发的长期需求和社会责任,操控技术及早获利。雄厚的跨国企业利用资本优势形成技术垄断,实现全球产业操控。智能机器生产必将改变资本和劳动力之间的权力关系,当生产者被资本与技术合力形成的超级权力操控时,或被淘汰,或被驯化。如果对“超级权力操控”缺少积极预警与先期防范,未被规训的人工智能技术滥用会对整个新闻业甚至整个社会产生巨大的危害。

  2.技术专业性考量

  技术专业性考量包含技术的专业分工与专业门槛。人工智能给媒体业带来新的分工,哪些工作应由机器来做,哪些工作应由人完成,人与机器在媒介机构中的“配比”、在媒介生产中的“占比”,都是智能机器应用所面临的问题。既要发挥机器的生产力,从而将人从繁重的任务中解放出来,同时也要坚持人的主体性,设立完善的媒介生产流程,避免机器掌权。

  第一,人机分工的配比与秩序。首先,是媒介生产前端的“人—机”分工:在新闻线索获取、选题遴选、资料收集、专家资源提取等需要大量计算的媒介生产前端可由“机器”主理,机器比人更精确、更高效、不知疲倦,可以在浩如烟海的数据中快速找出有价值的线索,给编辑、记者的新闻报道提供前期支持,机器作为新闻生产的“助手”而存在。其次,是媒介生产中端的“人—机”分工:这一阶段,机器作为新闻生产的类主体而存在。如“机器人写作”“AI主播播报”“社交机器人”等,基于AI系统,可以独立产出完整、完型的媒介产品、新闻作品、舆论信息,而“拟像化”技术的应用使它们成为“类编辑”“类主播”,与“真编辑”“真主播”同台献艺、同台竞争。该阶段“人—机”关系、“传—受”关系都将面临新一轮调整,传者不再只是“真人编辑”“真人主播”,还有“类编辑”“类主播”,它们与真人编辑、真人主播的关系以及受众与这两类媒介生产者的关系都将出现新变化、新挑战,需要新的调适与纠偏。再次,是媒介生产末端的“人—机”分工:机器在媒介生产末端的主要应用集中在“智能协查”与“智能核实”方面。利用智能机器可高效地筛查出依靠“夸张、欺骗表述”吸引眼球的标题党,对“深度伪造”视频能精确识别,做好“把关审查”。此外,智能机器还可以根据传播信源、传播渠道、用户反馈等因素进行媒介内容可信度分析,实现谣言监测、分类与跟踪,对失实新闻进行智能核查,为新闻真实性及网络治理提供技术保障。

  第二,专业门槛不降反升。认为技术赋权导致新闻专业性下降是对智能机器生产的误解与误判。技术赋权下,“低端、高重复、低价值”的媒介内容交由机器生产,而这部分内容本就不是新闻专业性的核心,机器替代生产使先前从事这些工作的专业人士被取代,带来的直接后果是进入新闻业的专业门槛被提高:先前“低端、高重復、低价值”的技能已不能支撑从业者在与“机器”竞争中胜出,新的专业性与专业门槛意味着“洞察”“共情”“迁移”“联想”“审美”等能力,要求新闻业者具备社会洞察、全面整合、迁移关联、系统联想、艺术审美等核心专业素养,要系统学习新闻传播理论,能深刻认知传播规律与社会规范,对新闻价值与媒介伦理要有基本坚守,能够从社会大系统与文明大发展的进程中定义新闻专业性与新闻业者的使命。人工智能技术提升了新闻专业性门槛,新闻业者的专业性更多体现在不为技术所奴役、不为资本所驱使,在媒介智能化进程中能与机器协作生产,以“社会良心”来定义自己并规制机器的融入与发展。

  3.技术情感性考量

  技术情感性考量包含新闻业者与用户对智能技术的认知度与认同度。

  第一,新闻业者对智能机器生产存有双重情感。一方面,新闻业者对机器胜任初级工作而解放自己表示欢迎,另一方面,他们也担忧智能机器生产的大规模应用会对自己的职业构成威胁,虽然这种威胁目前因“认知的表层化”还未触及根本,还未上升为终极威胁。胡翼青、朱晓颖对中国新闻业者的调研发现,“新闻工作者对于人机融合、人机共存关系的认知存在矛盾,对于AI的认识多呈现浅层化的特点,缺乏深入研究和实践探索。对AI发展表达出积极的正面情感:尽管算法技术已逐渐发展成熟并应用于新闻传播各个环节,但新闻工作者坚持认为自己仍然在新闻制作过程中占有一席之地”。 与此同时,新闻业者对智能机器生产持有“逃避策略”:常江通过对美国门户新闻网站从业者的访谈发现,他们对人工智能持有策略化逃避的立场,对智能技术在新闻业的应用充满警惕和怀疑。 他们抗拒智能机器生产对现有新闻生产规则及流程的改写,认为智能机器生产会使用户陷入“信息茧房”,使自己陷入“速度生产”,但与此同时他们又不得不面对媒体智能应用日益增长的现实,策略化逃避在某种程度上反映出新闻业者对媒介智能机器生产的模糊情感与暧昧态度。

