一、研究背景與問(wèn)題提出

在平臺(tái)資本主義主導(dǎo)的傳播生態(tài)中，數(shù)據(jù)壟斷與算法趨同已成為制約技術(shù)民主化的結(jié)構(gòu)性矛盾。一方面，數(shù)據(jù)孤島現(xiàn)象加劇信息割裂，跨國(guó)科技巨頭通過(guò)API接口管制與數(shù)據(jù)權(quán)屬爭(zhēng)議，將用戶行為數(shù)據(jù)封閉于私有生態(tài)系統(tǒng)內(nèi)，形成數(shù)據(jù)封建主義；另一方面，算法同質(zhì)化導(dǎo)致文化多樣性衰減：基于GPT、BERT等通用架構(gòu)的預(yù)訓(xùn)練模型，雖提升內(nèi)容生成效率，卻因訓(xùn)練數(shù)據(jù)的中心化采集與商業(yè)利益導(dǎo)向，催生全球范圍內(nèi)的信息回聲室。對(duì)此，全球AI開(kāi)源浪潮通過(guò)代碼開(kāi)放與協(xié)作創(chuàng)新，正在解構(gòu)傳統(tǒng)技術(shù)壟斷的封閉體系。Linux 基金會(huì)、HuggingFace等開(kāi)源社區(qū)推動(dòng)的模型共享機(jī)制（如LLaMA、DeepSeek），使技術(shù)資源從寡頭獨(dú)占轉(zhuǎn)向分布式流通。這在本質(zhì)上也是一場(chǎng)認(rèn)知革命，開(kāi)源協(xié)議將算法從“黑箱”轉(zhuǎn)化為可審查、可修改的公共知識(shí)文本，實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新民主化。

從本質(zhì)上來(lái)說(shuō)，開(kāi)源技術(shù)的真正價(jià)值在于其與本地化部署的辯證統(tǒng)一。本地化部署是指將軟件系統(tǒng)、應(yīng)用程序或服務(wù)直接部署在企業(yè)自有的服務(wù)器或數(shù)據(jù)中心，而非依賴第三方云服務(wù)商提供的云端資源。一方面，開(kāi)源代碼的透明性保障技術(shù)的可控性，使組織能夠規(guī)避供應(yīng)商鎖定風(fēng)險(xiǎn);另一方面，本地化部署通過(guò)數(shù)據(jù)主權(quán)與算力自主，構(gòu)建起抵御數(shù)字殖民的技術(shù)防線。上述實(shí)踐不僅有效提升了公共服務(wù)效能，而且更在基礎(chǔ)設(shè)施層重塑了傳播權(quán)力的空間配置，從云服務(wù)的中心化控制轉(zhuǎn)向本地服務(wù)器的邊緣智能。

當(dāng)前，科技的創(chuàng)新應(yīng)用直接影響國(guó)家戰(zhàn)略安全和國(guó)際話語(yǔ)權(quán)。①在開(kāi)源與閉源的意識(shí)形態(tài)之爭(zhēng)中，中國(guó)以《生成式人工智能服務(wù)管理暫行辦法》為框架，既鼓勵(lì)生成式人工智能算法、框架、芯片及配套軟件平臺(tái)等基礎(chǔ)技術(shù)的自主創(chuàng)新，平等互利開(kāi)展國(guó)際交流與合作②，又通過(guò)政策引導(dǎo)核心技術(shù)扎根。該戰(zhàn)略絕非技術(shù)民族主義的封閉敘事，而是基于人類命運(yùn)共同體理念的合作共贏與開(kāi)放式創(chuàng)新。

2025年1月20日，中國(guó)科技企業(yè)深度求索（DeepSeek）推出新一代人工智能模型DeepSeek-R1，憑借\"高性能、低門檻、全開(kāi)源”的特點(diǎn)引發(fā)廣泛關(guān)注。該模型大規(guī)模使用強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)，在提升模型推理能力的同時(shí)，大幅降低了訓(xùn)練成本和對(duì)計(jì)算資源、硬件設(shè)備的依賴。例如，傳統(tǒng)需要高端服務(wù)器支持的任務(wù)，如今通過(guò)模型蒸餾等方式在普通計(jì)算機(jī)上也可運(yùn)行，降低了政府機(jī)構(gòu)、中小型企業(yè)和個(gè)人用戶的技術(shù)使用門檻。不同于部分企業(yè)有限開(kāi)放的策略，DeepSeek的開(kāi)源倉(cāng)庫(kù)（包括模型權(quán)重)統(tǒng)一采用標(biāo)準(zhǔn)化、寬松的MITLicense，完全開(kāi)源，不限制商用，無(wú)須申請(qǐng)，同時(shí)明確允許用戶利用模型輸出、通過(guò)模型蒸餾等方式訓(xùn)練其他模型，構(gòu)建起從底層技術(shù)到實(shí)際應(yīng)用的完全開(kāi)源生態(tài)。通過(guò)開(kāi)源，不僅打破了跨國(guó)企業(yè)的技術(shù)壟斷，鼓勵(lì)開(kāi)源社區(qū)以及行業(yè)生態(tài)的發(fā)展，也為中國(guó)參與全球人工智能規(guī)則制定提供了新路徑。此外，和海外模型相比，DeepSeek-R1在處理中文任務(wù)上具有獨(dú)特優(yōu)勢(shì)，為中國(guó)本土化的應(yīng)用提供了關(guān)鍵支持。在此背景下，媒體、高校等各大企事業(yè)單位興起了DeepSeek本地化部署熱潮。

正如梅羅維茨所說(shuō)，技術(shù)演進(jìn)通過(guò)改變媒介形態(tài)、重構(gòu)傳播關(guān)系，最終影響社會(huì)權(quán)力結(jié)構(gòu)。③這一過(guò)程表現(xiàn)為信息可見(jiàn)性的提升、場(chǎng)景邊界的模糊化以及權(quán)力從中心化機(jī)構(gòu)向分散化個(gè)體的轉(zhuǎn)移。那么，DeepSeek的開(kāi)源架構(gòu)如何突破傳統(tǒng)模型的應(yīng)用邊界，重構(gòu)傳播場(chǎng)景、重塑智能傳播技術(shù)生態(tài)？本地化部署背后的傳播權(quán)力轉(zhuǎn)移邏輯如何運(yùn)轉(zhuǎn)？傳播生態(tài)中的主體間關(guān)系如何變化？新的技術(shù)范式轉(zhuǎn)型對(duì)社會(huì)治理又會(huì)提出哪些新挑戰(zhàn)？筆者將圍繞上述問(wèn)題進(jìn)行探究。

二、場(chǎng)景重構(gòu)：DeepSeek本地化部署下的傳播態(tài)勢(shì)

