【摘 要】開展數(shù)智傳播已成為主流媒體無法回避的時代命題。主流媒體意圖將人工智能為我所用,卻面臨執(zhí)行力可嘉、解釋力不足的困境。主要表現(xiàn)在:“技術利維坦”擴大化、內(nèi)容AI標簽化以及分發(fā)與反饋的鈍化。焦灼狀態(tài)下,部分主流媒體在數(shù)智傳播中的行動失衡,環(huán)境與認知或是主要影響原因。要讓人工智能更好為主流媒體所用,總的要求是堅持守正創(chuàng)新,在思想上樹立正確的政績觀,確立實事求是的結(jié)果導向,技術上化繁為簡靶向發(fā)力,內(nèi)容創(chuàng)新上回歸追求創(chuàng)作本身,分發(fā)反饋上探索讓“數(shù)據(jù)說話”的可能,以確保新技術的適配性與效能化。
【關鍵詞】媒體融合;人工智能;數(shù)智傳播
當下,新一代人工智能(AI)已然成為網(wǎng)絡傳播轉(zhuǎn)向智能傳播的加速器。以ChatGPT、Sora等為代表的人工智能產(chǎn)品在即時文本、視頻生成等運用方面嶄露頭角,其借助算力、算法、語料的自我學習進化能力,超越了人們已有數(shù)字化傳播的認知偏向與想象邊界,成為具有數(shù)智時代特征的新“藍?!?。
黨的二十屆三中全會提出,要構(gòu)建適應全媒體生產(chǎn)傳播工作機制和評價體系,推進主流媒體系統(tǒng)性變革。以人工智能作為當前媒體新質(zhì)生產(chǎn)力和系統(tǒng)性變革的有效抓手,不僅有助于補齊全媒體傳播體系的本領短板,促使生產(chǎn)工具和設備、生產(chǎn)方式、資源配置方式的優(yōu)化升級,還有利于塑造主流輿論新格局??梢哉f,開展數(shù)智傳播已成為主流媒體無法回避的時代命題。
新技術賦能輿論生態(tài)環(huán)境的再升格,對鞏固壯大主流思想輿論提出了全新挑戰(zhàn)。如今,當越來越多的“AIGC(人工智能生成內(nèi)容)+”產(chǎn)品以模塊化程序嵌入工具軟件、社交平臺時,場景化帶來的應用性、便捷性、娛樂性與泛情感等體驗悄然得到公眾認可,逐漸被視為一種有價值的意義互動,也在客觀上催生出更加復雜的大輿論場。因此,當人們從媒介視域檢視一系列數(shù)智傳播實踐時,勢必要正視有關技術、內(nèi)容、傳播的適配度與效能問題。
一、誤區(qū):主流媒體數(shù)智傳播實踐的三種偏差
從內(nèi)容傳播生產(chǎn)過程看,主流媒體引入人工智能開展的數(shù)智傳播實踐,主要涉及技術、內(nèi)容和分發(fā)等三個方面。主流媒體意圖讓新技術為我所用,卻面臨執(zhí)行力可嘉、解釋力不足的困境。
(一)“技術利維坦”擴大化
新技術始終是推動傳媒業(yè)態(tài)深度變革的核心要素和支撐力量[1]??耧j突進的人工智能,讓苦于探索媒體深度融合可塑性的主流媒體看到了可能,愈發(fā)成為媒體技術的新底座。不可否認,運用人工智能一定程度上能提升內(nèi)容生產(chǎn)的流程效率,還可滿足形式多元化表達需求,但在實際路徑轉(zhuǎn)換上,部分媒體機構(gòu)出現(xiàn)了“技術利維坦”擴大化的現(xiàn)象。
“技術利維坦”(Technological Leviathan)是一個政治哲學概念,意指技術發(fā)展的“失控”可能給社會治理帶來風險[2]。帶入數(shù)智傳播場景,“技術利維坦”最直接的表現(xiàn)是媒體對人工智能的數(shù)字信仰,由此產(chǎn)生技術范式依賴、思想理念異化、技術奴役等現(xiàn)實風險,匆匆上馬或是唯技術擴大化的顯要信號。