  第二,媒介受众对智能机器生产的认知研究明显不足。媒介受众对智能机器生产的认知度、接受度、情感态度也决定着这项技术能否大规模应用,技术与用户的关系是重要的考量维度。目前大多是从媒介机构/新闻业者的角度研究AI新闻写作的,从受众/用户角度的研究较少。公众对智能机器新闻写作的态度与专业记者写作新闻的态度是否有差异?如有差异,会不会对相关新闻导向产生不同的认知与结果?用户/受众是否认可智能机器新闻生产?他们对“类主播”等拟人智能机器播报的信任度有多少?这些问题的讨论有助于对媒介智能机器生产的社会效应做出更全面的了解和判断。

  四、媒介智能机器生产的用户观

  习近平总书记说:“受众在哪里、读者在哪里、用户在哪里,我们的工作重点就在哪里。” 智能机器生产可以实现“找到用户服务人民”:第一,用户画像。可以利用大数据及其他智能手段找到用户,给用户画像,精准挖掘用户需求,提供智能定制与推送,更好地为用户服务。第二,用户连接。5G时代万物皆媒、万物互联——“人—物互联、人—机互联、物—物互联、机—机互联”,人工智能深入人们生活的方方面面,实现了“人、机器、物”之间的互联互通,实现了用户连接,媒介也需要深入生活内部,全方位、智能化地与用户关联。第三,用户反馈。人工智能可为媒体搜集用户反馈提供帮助,通过数据分析呈现传播效果,为媒体改进传播提供方向与策略。媒介发展离不开用户,“吸引用户、服务用户、引导用户”的用户思维是媒体智能应用时需要考虑的,既要考虑利用人工智能服务好用户,也要防范媒介智能新闻生产在某种程度上限制用户自主探索新闻的能动性——导致信息窄化、思维单向度、群体极化等新异化的发生。

  媒介智能机器生产研究面对的是“多元责任主体”与“多元传播场域”。当智能机器生产进入“强人工智能”(AGI)甚至“超人工智能”(ASI)阶段,信息生产场域各个参与者的角力与关系也将进入一个新阶段,多元主体共同互动于传播场域,他们都将对智能机器生产产生影响。而多元的行动者同时也意味着传播伦理面临着多元责任主体,身处其中的用户既参与传播又参与生产,他们在多元传播场域中将面临哪些情形?在与“人—机”共同构成的传者之间形成何种关系?用户观包含以下几方面的考量:

  1.用户隐私数据保护

  “隐私数据”即不想被他人获知的秘密数据,包括可用来识别或定位个人的信息(如电话号码、地址、信用卡号、认证信息等)、敏感的信息(如个人的健康状况、财务信息、历史访问记录、公司的重要文件等)。 在人工智能时代,用户隐私数据的收集更为便利:技术的先进性使其对用户喜好、用户资料的抓取是全方位且相互关联的,隐私数据被商用甚至被用来操控选举。“在全球化的人工智能与大数据面前,一个个用户都被当成了信息包裹,而不是真实的人。实际上这是一种物化——对人本身的物化与人意识的物化,被物化的不仅仅是这些受到大数据分析影响的选民,实际上还有技术的开发者与使用者。” 隐私数据收集的便利及技术掌控者的高度垄断,在立法缺失情形下,使应用的“可控”与“向善”难以保障。智能追踪普遍化与泛在化、隐私数据泄露的潜在威胁、DeepFake(“深度造假”)问题频发等,使每一个在网上冲浪的用户都面临着因隐私数据泄漏而“裸奔”、因新闻失真而“眼盲”的双重危机。若使媒介智能机器生产可持续、良性发展,对用户隐私数据的保护是必不可少且责无旁贷的义务。

  2.用户信息素养提升

  用户信息素养也是媒介智能机器生产时一个重要的考量因素。用户的信息素养,首要在于对新技术的理性认知。以算法推荐新闻为例,由于算法在分类、过滤、搜索、优先、推荐等方面具有技术优势,因此基于算法的决策往往被认为是理性、中立、高效和可信的,然而正如前文所述,技术在研发过程中会受到资本裹挟、技术人员自我偏好以及机器自我进化多方面影响,使得它并非理性、客观、中立,算法也有价值观。算法赋予用户一定权力,改变了用户与媒体的关系:借由机器洞察,用户改变了过去“被动受传”的局面,可以自由选择受传模式、发展个人喜好。但与此同时,算法赋权却使用户面临着被算法“驯化”与“统治”的新情境,机器会根据用户喜好持续“投喂”,长此以往,用户信息提取受限、视野窄化,在算法形成的“信息茧房”中判断失焦、思维单向、观点趋同、群体极化频发。用户信息素养特别是智能素养的提升,可以从根本上减缓算法等智能技术对人的异化。