習(xí)近平總書記表示，要將人工智能運(yùn)用在新聞采集、生產(chǎn)、分發(fā)、接收、反饋中，用主流價(jià)值導(dǎo)向駕馭“算法”，全面提高輿論引導(dǎo)能力。④在應(yīng)用AI的過(guò)程中，DeepSeek本地化

部署并非單純的技術(shù)遷移，而是通過(guò)改變數(shù)據(jù)流動(dòng)路徑與交互邏輯，拓展傳播行動(dòng)者的能 力邊界，推動(dòng)傳播場(chǎng)景的范式轉(zhuǎn)移與權(quán)力重構(gòu)。

(一）傳播可供性

吉布森（JamesJ.Gibson）在生態(tài)心理學(xué)中提出的“可供性”（affordance），是指環(huán)境為生物體提供的行動(dòng)可能性。①唐納德·A·諾曼（DonaldA.Norman)將其引入人機(jī)交互領(lǐng)域，強(qiáng)調(diào)設(shè)計(jì)對(duì)象的功能可見(jiàn)性，將可供性定義為事物可感知的實(shí)際屬性。②基于“可供性\"理論，DeepSeek的本地化部署正重構(gòu)信息生態(tài)的行動(dòng)規(guī)則，在傳播領(lǐng)域展現(xiàn)出以下特性：一是生產(chǎn)可供性，即利用本地化模型賦能非技術(shù)主體的內(nèi)容生成，突破技術(shù)主體的工具壟斷;二是連接可供性，即形成封閉場(chǎng)域內(nèi)私有化模型與公共API的混合網(wǎng)絡(luò)，每個(gè)接口都可被視作傳播權(quán)力的微型樞紐；三是控制可供性，通過(guò)模型微調(diào)實(shí)現(xiàn)傳播議程的隱性嵌入，如在預(yù)設(shè)指令中添加“回答需符合社會(huì)主義核心價(jià)值觀”，實(shí)現(xiàn)意識(shí)形態(tài)的算法化再生產(chǎn)。

(二)傳播范式轉(zhuǎn)移

人工智能技術(shù)正深度嵌入新聞采集、生產(chǎn)、分發(fā)全鏈條，重構(gòu)以“效率、內(nèi)容、成本”為軸心的傳播范式。這一變革并非簡(jiǎn)單替代傳統(tǒng)模式，而是通過(guò)人機(jī)協(xié)同機(jī)制重塑內(nèi)容生產(chǎn)的底層邏輯，在此過(guò)程中，技術(shù)工具性與價(jià)值導(dǎo)向性的平衡成為關(guān)鍵命題。

1.內(nèi)容生產(chǎn)的范式突破

一是生產(chǎn)模式。當(dāng)前AIGC(人工智能生成內(nèi)容)本質(zhì)上仍是對(duì)人類需求的被動(dòng)響應(yīng)，其核心價(jià)值在于輔助而非替代主體。在內(nèi)容生產(chǎn)過(guò)程中，“創(chuàng)作者”將全面轉(zhuǎn)向“創(chuàng)作引導(dǎo)者”，更多地與AI進(jìn)行合作，如運(yùn)用AI檢索、整合海量碎片信息，提煉核心要義，搭建內(nèi)容資訊網(wǎng)絡(luò)，并在與AI的交互中激發(fā)超越個(gè)體認(rèn)知局限的創(chuàng)意可能性，形成人類創(chuàng)意與機(jī)器算力的深度對(duì)話，呈現(xiàn)“人機(jī)協(xié)作”的工作模式。然而，在AI加持下，我們雖然弱化了直接的思考，但要不斷強(qiáng)化關(guān)于“思考的思考”與“判斷的判斷”③。例如DeepSeek 等AI在“深度思考\"模式下仍然存在較高水平的AI幻覺(jué)（即AI會(huì)生成看似合理實(shí)則錯(cuò)誤或虛構(gòu)的信息），易自動(dòng)化生成大規(guī)模虛假內(nèi)容，因此在報(bào)道視角選擇、價(jià)值判斷等核心環(huán)節(jié)仍需依賴人類主體，由人類把關(guān)。這種人類掌舵、技術(shù)輔助的分工機(jī)制，揭示了智能傳播時(shí)代專業(yè)主義的存續(xù)邏輯，技術(shù)賦能拓展了信息處理邊界，但人文理性仍是內(nèi)容質(zhì)量的終極錨點(diǎn)。

此外，傳統(tǒng)AI模型受限于通用語(yǔ)料庫(kù)的公共性特征，難以深入特定組織的私有數(shù)據(jù)池，導(dǎo)致輸出內(nèi)容常停留于表層信息整合。而組織通過(guò)本地化部署大模型，既保證敏感數(shù)據(jù)不外流、滿足合規(guī)性要求，又有利于實(shí)現(xiàn)私有數(shù)據(jù)激活、領(lǐng)域知識(shí)沉淀和智能再生產(chǎn)的三階躍遷。首先是私有數(shù)據(jù)的大規(guī)模激活。本地化部署使模型可直接調(diào)用機(jī)構(gòu)內(nèi)部的非公開(kāi)數(shù)據(jù)，這些“沉默的數(shù)據(jù)資產(chǎn)”通過(guò)向量化嵌入技術(shù)轉(zhuǎn)化為模型的知識(shí)基底，成為看得見(jiàn)、用得著的活數(shù)據(jù)。其次是領(lǐng)域知識(shí)的系統(tǒng)化沉淀。在持續(xù)的人機(jī)交互中，本地私有數(shù)據(jù)與模型形成動(dòng)態(tài)增強(qiáng)循環(huán)，用戶對(duì)AI輸出的修正反饋（如標(biāo)注錯(cuò)誤、調(diào)整表述)被自動(dòng)收錄至訓(xùn)練集，驅(qū)動(dòng)模型不斷優(yōu)化領(lǐng)域適應(yīng)性。該機(jī)制將使組織內(nèi)部的經(jīng)驗(yàn)知識(shí)從碎片化、歷時(shí)性、個(gè)體記憶轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化數(shù)字資產(chǎn)，推動(dòng)隱性知識(shí)的顯性化保存與代際傳遞，真正實(shí)現(xiàn)私有數(shù)據(jù)的沉淀與價(jià)值轉(zhuǎn)化。最后是情境化的智能再生產(chǎn)。基于私有數(shù)據(jù)的智能內(nèi)容再生產(chǎn)，實(shí)質(zhì)是數(shù)字時(shí)代“情境化內(nèi)容”的建構(gòu)過(guò)程，即技術(shù)不再輸出普適性答案，而是深度融合應(yīng)用場(chǎng)景的知識(shí)資源①，生成扎根于具體場(chǎng)景的地方性認(rèn)知。通過(guò)本地化關(guān)聯(lián)私有數(shù)據(jù)，AI輸出的內(nèi)容將突破通用模型的平均化局限，在專業(yè)性、針對(duì)性、可操作性層面產(chǎn)生質(zhì)變，實(shí)現(xiàn)垂直領(lǐng)域的深度定制化與場(chǎng)景適配。例如在政務(wù)傳播場(chǎng)景中，模型可結(jié)合本地財(cái)政數(shù)據(jù)、人口結(jié)構(gòu)特征，自動(dòng)生成契合區(qū)域發(fā)展階段的政策解讀方案，避免“一刀切”式宣傳引發(fā)的受眾認(rèn)知偏差，提升信息觸達(dá)效率，通過(guò)知識(shí)的地方性轉(zhuǎn)譯，強(qiáng)化公眾對(duì)決策邏輯的理解與認(rèn)同。