工欲善其事必先利其器。首先,要打通主流媒體與人工智能技術融通“最后一公里”,關鍵點是在媒體內(nèi)部建立高效協(xié)同的內(nèi)容生產(chǎn)智能化應用平臺。當綜合實力較強的媒體紛紛創(chuàng)建人工智能實驗室之時,由技術提供商主張的平臺“標配化”聲音也愈加突出,但背后邏輯卻是片面強調(diào)技術工具的統(tǒng)一化、固定化,忽略了功能本身的實用性,以及不同主流媒體對智能技術的差異化需求?;仡櫭襟w融合發(fā)展前期,這種適配矛盾就已出現(xiàn)。大多數(shù)主流媒體都采用了“中央廚房”媒體融合建設模式,均按此建立指揮調(diào)度中心。然而隨著時間推移,運行過程暴露出的不實用問題開始顯現(xiàn)。比如,價格不菲的指揮大屏成為各類參觀介紹的演示道具[3],原本集成化設計的遠程記者調(diào)度功能,因缺乏長期使用的情境與習慣,應用程度不高。
其次,是對人工智能的過度濾鏡優(yōu)化。一些媒體機構(gòu)負責人認為,擁有人工智能就如同獲取“百寶箱”,可順勢解決融合傳播過程出現(xiàn)的所有問題。事實上,人工智能正在經(jīng)歷從不能用、不好用到可以用的階段,仍有壁壘尚需突破。特別需要注意的是,當前,我國自主可控的人工智能還處于基礎能力建設階段,其中大模型數(shù)字訓練的中文語料庫短缺較為典型。數(shù)據(jù)顯示,全球通用的50億大模型數(shù)據(jù)訓練集里,中文語料的占比僅為1.3%[4]。倘若長期在西方應用場景訓練中國大模型,則不利于構(gòu)建帶有中國邏輯與中國認知的人工智能,不僅會失去意識形態(tài)內(nèi)容的分配權(quán),還會讓西方對我國意識形態(tài)的滲透變得更加智能化和隱蔽化。因此,我國主流媒體在人工智能的使用上需要更加謹慎。
(二)內(nèi)容AI標簽化
在萬物互聯(lián)的他者敘事中,人工智能逐漸變?yōu)樾聲r尚的代名詞。對新事物高度敏感的媒體機構(gòu)善借熱度與風口,以“AI”字樣向外推薦自身內(nèi)容產(chǎn)品。從大量檢視結(jié)果看,內(nèi)容AI標簽化正成為行業(yè)的一種亂象,表現(xiàn)至少有三種。
1.內(nèi)容噱頭化
內(nèi)容生產(chǎn)者僅利用AI概念“包裝”,實際內(nèi)容制作并不涉及使用相關技術,或是現(xiàn)有制作工具就能輕松滿足其形式表達,卻執(zhí)意通過AI完成讓生產(chǎn)復雜化。比如,某媒體開展成就性報道時試圖以AI“穿越”方式展現(xiàn)今昔生活之變,但成片僅加入類似機器人聲和穿越特效。實際上,上述效果的呈現(xiàn)采用非線性編輯軟件即可完成,這種做法或多或少給公眾以欺騙感,造成對主流媒體AI使用幼稚化的印象。
一些AI使用場景的必要性也值得商榷。作為真實主持人的分身,AI數(shù)字人上崗開展內(nèi)容播報已漸成常態(tài)。不過,一些媒體機構(gòu)在數(shù)字人訓練未達到相應時長的情況下就急于推出,僵硬的五官動作和聲音充斥著殘次感,一定程度拉低了傳播品質(zhì)。另外,有關利用AI數(shù)字人常態(tài)化主持的必要性也成為討論焦點。相當一部分公眾認為,AI數(shù)字人主持尚不能較好提供與真實主持人同等的情感表達或交流,呼吁在類似突發(fā)事件或真實主持人難以在場等情況下適度使用。
2.內(nèi)容虛構(gòu)化
人工智能“無中生有”的能力,正在將天馬行空的創(chuàng)意具象化,但生成帶來的事實遮蔽不容忽視,特別是新聞內(nèi)容產(chǎn)品。真實是新聞的生命,是新聞最根本的屬性和特征。當前,有關AI新聞的討論主要集中在新聞真實性的被動防御,即技術對事實的深度偽造,以及由此帶來的信息把關困境。本文意指主流媒體在新聞生產(chǎn)過程中主動利用人工智能生成圖文視頻的情況,多出現(xiàn)在對未知領域或未來發(fā)展的視覺化表達場景:內(nèi)容制作者試圖通過向人工智能大模型提供碎片化采訪同期、政府部門相關文件文字、現(xiàn)有標志性事物圖片等基礎材料,制造還原一種可預見的事實。這一創(chuàng)意出發(fā)點雖具有一定前瞻性,但將其作為新聞事實的一部分就值得商榷,因為技術理解生成的圖文視頻是想象中的想象,即便具象演繹也很難有參考性。當然,對真實性遮蔽還常會出現(xiàn)于一種跨時間的隔空對話表達中——創(chuàng)制者借大模型提供的擁抱、奔跑等預設行為,讓老照片中的人物或場景“動”起來,再通過對過往聲音資料的采集,實現(xiàn)歷史人物按照編導主觀意圖開展有聲思想表達。若無史料等權(quán)威材料佐證隨意生成上述內(nèi)容,可能會造成新聞失實。