  3.用户参与智能生产

  人工智能技术除了可以使专业媒介机构利用智能机器进行生产外,也为非专业用户提供了创作便利,从而诞生了“互动新闻”,因此,激发用户创作力在媒介智能机器生产中变得重要。那么,以什么方式、给用户提供哪些便利可以使用户加入媒介生产中来?一些互动媒体创作平台,利用人工智能技术协助用户进行影像创作:通过对一个视频内容的多个场景自由选择与智能适配,协助用户自行选择故事的分期,创作自己的影像作品。人机融合情境下,“用户”被作为“产—消”“传—受”一体化的新用户而存在,人工智能技术使得这种“一体化”较之前咬合度更高,用户参与智能生产由此得以更频繁地发生。“用户参与创作、机器智能生产、传者专业报道”三者共同构成了智能化媒介的内容生产,媒介智能化意味着“生产力”“生产关系”“生产流程”“组织模式”都将发生全新变革。

  五、媒介智能机器生产的伦理观

  媒介智能机器生产的伦理观是站在强人工智能的前路回看当下,以期能及时对不当发展做出预判并通过立法等规制“踩刹车”。人工智能媒体应用带来的最大伦理危机在于:智能机器参与的媒介生产中人的主体性如何被保障?智能机器会不会成为新闻伦理的主体?智能机器在媒介生产中要不要承担责任?

  1.新闻造假更容易且更难被识别

  随着机器深度学习与深度感知技术的不断发展,智能机器生产正重塑着传播实践的方方面面,技术赋权引发的媒介伦理危机频频发生:新闻造假变得越来越容易且越来越难被识别,如DeepFake可自动对原视频进行篡改加工,分分钟将视频中的人“换头换脸”;Adobe研发的声音模仿技术,机器只需学习几段被模仿者的音频,便可以念出一段被模仿者从来没有说过的话。这些技术“造假”常常被嫁接到名人身上,传播力极强,如模拟奥巴马的视频、模拟好莱坞女星斯嘉丽的“走光”视频都极具传播力。对于因技术而生的新闻造假,肉眼很难识别,对它们的甄别只能交由机器通过对抗学习进行识别,往往很难事前防范,由此引发的新闻伦理问题是媒介智能化进程中不得不思考的。

  2.机器身份认知的失协与形象期待的落差

  对智能机器人的身份认知面临着失协与期待落差。目前推出的AI主播“小新”“小萌”等,都脱胎于真人主播形象,对其身份认知,首先来自真人主播。真人主播能否接受这一与自己外形长得一样的“机器”?他们如何看待拟象AI主播?两者的关系目前是怎样的?未来会怎样?如果播报失误、发生重大事故,该由谁来担责?其次来自用户。用户对AI主播的身份认知会经历一个“清晰认知”到“模糊认知”、再到“情感投射”的过程:当下技术诞生的AI主播对用户而言“机器感”十足、“功能性”很强,真人主播即真人主播,AI主播即AI主播,处于这一阶段的“真人主播”与“AI主播”分野很明晰,用户对机器身份认知是清晰的,不会混淆。但随着自我升级迭代,不仅在外形,甚至在语态、体态、风格方面,AI主播越来越像真人主播,用户在媒介智能化发展的这一阶段将面临一种“傻傻分不清”的情形,他们对于AI主播的身份認知变得模糊,甚至会发生“机器—真人”间无察觉的迁移。进而,用户对AI主播的情感迁移与情感投射也会变成现实,在这一阶段,因用户认知变迁,“真人主播—AI主播—用户”三者的关系也将面临新一轮调整并蕴含着各种伦理争议。就形象期待而言,无论是真人主播还是AI主播,代表的都是身后的媒介机构,政府与受众对媒介机构都存有形象期待,包括“公信力期待”“社会雷达期待”“包打听”“把关人”“社会守望者”“公共领域维护者”“上情下达、下情上达的连接者”等。在媒介智能化发展的现阶段,AI主播在播报过程中“机器感明显”会削弱新闻机构的权威性,“情感传达缺失”则影响用户对新闻的认知与体验,这些都会造成媒介形象与社会期待之间的落差。随着智能技术的不断发展,AI主播也许能通过深度学习或突破奇点,拥有解决形象社会期待落差的能力,但在机器身份认知与形象期待方面仍然会存在一定的伦理困境。

  3.“人—机”责权利的界定与追责

  AI主播模仿人进行播报,但它并非自然人,若出现播报失误时该向谁追责?它不能履行自然人应承担的责任,但同时具有播报的话语权与影响力(这一影响力会因机器自我迭代升级而不断增强),还可能收获受众情感投射、喜好的“名与利”。“人—机”责权利的界定、划分与追责中都蕴含着伦理问题。AI主播在播报时被操控而造成重大国家安全及重大社会危机,该由谁来承担责任?是媒体机构、AI研发者还是媒体管理者?拟像AI主播的行为失误会不会对其真人主播造成影响?诸如此类的问题都是伦理追问。因此,技术开发者、媒介机构、运营平台以及用户间的责权利的界定必须明确,只有这样,追责才有方,才能有效防范媒介智能机器生产中的伦理失范。

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文章名称:人机融合情境下媒介智能机器生产研究

文章地址:http://www.zhishixueshu.com/kj/13868.html

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