二是生產(chǎn)成本。當(dāng)前市場(chǎng)上的大語(yǔ)言模型多按tokens使用量（輸入文本 + 輸出文本)計(jì)費(fèi)，而本地化部署則通過(guò)技術(shù)自主性實(shí)現(xiàn)成本控制模式的轉(zhuǎn)變。相較于持續(xù)調(diào)用API（應(yīng)用程序編程接口），盡管本地部署初期需要一次性投入資源完成技術(shù)硬件適配與人員培訓(xùn)，但長(zhǎng)期來(lái)看，若日常API調(diào)用成本過(guò)高，那么本地化部署帶來(lái)的邊際成本遞減效應(yīng)，使得中小型機(jī)構(gòu)的大模型使用成本可控，尤其激活了基層的傳播需求，推動(dòng)技術(shù)資源向傳統(tǒng)意義上的傳播邊緣流動(dòng)，為區(qū)域文化傳承、社會(huì)治理等長(zhǎng)尾場(chǎng)景提供可持續(xù)支持。

三是生產(chǎn)時(shí)效。隨著DeepSeek的爆火，平臺(tái)短時(shí)間內(nèi)用戶訪問(wèn)量激增，尤其是在高峰時(shí)段，并發(fā)請(qǐng)求量大，導(dǎo)致系統(tǒng)負(fù)載過(guò)高，算力與并發(fā)處理能力不足，常出現(xiàn)“服務(wù)器繁忙，請(qǐng)稍后再試”的提示。而當(dāng)用戶將AI大模型部署在本地設(shè)備上時(shí)，能夠減少對(duì)服務(wù)器的依賴，具備低延遲響應(yīng)與高并發(fā)穩(wěn)定特征。信息采集、加工與分發(fā)環(huán)節(jié)的延遲在“ AI+ ；的賦能下被極大壓縮，形成“感知、生成、校驗(yàn)”的即時(shí)生產(chǎn)閉環(huán)，推動(dòng)內(nèi)容生產(chǎn)從周期性作業(yè)轉(zhuǎn)向?qū)崟r(shí)響應(yīng)，重構(gòu)了內(nèi)容生產(chǎn)的時(shí)效標(biāo)準(zhǔn)，使組織能在信息過(guò)載的環(huán)境中保持競(jìng)爭(zhēng)力。

四是生產(chǎn)主體。在“人機(jī)協(xié)作”模式下，傳播生態(tài)中的角色邊界日益模糊，AI大模型成為內(nèi)容生產(chǎn)的新主體之一，且出現(xiàn)了大量善于運(yùn)用DeepSeek等AI的新興文化消費(fèi)者。他們不再滿足于被動(dòng)接受內(nèi)容，而是主動(dòng)運(yùn)用AI技術(shù)進(jìn)行個(gè)性化定制、二創(chuàng)，甚至參與到文化內(nèi)容的協(xié)同生產(chǎn)過(guò)程。在技術(shù)的賦能下，文化生產(chǎn)將逐步走向去中心化、共建共享的發(fā)展道路。此外，在全球化語(yǔ)境中，發(fā)展中國(guó)家等技術(shù)弱勢(shì)群體對(duì)開(kāi)源模型進(jìn)行本土化改造，有利于突破文化霸權(quán)。例如利用開(kāi)源工具開(kāi)發(fā)非通用語(yǔ)種模型，實(shí)質(zhì)是數(shù)字時(shí)代文化主體性的技術(shù)重構(gòu)，也印證了哈貝馬斯（Habermas)的“主體間性”理論，即在開(kāi)源架構(gòu)下，開(kāi)發(fā)者、用戶、社區(qū)機(jī)構(gòu)形成平等對(duì)話網(wǎng)絡(luò)，共同塑造技術(shù)的演進(jìn)方向。

2.信息分發(fā)的場(chǎng)景化服務(wù)

(1)信息查詢的個(gè)性化轉(zhuǎn)向本地化部署通過(guò)對(duì)用戶身份與行為數(shù)據(jù)的深度綁定，推動(dòng)信息分發(fā)從“人適應(yīng)技術(shù)”

向“技術(shù)適配人\"轉(zhuǎn)換。一是交互界面的認(rèn)知減負(fù)。當(dāng)應(yīng)用本地接入DeepSeek 模型后，用戶無(wú)須掌握專業(yè)檢索語(yǔ)法，以日?；Z(yǔ)言表達(dá)與AI對(duì)話即可獲取結(jié)構(gòu)化信息反饋。此交互模式的本質(zhì)是通過(guò)語(yǔ)義理解技術(shù)將復(fù)雜數(shù)據(jù)查詢封裝為對(duì)話式服務(wù)，降低信息獲取的認(rèn)知門檻，使技術(shù)工具回歸“服務(wù)延伸”的本質(zhì)屬性。二是用戶個(gè)人數(shù)據(jù)的場(chǎng)景激活。基于本地化部署的數(shù)據(jù)主權(quán)優(yōu)勢(shì)，系統(tǒng)可跨場(chǎng)景關(guān)聯(lián)用戶身份信息（如工作記錄、繳費(fèi)記錄)，構(gòu)建個(gè)性化知識(shí)圖譜。當(dāng)用戶發(fā)起查詢時(shí)，模型不僅調(diào)用通用知識(shí)庫(kù)，更融合個(gè)體歷史數(shù)據(jù)生成定制化反饋信息，實(shí)現(xiàn)從“信息檢索”到“智能管家”的功能升維。三是群眾畫像的分眾觸達(dá)。通過(guò)聚類分析確定用戶行為特征，建立動(dòng)態(tài)化標(biāo)簽體系，實(shí)現(xiàn)政策解讀、公共服務(wù)等內(nèi)容的精準(zhǔn)推送，既規(guī)避了通用算法導(dǎo)致的信息過(guò)載困境，又通過(guò)場(chǎng)景化適配提升傳播效能，形成供給對(duì)接需求的良性閉環(huán)。