3.互動演繹化
實現(xiàn)更高質(zhì)量互動是人工智能的優(yōu)勢,有利于彌合主流媒體在新傳播環(huán)境的短板。人工智能何以賦能互動?一是體現(xiàn)在一個完整的新聞產(chǎn)品內(nèi)部。出于內(nèi)容敘述本身的遞進需要,加入人工智能互動,互動實際主體是節(jié)目場景中的人。二是體現(xiàn)在節(jié)目方與觀看者的互動。強調(diào)雙向交流增加觀看者的參與感,豐富節(jié)目內(nèi)容呈現(xiàn)。從目前看,主流媒體就內(nèi)容與人工智能的互動結(jié)合,還停留在技術展示層面。其中,生成式動畫方式最為普遍。由于大模型相同或相近,使得作品與作品之間的生成風格近似,感官與審美疲勞之外,易讓人建立“人工智能等同于動畫”的狹隘化錯覺認知。
(三)分發(fā)與反饋的鈍化
互聯(lián)網(wǎng)彰顯出的人本主義,引導將滿足個體的差異化、個性化需求放在重要位置。對主流媒體而言,采用人工智能精準分發(fā)是入局并搶占新傳播陣地的應有之義,體現(xiàn)在基于用戶的歷史行為和偏好,推送定制化的內(nèi)容產(chǎn)品,協(xié)同完成社交媒體、移動應用等跨平臺分發(fā)。按此設想,不僅能提升用戶體驗和新聞閱讀率,還可擴大內(nèi)容的覆蓋范圍和影響力。
主流媒體的傳播矩陣布局與信息推送功能已相對成熟,但似乎仍未真正有效解決精準化宣推的鈍感痛點。當然,必須厘清的是,推送的前提是要生產(chǎn)出具有價值流量潛力的內(nèi)容產(chǎn)品,而價值流量的關鍵是適銷對路。觀照網(wǎng)絡化情感傳播的范式場景,如何在分發(fā)階段敏銳抓取來自受者的情感反饋或需求似乎更為迫切。有學者指出,在合法合規(guī)條件下,用人工智能獲取的用戶數(shù)據(jù)可以為內(nèi)容生產(chǎn)提供實時優(yōu)化策略,使新聞媒體對內(nèi)容生產(chǎn)的優(yōu)化不再停留在事后調(diào)整[5]。反觀現(xiàn)有做法,推送的形式遠大于對效果的檢視。單獨內(nèi)容產(chǎn)品普遍缺乏策劃,拍攝前期基于相關數(shù)據(jù)抓取的受眾群像分析,一些系列直播形態(tài)的內(nèi)容生產(chǎn),也難以見到類似情感互動下以受眾為中心的內(nèi)容調(diào)適。
二、歸因:焦灼狀態(tài)下的認知行動失衡
誠然,主流媒體擁抱人工智能的積極態(tài)度,折射出作為輿論引導主力軍的責任擔當,但在運用過程中表現(xiàn)出的膚淺化、功利化現(xiàn)狀也值得關注警惕。剖析失范行為背后的行動促因,環(huán)境與認知或是主要影響原因。
(一)媒體機構(gòu)的焦慮感
觀照本文討論的情境,集體焦慮在一定程度上反映出媒體行業(yè)普遍缺乏對人工智能的真正了解、理解與消化。面對人工智能正在解構(gòu)并重構(gòu)傳播邏輯與生產(chǎn)方式的現(xiàn)實,主流媒體何以化解傳播失序、引導失靈的風險?就決策人員而言,勢必要進行某些調(diào)適。
首先,人工智能帶有明顯的跨專業(yè)、跨學科特征,有一定學習門檻。若僅碎片化認知易捕風捉影,難有基于系統(tǒng)理解下的深度思考。其次,在政策建設性導向下,市場以技術之名放大行業(yè)危機,并不斷通過智能算法推送建構(gòu)相應的擬態(tài)環(huán)境,易讓媒體從業(yè)者陷入自我懷疑下的“本領恐慌”。最后,在同行、自媒體競爭日趨激烈的今天,人工智能正從突圍的“殺手锏”變?yōu)樾袠I(yè)基礎“標配”,以至于內(nèi)容生產(chǎn)的決策開始以考核等手段強調(diào)“無處不AI”,一定程度上傳導出運用新技術的命題式壓力。
(二)技術應用的失焦
追求“大而全”的展示邏輯,或是某些人工智能應用華而不實的原因。人工智能服務于主流媒體集中在兩方面:一是提供更高效率的內(nèi)容生產(chǎn)工具,二是支持節(jié)目內(nèi)容的多樣化形式表達。當前,大多數(shù)主流媒體還停留在搭建應用平臺的技術“基建”層面。這種裝筐式技術集成缺乏對應用本身實用性的考量,增加了使用效率偏低的概率。
另外,從現(xiàn)階段看,研發(fā)型技術人員雖然多具有配合內(nèi)容錄制生產(chǎn)的經(jīng)歷,但少有深度參與全流程內(nèi)容制作的經(jīng)驗,客觀上造成技術研發(fā)較難設身處地站在內(nèi)容創(chuàng)制者的情景需求考慮,技術與內(nèi)容的“兩張皮”易導致適配層面失焦。雙方盡管可通過溝通彌合部分缺陷,但時間成本較高。
(三)內(nèi)容創(chuàng)新的失衡
創(chuàng)新是第一動力,內(nèi)容創(chuàng)新是主流媒體可持續(xù)性有效傳播的命脈?,F(xiàn)有內(nèi)容創(chuàng)作AI標簽化現(xiàn)象,暴露出制作者在新技術創(chuàng)新層面的任務心態(tài)。一是被動將創(chuàng)新視為一項自上而下的命令,僅在傳統(tǒng)內(nèi)容產(chǎn)品宣傳上掛出AI之名“老酒新裝”強蹭熱度;二是試圖將人工智能作為內(nèi)容的環(huán)節(jié)、視覺手段,但僅停留在簡單機械的元素添加,而不考量人工智能同內(nèi)容敘事、表達方面的契合度,造成人工智能的“弱智化”偏向;三是認為人工智能是當前內(nèi)容創(chuàng)新不可替代的形態(tài)范式,敷衍、功利、盲目之間,內(nèi)容創(chuàng)新似乎很難跳脫形式大于內(nèi)容的泥潭,“內(nèi)容為王”的地位被進一步忽視甚至動搖。
三、對策:實現(xiàn)適配與效能的雙向奔赴
在數(shù)智融合傳播路徑轉(zhuǎn)型的痛點面前,糾偏問題、優(yōu)化對策已成當前媒體機構(gòu)可持續(xù)發(fā)展的剛需。如何真正讓人工智能為主流媒體所用,達成適配與效能的雙向奔赴?筆者認為,至少可以從以下四個方面著手。
一是從思想上看,要樹立正確的政績觀,確立實事求是的結(jié)果導向。為此,媒體機構(gòu)應杜絕面子工程、形象工程,更加辯證地厘清主流媒體與人工智能之間的關系,確立科學的數(shù)智傳播評價標準。具體來說,就是要提供全員學習平臺,通過專業(yè)培訓、網(wǎng)絡講座等多種方式,對決策人員、技術人員、創(chuàng)作人員進行人工智能培訓,從而系統(tǒng)認識新技術,減少盲目崇拜。要積極對接相關人工智能市場中的頭部公司,充分了解前沿趨勢,建立多維度的應用準入標準、內(nèi)容評價標準、獎勵標準,真正在考核“指揮棒”導向下激活內(nèi)生動力。