(2)平臺(tái)服務(wù)一體化整合

在應(yīng)用生態(tài)輕量化發(fā)展趨勢(shì)下，DeepSeek本地化部署重構(gòu)了服務(wù)獲取的空間邏輯與交互范式。一是功能聚合。在AI的串聯(lián)下，突破傳統(tǒng)應(yīng)用單場(chǎng)景單功能的割裂式設(shè)計(jì)，用戶通過(guò)自然語(yǔ)言指令即可喚醒跨場(chǎng)景服務(wù)。意圖導(dǎo)向的交互模式，將分散的功能模塊整合為連貫的服務(wù)流，消解了多界面跳轉(zhuǎn)帶來(lái)的操作負(fù)擔(dān)。二是輕量化載體。相較于獨(dú)立應(yīng)用程序的下載安裝負(fù)擔(dān)，本地化平臺(tái)支持即用即走的輕量化訪問(wèn)。通過(guò)系統(tǒng)插件等低侵入式入口，用戶可在原生操作環(huán)境中無(wú)縫調(diào)用智能服務(wù)，做到技術(shù)深度嵌入日常場(chǎng)景而不破壞既有行為慣習(xí)，從而實(shí)現(xiàn)技術(shù)介人與用戶體驗(yàn)的平衡。

(3)召喚入口的直達(dá)化設(shè)計(jì)

為提升智能服務(wù)的常態(tài)化使用率，基于已實(shí)施本地化部署的組織或應(yīng)用案例可觀察到，模型的本地化部署常通過(guò)多觸點(diǎn)入口矩陣重構(gòu)用戶的技術(shù)接觸路徑。一是入口可見(jiàn)性的空間策略。該策略遵循格式塔心理學(xué)中的接近性與連續(xù)性原理，通過(guò)視覺(jué)引導(dǎo)強(qiáng)化用戶的技術(shù)使用意識(shí)，在網(wǎng)頁(yè)側(cè)邊欄、客戶端導(dǎo)航區(qū)、移動(dòng)端懸浮窗等高頻交互區(qū)域嵌入AI喚醒人口，確保服務(wù)觸點(diǎn)的即時(shí)可達(dá)。二是跨端一致性的體驗(yàn)延續(xù)，確保了用戶在不同設(shè)備上的統(tǒng)一功能體驗(yàn)與數(shù)據(jù)同步。無(wú)論用戶通過(guò)PC端網(wǎng)頁(yè)、移動(dòng)APP還是第三方平臺(tái)插件接入服務(wù)，均能享受到一致的智能服務(wù)體驗(yàn)。這一設(shè)計(jì)消除了設(shè)備壁壘，使得智能服務(wù)能夠跨越不同終端實(shí)現(xiàn)無(wú)縫銜接，促進(jìn)了用戶體驗(yàn)的流暢性和連續(xù)性。通過(guò)跨端一致性，智能服務(wù)逐步融入用戶的數(shù)字生活，成為其日常中不可或缺的基礎(chǔ)工具，推動(dòng)人機(jī)交互從刻意調(diào)用向自然融合演進(jìn)。

3.數(shù)據(jù)反饋的閉環(huán)優(yōu)化

私有化部署賦予傳播主體對(duì)數(shù)據(jù)流的全鏈路控制權(quán)，構(gòu)建起一個(gè)靈活、可調(diào)的動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)體系。通過(guò)集成用戶交互日志、內(nèi)容傳播路徑、情感反饋等多維度數(shù)據(jù)，系統(tǒng)將抽象傳播效果轉(zhuǎn)化為可視化指標(biāo)，實(shí)現(xiàn)傳播效能的實(shí)時(shí)量化評(píng)估。實(shí)際上，監(jiān)測(cè)機(jī)制的本質(zhì)是將傳統(tǒng)“黑箱化”的效果評(píng)估轉(zhuǎn)化為透明可控的閉環(huán)系統(tǒng)，使傳播策略調(diào)整從經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)向數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)。同時(shí)，接收用戶使用數(shù)據(jù)后，系統(tǒng)可通過(guò)分析高頻查詢?cè)~、服務(wù)終端熱點(diǎn)等信息，識(shí)別用戶需求的時(shí)空分布規(guī)律。例如，在民生服務(wù)場(chǎng)景中，系統(tǒng)自動(dòng)識(shí)別季節(jié)性需求波動(dòng)（如年末社保咨詢激增)，預(yù)判性調(diào)整資源配置策略，實(shí)現(xiàn)服務(wù)供給的彈性響應(yīng)，增強(qiáng)傳播活動(dòng)的科學(xué)性和適應(yīng)性。

(三)傳播權(quán)力重構(gòu)

1.數(shù)據(jù)主權(quán)回歸：從被動(dòng)讓渡到主動(dòng)掌握

中共中央、國(guó)務(wù)院印發(fā)的《數(shù)字中國(guó)建設(shè)整體布局規(guī)劃》指出：到2025年，數(shù)字中國(guó)建設(shè)取得重要進(jìn)展，數(shù)據(jù)資源規(guī)模和質(zhì)量加快提升，數(shù)據(jù)要素價(jià)值有效釋放，數(shù)字安全保障能力全面提升。①本地化部署通過(guò)數(shù)據(jù)物理邊界重置與算法控制權(quán)讓渡，重構(gòu)了數(shù)字時(shí)代的數(shù)據(jù)主權(quán)。在技術(shù)架構(gòu)層面，私域數(shù)據(jù)存儲(chǔ)于本地服務(wù)器，規(guī)避了云端托管導(dǎo)致的跨境流動(dòng)與數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險(xiǎn)，有效保障數(shù)據(jù)安全;在制度設(shè)計(jì)層面，模型訓(xùn)練與調(diào)優(yōu)過(guò)程受《中華人民共和國(guó)個(gè)人信息保護(hù)法》《中華人民共和國(guó)數(shù)據(jù)安全法》等規(guī)范約束，實(shí)現(xiàn)用戶隱私保護(hù)與數(shù)據(jù)價(jià)值挖掘的合規(guī)性平衡。主權(quán)回歸并非簡(jiǎn)單的技術(shù)本地化，而是有利于通過(guò)數(shù)據(jù)和特征變量的“可用不可見(jiàn)”②，在保障個(gè)體權(quán)利的前提下激活數(shù)據(jù)資產(chǎn)的公共價(jià)值，從而有效釋放數(shù)據(jù)要素價(jià)值。傳播權(quán)力的根基由此從平臺(tái)的數(shù)據(jù)壟斷轉(zhuǎn)向組織的數(shù)據(jù)自治，形成全球技術(shù)資源開(kāi)放共享與在地?cái)?shù)據(jù)主權(quán)獨(dú)立自主的共生格局。

2.傳播權(quán)力再分配：從頭部壟斷到技術(shù)平權(quán)

DeepSeek的本地化部署引發(fā)傳播權(quán)力的重構(gòu)，具體呈現(xiàn)雙重變革軌跡：一是技術(shù)準(zhǔn)入權(quán)民主化。開(kāi)源代碼、模塊化工具包與低代碼接口的開(kāi)放，使縣級(jí)融媒體中心、獨(dú)立開(kāi)發(fā)者等邊緣主體獲得與大機(jī)構(gòu)同等的技術(shù)工具，突破頭部平臺(tái)的流量壓制，推動(dòng)技術(shù)平權(quán)成為可能。二是算法權(quán)力的去中心化競(jìng)爭(zhēng)。傳統(tǒng)由少數(shù)科技巨頭掌控的算法霸權(quán)，被分解為無(wú)數(shù)場(chǎng)景專屬模型的分布式競(jìng)爭(zhēng)。如教育等垂直領(lǐng)域機(jī)構(gòu)通過(guò)定制化開(kāi)發(fā)，構(gòu)建起領(lǐng)域知識(shí)護(hù)城河，形成技術(shù)權(quán)力競(jìng)爭(zhēng)的多極化格局。

3.權(quán)力結(jié)構(gòu)透明化：從黑箱操控到算法協(xié)商

本地化部署的核心價(jià)值在于打破算法黑箱，通過(guò)開(kāi)源架構(gòu)的技術(shù)可見(jiàn)性，推動(dòng)傳播權(quán)力運(yùn)作從封閉壟斷轉(zhuǎn)向開(kāi)放協(xié)商，也促進(jìn)傳播權(quán)力從技術(shù)壟斷者向應(yīng)用主體轉(zhuǎn)移。當(dāng)企業(yè)能夠直接干預(yù)模型參數(shù)時(shí)，算法不再是不可知的操控工具，而是可調(diào)節(jié)的傳播裝置。在此過(guò)程中，透明性和可調(diào)節(jié)性使得主流價(jià)值觀的主動(dòng)嵌人成為可能，技術(shù)從價(jià)值中立的幻象中走出，轉(zhuǎn)向價(jià)值引導(dǎo)的自覺(jué)實(shí)踐。傳播權(quán)力由此呈現(xiàn)雙重特性：既通過(guò)技術(shù)賦權(quán)實(shí)現(xiàn)下沉，又因規(guī)則可控性強(qiáng)化了制度主體的引導(dǎo)能力。技術(shù)不再作為單向支配工具，而是成為多元主體博弈的透明化場(chǎng)域。

三、傳播風(fēng)險(xiǎn)：DeepSeek本地化部署的潛藏問(wèn)題

盡管DeepSeek的本地化部署通過(guò)技術(shù)賦權(quán)重構(gòu)了傳播效率與主體關(guān)系，但其深度介入信息生產(chǎn)鏈的特質(zhì)也催生了新的認(rèn)知治理危機(jī)。當(dāng)技術(shù)理性以智能增強(qiáng)之名滲透至傳播核心環(huán)節(jié)時(shí)，工具效率與價(jià)值倫理的張力日益凸顯。如何在技術(shù)賦能與風(fēng)險(xiǎn)規(guī)制間尋求動(dòng)態(tài)平衡，成為檢驗(yàn)開(kāi)源范式社會(huì)適應(yīng)性的關(guān)鍵標(biāo)尺。

（一)AI幻覺(jué)與真實(shí)性危機(jī)

DeepSeek的深度思考模式通過(guò)增強(qiáng)推理能力拓展了內(nèi)容生產(chǎn)的想象邊界，但也因過(guò)度追求邏輯自洽引發(fā)真實(shí)性消解的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。在VectaraHHEM人工智能幻覺(jué)測(cè)試中，DeepSeek-R1顯示出 14.3% 的幻覺(jué)率。①其生成機(jī)制遵循答案完整性優(yōu)先原則，當(dāng)遭遇知識(shí)盲區(qū)時(shí)，模型傾向于通過(guò)語(yǔ)義關(guān)聯(lián)編撰合理但虛構(gòu)的內(nèi)容（如虛構(gòu)歷史事件細(xì)節(jié)、杜撰學(xué)術(shù)論文)。而幻覺(jué)合理化特征，使得虛假信息具有高迷惑性，暴露出工具理性(technicalrationality)與價(jià)值理性（valuerationality)的深層矛盾，即技術(shù)追求效率最大化，而新聞專業(yè)主義堅(jiān)守真實(shí)性底線。在互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，信息傳播呈現(xiàn)出裂變式擴(kuò)散與無(wú)界域流動(dòng)的特征，而AI技術(shù)的發(fā)展使得虛假內(nèi)容的生產(chǎn)變得低成本且大規(guī)模。后真相語(yǔ)境下，由于生成的虛假信息高度逼真且難以通過(guò)傳統(tǒng)手段識(shí)別，一旦泛濫，不僅極易誤導(dǎo)公眾判斷，擾亂社會(huì)秩序，更有可能加劇對(duì)信息的信任危機(jī)，削弱媒體的公信力，進(jìn)而沖擊社會(huì)的正常運(yùn)作。如何有效識(shí)別并治理虛假信息，已成為當(dāng)前亟待解決的關(guān)鍵問(wèn)題。對(duì)此，2025年3月7日，中國(guó)國(guó)家互聯(lián)網(wǎng)信息辦公室、工業(yè)和信息化部、公安部、國(guó)家廣播電視總局制定了《人工智能生成合成內(nèi)容標(biāo)識(shí)辦法》，以期促進(jìn)人工智能健康發(fā)展，規(guī)范人工智能生成內(nèi)容標(biāo)識(shí)，保護(hù)公民、法人和其他組織合法權(quán)益，維護(hù)社會(huì)公共利益。

(二)數(shù)據(jù)偏見(jiàn)強(qiáng)化風(fēng)險(xiǎn)

本地化部署在提升數(shù)據(jù)自主性的同時(shí)，亦可能通過(guò)訓(xùn)練數(shù)據(jù)閉環(huán)加劇偏見(jiàn)固化。當(dāng)模型過(guò)度依賴本地歷史數(shù)據(jù)時(shí)，既存的地域性社會(huì)偏見(jiàn)可能被算法化再生產(chǎn)，形成結(jié)構(gòu)性歧視的技術(shù)性轉(zhuǎn)譯。私有模型的場(chǎng)景專用性進(jìn)一步加劇群體認(rèn)知隔離，例如政務(wù)場(chǎng)景中過(guò)度適配地方政策的模型可能忽視上位法精神，媒體場(chǎng)景中精準(zhǔn)推送則使區(qū)域亞文化群體陷入認(rèn)知閉環(huán)。此外，開(kāi)源代碼的可得性掩蓋了數(shù)據(jù)層的新型壟斷，掌握優(yōu)質(zhì)私有數(shù)據(jù)的機(jī)構(gòu)能夠通過(guò)微調(diào)建立技術(shù)優(yōu)勢(shì)，形成“開(kāi)放中的封閉”權(quán)力格局。該風(fēng)險(xiǎn)的本質(zhì)是技術(shù)工具理性對(duì)價(jià)值理性的侵蝕，算法看似中立的運(yùn)作邏輯實(shí)則將社會(huì)不平等自然化。