二是從技術上看,要化繁為簡靶向發(fā)力。這不僅要考慮人工智能本身的發(fā)展趨勢,還要結(jié)合主流媒體實際,適配出滿足共性化與個性化數(shù)智傳播需求的技術矩陣。當然,對技術的追求要量力而行,體現(xiàn)在三個方面:其一,量力建設自主可控的人工智能應用平臺。技術能力較強的媒體機構(gòu)可投入開展與自身需求適配性更高的應用研發(fā),而大多數(shù)媒體則可考慮“草船借箭”,尋求與國內(nèi)擁有自主知識產(chǎn)權(quán)的知名人工智能企業(yè)合作,比如,上海廣播電視臺推出的首個AIGC應用集成工具,瞄準新聞制播需求,以多模態(tài)素材識別、橫屏轉(zhuǎn)豎屏、自動生成稿件、全語種智能翻譯、視頻自動剪輯等應用,節(jié)約了制作成本,提升了新聞報道的時效性。其二,適度開放應用平臺。將預評估能夠匹配內(nèi)容生產(chǎn)的人工智能放入平臺進行實踐,通過監(jiān)測使用頻率、使用者效果反饋等數(shù)據(jù)確認適配度。同時,要有集成化觀念,在品質(zhì)不降的前提下,對應用積極合并“同類項”。其三,要突出人機協(xié)同的技術使用路徑。理解并承認當前技術瑕疵,進一步認可人的能動性,最大限度地發(fā)揮人工智能工作流模式作用。
三是從內(nèi)容上看,要回歸追求創(chuàng)作本身。實踐中,要摒棄浮于表面、缺乏深度廣度的形式主義,潛心搭建解構(gòu)敘事結(jié)構(gòu)的創(chuàng)新能力。特別是要在敘事模式、故事語法等方面下“硬功夫”的基礎上,創(chuàng)新表達形式。人工智能的媒介化運用,是將一種假設效果盡可能變?yōu)楝F(xiàn)實的呈現(xiàn),效果應是自然合理。一方面可從現(xiàn)有成熟應用中尋求與內(nèi)容匹配的表達效果。例如,山東廣播電視臺元宇宙與人工智能創(chuàng)新實驗室打造的應急廣播數(shù)字人,就是基于突發(fā)事件場景的新聞刊播,其借助AI技術輸入文本,實現(xiàn)信息的短平快發(fā)布,最大限度預防和減少突發(fā)事件帶來的危害,切實保障人民生命財產(chǎn)安全。
另一方面也可嘗試定制化,向技術部門提出需求,雙方共同在腳本創(chuàng)作環(huán)節(jié)配合完成,以此打通部門壁壘,利于形式出新。當然,人工智能內(nèi)容創(chuàng)新的一個重要原則是合理善用。尤其是對新聞內(nèi)容產(chǎn)品而言,必須遵守新聞客觀性,不能事實性造假。例如,在人工智能技術進行基本事實演繹時,要標注諸如“AI生成/處理畫面”等字樣以正視聽。
四是從分發(fā)反饋上看,要探索讓“數(shù)據(jù)說話”的可能。生成式是人工智能的優(yōu)勢所在,主流媒體應充分關注內(nèi)容分發(fā)過程產(chǎn)生的點擊率、觀看時長、彈幕等數(shù)據(jù),及時讓人工智能參與數(shù)據(jù)處理與深度學習,實現(xiàn)動態(tài)智能評估內(nèi)容產(chǎn)品。除了發(fā)揮指導內(nèi)容生產(chǎn)的作用,還可在播出期間及時回應公眾問題,以此達成情感陪伴與傳播的功能,形成數(shù)智傳播全流程閉環(huán)。
四、結(jié)語
無論技術怎樣進步、傳播生態(tài)如何改變,主流媒體始終要把牢正確的政治方向,堅持以主流價值觀引領輿論導向。在媒體系統(tǒng)性變革中要大力應用新技術、創(chuàng)新思維,也更需要在實踐中保持定力,包括不被技術遮蔽與馴化,深耕內(nèi)容本身等。也只有這樣,才能從更多可貴的實踐里找到適合不同主流媒體技術需求與路徑轉(zhuǎn)型的“金鑰匙”,助力塑造主流輿論新格局。
參考文獻
[1]陸先高.變革與創(chuàng)新:AI引領媒體融合發(fā)展新趨勢[J].傳媒,2024(12):9-11.
[2]王小芳,王磊.“技術利維坦”:人工智能嵌入社會治理的潛在風險與政府應對[J].電子政務,2019(5):86-93.
[3]陳國權(quán).縣級融媒體中心建設不能一刀切、一窩蜂[J].新聞論壇,2019(1):1.
[4]羅云鵬.大模型發(fā)展亟需高質(zhì)量“教材”相伴[N].科技日報,2024-01-15(006).
[5]孟笛,柳靜,王雅婧.顛覆與重塑:人工智能時代的新聞生產(chǎn)[J].中國編輯,2021(4):21-25.