（三）“數(shù)字巴別塔”現(xiàn)象

開(kāi)源生態(tài)催生了領(lǐng)域知識(shí)庫(kù)的爆發(fā)式建設(shè)，卻也衍生出“數(shù)字巴別塔”的認(rèn)知困境，不同學(xué)科、行業(yè)乃至機(jī)構(gòu)構(gòu)建的私有知識(shí)庫(kù)，因術(shù)語(yǔ)體系、分類邏輯與價(jià)值導(dǎo)向的差異，形成了難以互通的語(yǔ)義孤島。這種割裂不僅體現(xiàn)為技術(shù)層面的數(shù)據(jù)異質(zhì)性，更表現(xiàn)為認(rèn)知范式的結(jié)構(gòu)性沖突。當(dāng)這些知識(shí)庫(kù)通過(guò)本地化模型融入傳播生態(tài)時(shí)，算法無(wú)法自主調(diào)和底層語(yǔ)義鴻溝，反而將學(xué)科壁壘轉(zhuǎn)化為信息流轉(zhuǎn)的認(rèn)知斷層，加劇跨領(lǐng)域協(xié)作的摩擦成本。究其本質(zhì)，這映射出技術(shù)開(kāi)放性與知識(shí)權(quán)力再分配的矛盾，每個(gè)領(lǐng)域通過(guò)私有知識(shí)庫(kù)建構(gòu)技術(shù)話語(yǔ)權(quán)的同時(shí)，也在無(wú)形中劃定認(rèn)知疆界。開(kāi)源社區(qū)的自組織特性雖激發(fā)了知識(shí)生產(chǎn)的場(chǎng)景適配活力，但是缺乏跨域協(xié)商的元協(xié)議框架，導(dǎo)致標(biāo)準(zhǔn)碎片化與語(yǔ)義互操作性缺失。

四、未來(lái)圖景：智能傳播的元生態(tài)構(gòu)建

開(kāi)源技術(shù)的擴(kuò)散暫未導(dǎo)向理想中的技術(shù)烏托邦，反而在“開(kāi)放共享”與“商業(yè)閉環(huán)”的張力中催生出新的生態(tài)圖景。當(dāng)基礎(chǔ)模型的開(kāi)源普惠性與垂直場(chǎng)景的私有控制權(quán)形成共生關(guān)系時(shí)，技術(shù)賦權(quán)的民主化敘事逐漸顯露出資本邏輯的痕跡，映射出數(shù)字時(shí)代的技術(shù)政治經(jīng)濟(jì)學(xué)本質(zhì)。

(一)技術(shù)生態(tài)層面

在技術(shù)生態(tài)中，開(kāi)源范式正推動(dòng)產(chǎn)業(yè)組織與應(yīng)用生態(tài)的雙重變革。模型即服務(wù)（ModelasaService，MaaS)產(chǎn)業(yè)服務(wù)集群通過(guò)技術(shù)能力的市場(chǎng)化流通構(gòu)建新型生產(chǎn)關(guān)系，而垂域創(chuàng)新的樹(shù)狀結(jié)構(gòu)模型則以分層協(xié)同機(jī)制激活細(xì)分場(chǎng)景智能，二者共同構(gòu)成技術(shù)生態(tài)從底層架構(gòu)到場(chǎng)景落地的完整創(chuàng)新鏈條。

1.模型即服務(wù)產(chǎn)業(yè)服務(wù)集群：技術(shù)民主化的經(jīng)濟(jì)映射

開(kāi)源技術(shù)的低門檻特性正在引發(fā)人工智能產(chǎn)業(yè)的價(jià)值鏈重構(gòu)，催生出模型即服務(wù)的范式革命。這一變革的核心邏輯在于技術(shù)能力的商品化流通，通過(guò)模塊化封裝與本地化部署，AI能力從封閉的技術(shù)黑箱解構(gòu)為可組合、可流通的數(shù)字商品。屆時(shí)，頭部企業(yè)負(fù)責(zé)提供底層技術(shù)服務(wù)，而中小型企業(yè)無(wú)須自研模型即可按需調(diào)用情感分析、政策解讀、多模態(tài)生成等專項(xiàng)模型服務(wù)，形成技術(shù)能力訂閱化與商業(yè)場(chǎng)景輕量化并存的新型生產(chǎn)關(guān)系。從經(jīng)濟(jì)學(xué)視角看，模型即服務(wù)模式實(shí)質(zhì)是技術(shù)長(zhǎng)尾效應(yīng)的規(guī)?；尫?。當(dāng)邊際成本趨近于零時(shí)，海量碎片化需求得以聚合，原本集中于頭部企業(yè)的模型即服務(wù)能力，通過(guò)開(kāi)源生態(tài)的分布式節(jié)點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)，滲透至縣域經(jīng)濟(jì)、社區(qū)治理等傳統(tǒng)技術(shù)洼地，最終形成“基礎(chǔ)模型開(kāi)源—能力模塊市場(chǎng)化一場(chǎng)景服務(wù)長(zhǎng)尾化”的三級(jí)產(chǎn)業(yè)服務(wù)集群。該轉(zhuǎn)向也呼應(yīng)了技術(shù)民主化的核心命題，當(dāng)使用權(quán)真正下沉至邊緣群體，草根創(chuàng)造力可能轉(zhuǎn)化為顛覆性變革的源頭活水。

2.樹(shù)狀結(jié)構(gòu)模型：垂域創(chuàng)新的生態(tài)邏輯

DeepSeek開(kāi)源范式與垂直領(lǐng)域私有化模型的協(xié)同演進(jìn)，將構(gòu)建起智能傳播的“樹(shù)狀結(jié)構(gòu)”生態(tài)。該生態(tài)體系的根系層為開(kāi)源底座，基于通用模型提供基礎(chǔ)的語(yǔ)義理解和邏輯推理等能力，借助開(kāi)源協(xié)議實(shí)現(xiàn)技術(shù)的普惠性，推動(dòng)技術(shù)開(kāi)放共享，降低技術(shù)門檻，確保技術(shù)的接人與創(chuàng)新。在樹(shù)狀結(jié)構(gòu)的枝干層，垂直領(lǐng)域模型應(yīng)運(yùn)而生。在醫(yī)療、教育、政務(wù)等特定場(chǎng)景中，本地化部署AI模型、調(diào)整機(jī)制權(quán)重、注入專有領(lǐng)域知識(shí)或高質(zhì)量私有數(shù)據(jù)等方式，使得通用模型能夠在具體領(lǐng)域中表現(xiàn)出更加精準(zhǔn)的智能化能力，提供更高效、更靈活、更為定制化的智能解決方案，以滿足各行業(yè)在專業(yè)性和深度上的需求。需要注意的是，隨著技術(shù)的發(fā)展變革，針對(duì)AI模型迭代可能引發(fā)的兼容性與適配風(fēng)險(xiǎn)，應(yīng)通過(guò)數(shù)據(jù)備份、架構(gòu)評(píng)估、兼容測(cè)試及第三方技術(shù)支持等措施，構(gòu)建全流程風(fēng)險(xiǎn)管控機(jī)制，在數(shù)據(jù)安全的前提下確保模型的平穩(wěn)過(guò)渡與更新。葉片層則是基于垂直模型的場(chǎng)景應(yīng)用。開(kāi)發(fā)者可以利用專業(yè)化的垂域模型，開(kāi)發(fā)諸如基層政務(wù)智能客服、縣域文化傳播助手等輕量化、貼近實(shí)際需求的應(yīng)用，通過(guò)智能化服務(wù)模式，激活微傳播節(jié)點(diǎn)，推動(dòng)更高效的信息流通與互動(dòng)，不僅在局部場(chǎng)景中提高智能傳播的效率和針對(duì)性，也有利于在細(xì)分市場(chǎng)中激發(fā)創(chuàng)新的潛力。

(二)傳播實(shí)踐層面

本地化部署的技術(shù)實(shí)踐正在重塑傳播活動(dòng)的權(quán)力結(jié)構(gòu)與運(yùn)行邏輯。當(dāng)數(shù)據(jù)主權(quán)從云端回歸本地、技術(shù)能力從精英壟斷轉(zhuǎn)向平民共創(chuàng)時(shí)，傳播生態(tài)的自主可控性與復(fù)雜性同步攀升。這一過(guò)程不僅關(guān)乎技術(shù)工具的升級(jí)，更涉及組織架構(gòu)、生產(chǎn)關(guān)系與制度框架的系統(tǒng)性調(diào)適，最終指向人機(jī)協(xié)同的新型傳播文明建構(gòu)。

1.自主可控的傳播生態(tài)：數(shù)據(jù)主權(quán)與隱私安全

傳統(tǒng)云端部署模式由于其數(shù)據(jù)遠(yuǎn)程傳輸與集中存儲(chǔ)的特點(diǎn)，始終面臨著隱私泄露、跨境監(jiān)控等系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。這種風(fēng)險(xiǎn)來(lái)源于數(shù)據(jù)在傳輸過(guò)程中可能暴露給第三方，數(shù)據(jù)集中存儲(chǔ)可能導(dǎo)致安全漏洞，從而危及用戶隱私和國(guó)家安全。對(duì)此，本地化部署的技術(shù)路徑實(shí)際上是隱私計(jì)算理念的實(shí)踐延伸，其核心思想是通過(guò)“數(shù)據(jù)可用不可見(jiàn)”技術(shù)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的安全性與隱私性雙重保障。例如DeepSeek 的本地化部署通過(guò)“數(shù)據(jù)不出域”，將信息處理活動(dòng)限定于物理可監(jiān)管的邊界內(nèi)，有效地形成了數(shù)據(jù)主權(quán)閉環(huán)，確保數(shù)據(jù)在本地處理、存儲(chǔ)與分析的全過(guò)程均在可控范圍內(nèi)，從而降低隱私泄露和數(shù)據(jù)濫用風(fēng)險(xiǎn)。例如，在政務(wù)、金融等高敏感領(lǐng)域，本地服務(wù)器與私有化模型的雙重保障機(jī)制，既符合《中華人民共和國(guó)個(gè)人信息保護(hù)法》《中華人民共和國(guó)數(shù)據(jù)安全法》等國(guó)家法規(guī)的合規(guī)要求，又通過(guò)減少第三方介入節(jié)點(diǎn)，從根本上降低了潛在的攻擊面，有效限制了外部干預(yù)和數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)過(guò)程中的安全隱患，為敏感數(shù)據(jù)的安全處理提供了更加可靠的技術(shù)保障?？梢?jiàn)，本地化部署的技術(shù)路徑有利于打造一個(gè)自主可控的傳播生態(tài)。在此基礎(chǔ)上，傳播活動(dòng)能夠在符合合規(guī)要求的前提下，保障數(shù)據(jù)隱私，同時(shí)滿足智能分析與決策的高效性，不僅有利于增強(qiáng)對(duì)數(shù)據(jù)安全的管控能力，還能確保信息傳播過(guò)程中的信任性與透明度，為未來(lái)智能傳播技術(shù)在更加廣泛領(lǐng)域中的應(yīng)用奠定堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)，推動(dòng)智能傳播技術(shù)在高安全性、高隱私要求場(chǎng)景中的可持續(xù)發(fā)展。

2.組織管理的AI中臺(tái)化：技術(shù)嵌入與流程再造

本地化部署引發(fā)的組織變革，實(shí)質(zhì)是數(shù)字時(shí)代技術(shù)與制度共同進(jìn)化的結(jié)果。當(dāng)模型訓(xùn)練、數(shù)據(jù)治理與服務(wù)調(diào)度等核心能力從部門專屬資產(chǎn)升維為組織級(jí)基礎(chǔ)設(shè)施時(shí)，傳統(tǒng)科層制的線性管理模式遭遇根本性挑戰(zhàn)，能力中臺(tái)架構(gòu)應(yīng)運(yùn)而生，從各自為政轉(zhuǎn)向共享共建，實(shí)現(xiàn)網(wǎng)狀協(xié)作的轉(zhuǎn)換。具體包含三重系統(tǒng)性重構(gòu)：一是技術(shù)能力的分裝改造。組織將復(fù)雜的AI技術(shù)拆解為獨(dú)立的功能模塊(如自動(dòng)寫稿、數(shù)據(jù)分析、圖片生成)，不同部門無(wú)須從頭研發(fā)技術(shù)，只需像搭積木一樣按需組合模塊。二是資源調(diào)配的智能模式。未來(lái)，以AI模型為基底的中臺(tái)系統(tǒng)將能自主監(jiān)測(cè)感知各部門的需求緊急程度從而動(dòng)態(tài)分配計(jì)算資源，靈活調(diào)度，避免資源閑置或爭(zhēng)搶。三是部門協(xié)作的會(huì)議機(jī)制。技術(shù)部門轉(zhuǎn)型為能力供應(yīng)商，業(yè)務(wù)部門獲得技術(shù)自主權(quán)，能夠自主調(diào)用所需功能。雙方組成跨部門協(xié)作小組，共同設(shè)計(jì)傳播方案，形成技術(shù)加創(chuàng)意的閉環(huán)創(chuàng)新。由此，不僅消解了傳統(tǒng)科層制的效率瓶頸，更通過(guò)技術(shù)深度內(nèi)嵌重構(gòu)組織DNA，使傳播生產(chǎn)流程具備動(dòng)態(tài)響應(yīng)復(fù)雜需求的敏捷性。

（三）社會(huì)文化層面

開(kāi)源技術(shù)驅(qū)動(dòng)的傳播生態(tài)變革，既編織著技術(shù)民主化的理想圖景，也悄然重塑著社會(huì)文化的權(quán)力結(jié)構(gòu)。當(dāng)技術(shù)準(zhǔn)入門檻降低與數(shù)據(jù)主權(quán)意識(shí)覺(jué)醒同步發(fā)生時(shí)，數(shù)字時(shí)代的權(quán)力博弈呈現(xiàn)出復(fù)雜性，揭示出技術(shù)與社會(huì)互構(gòu)的深層邏輯，即工具理性的擴(kuò)張始終受制于

結(jié)構(gòu)性權(quán)力的隱形支配。

1.數(shù)字鴻溝的彌合與新型分化

開(kāi)源技術(shù)的普及表面上消解了傳統(tǒng)數(shù)字鴻溝，使中小機(jī)構(gòu)與邊緣群體獲得參與智能傳播的技術(shù)人場(chǎng)券，推動(dòng)社會(huì)各階層的技術(shù)參與。然而，技術(shù)能力的分布依舊存在不均，進(jìn)而催生出一種更為隱蔽的“二階鴻溝”。這一鴻溝并非僅限于硬件設(shè)施的差距，而是與技術(shù)素養(yǎng)、算力資源以及組織轉(zhuǎn)型等多個(gè)層面密切相關(guān)。一是技術(shù)素養(yǎng)的代際斷層。熟練運(yùn)用AI工具的能力逐漸成為數(shù)字公民的基本素養(yǎng)，但教育水平、資源獲取差異導(dǎo)致群體間技術(shù)適應(yīng)力加速分化。二是算力資源的隱性壟斷。頭部企業(yè)依托資本優(yōu)勢(shì)構(gòu)建超算中心，模型訓(xùn)練效率的指數(shù)級(jí)差距形成開(kāi)源普惠但算力集中的新壟斷格局。三是組織慣性的轉(zhuǎn)型困境。本地化部署雖降低技術(shù)門檻，但中小企業(yè)若缺乏數(shù)字化轉(zhuǎn)型的戰(zhàn)略思維與組織重構(gòu)能力，仍將在智能化浪潮中被邊緣化?？梢?jiàn)，技術(shù)賦權(quán)的平等化敘事無(wú)法脫離既有權(quán)力結(jié)構(gòu)的規(guī)訓(xùn)。當(dāng)技術(shù)資源以“開(kāi)放”之名流動(dòng)時(shí)，資本與知識(shí)的復(fù)合權(quán)力仍在定義資源分配的隱性規(guī)則。只有在技術(shù)普惠的同時(shí)，注重解決資源分配不均和技術(shù)適應(yīng)力的差異，才能真正實(shí)現(xiàn)技術(shù)賦權(quán)的普及和平等。

2.權(quán)力的“去中心化”與“再中心化”張力

開(kāi)源生態(tài)的演進(jìn)歷程始終與權(quán)力結(jié)構(gòu)的辯證運(yùn)動(dòng)緊密相連。在去中心化的技術(shù)承諾背景下，低代碼工具鏈與分布式節(jié)點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)為邊緣主體提供了傳播生產(chǎn)的能力，打破了由少數(shù)頭部平臺(tái)掌控的傳播話語(yǔ)權(quán)，重新定義內(nèi)容創(chuàng)作與傳播的權(quán)力格局，使得更多的個(gè)體和小型主體能夠參與信息的生產(chǎn)和分發(fā)過(guò)程，象征著技術(shù)民主化和傳播去中心化趨勢(shì)。然而，開(kāi)源生態(tài)的演進(jìn)并非完全去中心化，實(shí)際上仍存在再中心化的風(fēng)險(xiǎn)——尤其是頭部企業(yè)通過(guò)掌控開(kāi)源協(xié)議的主導(dǎo)權(quán)，從而在開(kāi)放生態(tài)中重建技術(shù)霸權(quán)。頭部企業(yè)可將基礎(chǔ)能力開(kāi)源，以吸引開(kāi)發(fā)者參與并推動(dòng)技術(shù)創(chuàng)新，但在商業(yè)化變現(xiàn)的層面，通過(guò)專利壁壘、數(shù)據(jù)閉環(huán)等手段鞏固其壟斷地位，以此強(qiáng)化企業(yè)的市場(chǎng)控制力，導(dǎo)致技術(shù)生態(tài)的“隱性中心化”，即使在表面上看似開(kāi)放和去中心化，實(shí)質(zhì)上卻仍由少數(shù)大企業(yè)控制著生態(tài)的主導(dǎo)權(quán)。該張力本質(zhì)上是數(shù)字時(shí)代權(quán)力形態(tài)的適應(yīng)性進(jìn)化。與傳統(tǒng)基于所有權(quán)的硬性控制方式不同，數(shù)字時(shí)代的權(quán)力控制更多地表現(xiàn)為通過(guò)協(xié)議、標(biāo)準(zhǔn)和生態(tài)位的柔性支配。在新的權(quán)力格局下，傳播權(quán)力的空間配置由此呈現(xiàn)蜂窩狀特征，每個(gè)本地化節(jié)點(diǎn)在技術(shù)上享有有限自主權(quán)，但整體生態(tài)仍受制于協(xié)議層的隱形控制。

五、結(jié)語(yǔ)

DeepSeek的本地化部署不僅標(biāo)志著AI技術(shù)應(yīng)用進(jìn)入深水區(qū)，更折射出智能傳播時(shí)代技術(shù)邏輯與社會(huì)結(jié)構(gòu)的深層互構(gòu)。開(kāi)源生態(tài)通過(guò)降低技術(shù)門檻、賦能場(chǎng)景創(chuàng)新，正在重塑智能傳播的權(quán)力結(jié)構(gòu)與產(chǎn)業(yè)形態(tài)，勾畫出技術(shù)民主化與場(chǎng)景專屬化并存的未來(lái)傳播圖景，既包括提升效率與公平性的機(jī)遇，也蘊(yùn)含隱私、偏見(jiàn)與壟斷等風(fēng)險(xiǎn)。未來(lái)，應(yīng)在技術(shù)創(chuàng)新與倫理治理間尋求平衡，構(gòu)建安全可控、開(kāi)放包容的智能傳播生態(tài)。唯有在技術(shù)與人文的張力中保持清醒，方能駕馭這場(chǎng)傳播革命，避免陷入技術(shù)烏托邦或反智主義的極端陷阱，從而真正實(shí)現(xiàn)人機(jī)共生的終極目標(biāo)。

[責(zé)任編輯：李海中]