驯化、人机传播与算法善用:2019年智能媒体研究
2020-06-08 10:42:53
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来源: 新闻界   师文 陈昌凤

摘要 以人工智能技术为内核的机器人写作、新闻推荐系统、自动化事实核查、智能广告在2019年得到更广泛的应用,智能技术带来的理念重塑和实践变革在新闻界产生持久而深刻的影响。在人工智能与新闻界的深度结合已成为业界新常态的情况下,学术界对智能媒体的研究逐渐超脱出对实践样态的描摹,转而对新技术形态下人与算法的相处模式进行深入诠释,对算法的价值观风险、公共性与正当性等问题进行批判性反思。本文梳理了2019年国际国内的百余篇核心期刊上的智能媒体研究,对目前研究热点和潜在趋势进行解剖。我们发现,2019年学术界对智能媒体的研究主要集中在驯化、人机传播、算法善用、算法公共性和算法正当性这五大前沿主题。相比2018年学术界对智媒问题的全方位探索,2019年学术界对智能媒体的探讨逐渐进一步聚焦深化,出现诠释转向和思辨转向。一方面,学术界较多采用诠释经验主义范式,阐释人类在日常新闻实践中对算法的意义解读,还原媒体、平台、算法与用户之间动态的相处机制;另一方面,越来越多学者开始探讨算法对于既有的传播理论体系的补充,反思智能媒体在公共性、正当性层面扮演的角色,以及围绕智能技术产生的权力角逐。


在经历了2018年智能媒体技术的突飞猛进之后,2019年人工智能与新闻界的深度结合已成为业界新常态。以人工智能技术为内核的机器人写作、新闻推荐系统、自动化事实核查、智能广告在2019年得到更广泛的应用,智能技术带来的理念重塑和实践变革在新闻界产生持久而深刻的影响。在人工智能与新闻界的深度结合已成为业界新常态的情况下,学术界对智能媒体的研究逐渐超脱出对实践样态的描摹,转而对新技术形态下人与算法的相处模式进行深入诠释,对算法的价值观风险、公共性与正当性等问题进行批判性反思。为了全面呈现全球范围内智能媒体研究的新趋势,本文梳理了过去一年中百余篇核心期刊上的智能媒体研究,对目前的研究热点和潜在趋势进行解剖。我们发现,2019年学术界对智能媒体的研究主要集中在驯化、人机传播、算法善用、算法公共性和算法正当性五个方面。


一、驯化

驯化(domestication),又称家居化,最早源自对电视媒介的讨论,用来分析电视作为商品,被购买、占有、安置、使用,在家居空间中发挥文化功能的过程。随着媒介形态变迁,该概念的关照对象不再限于“电视媒介”和狭隘的“家居”情境, 而被用于研究当新媒介技术成为日常生活的有机组成部分时,关注其如何在被使用的过程中发挥媒体功能、型塑人们日常生活。由于人工智能技术在新闻传播领域的广泛应用,算法已经进入人们的日常生活,成为处理个人生活、社交、职场信息不可避免的中介,若干研究呼应驯化视角,研究日常实践中,内容生产者、平台和算法实践之间的复杂关系。

佩德森认为,此前关于算法的研究大多只关注平台算法对于内容流行度的支配,但鉴于算法已经对人们日常生活形成了持续且密切的影响,算法还可以被看作一种文化,关注内容生产者对算法含义与价值的理解至关重要。其对Youtube上内容生产者的研究发现,视频播主往往事后根据视频的流行程度推断算法的运作逻辑,进而形成对算法的三重拟人化认知:决定播主能否得到青睐的“经纪人”、影响信息流通的“把关人”和使消费者欲罢不能的“毒贩”,借此实现对算法文化意义的构建。采用了类似的视角,发现Youtube上的美妆播主们尽管表面上缺乏技术知识,但可以通过彼此共享对于平台算法的理解(algorithmic gossip),协作形成对算法的集体感知,进而调整内容生产以驾驭分发算法。该学者从权力的角度理解这种互动关系,即算法结构生产者的行为,生产者借此对平台高高在上的权力进行回应,用户、平台和算法之间得以形成相互依存的复杂关系。无独有偶,对Instagram上讨论的研究发现,用户会与算法产生有意识的、工具性的交互,围绕算法的规则构造一个提升信息可见性的游戏。

值得注意的是,以上研究均不认为平台上的内容生产者只是被动地接受算法的支配,而将其视为能动的算法适应者和使用者,并试图诠释使用行为背后的意义。因而在研究算法对于人们生活的渗入时,未像其他研究一样采用技术方法逆向推断客观上Youtube算法如何运作,而是通过访谈法关注内容生产者对算法运作逻辑的主观感知乃至想象,解读人类基于个人或集体的感知驯化算法的社会实践。这类基于文化视角的研究一定程度上平衡了智能媒体兴起以来,数字逻辑和技术逻辑在算法研究领域中的主导地位,唤起对算法结构下人类能动性的思考。


二、人机传播

传统意义上的传播理论将传播限定为人类之间的交互,机器仅被视为中介,因而人机之间的交流在很长之间被排斥在传播理论研究的视野之外。但随着人工智能技术的发展,不论是不断涌现的Siri等智能助手,还是模仿人类开展传播行为的社交机器人,都反映出人与机器之间的差别逐渐缩小,机器开始拥有更强的交流性。旧有的“以人为中心”的传播理论难以回应新问题,越来越多的研究者开始采用人机传播(Human-machine communication)视角重新定义传播主体的范畴,以弥补新兴技术和传统传播理论之间的脱节。人机传播认为机器逐渐开始扮演传统意义上人类的角色,人与机器之间的传播也会建立和影响社会关系。值得一提的是,人机传播(HMC)并不等同于早先的人机互动(HCI)概念,在后者讨论的“交互”(Interaction)中,机器只是根据记住的若干静态命令,机械式地产生确定的输出,并不具备了解人类的能力,也无法根据人类的行为动态调整交互行为。

古兹曼和刘易斯认为,在NLP(自然语言处理)和NLG(自然语言生成)技术兴起的背景下,机器不再仅仅扮演辅助交流的“媒介”角色,也开始成为动态参与传播的主体,因而有必要反思“传播”的定义。这种反思首先体现在思考机器作为传播者的功能,借鉴传统传播体系中可以用于研究人机传播的理论和方法,并寻求原有研究边界的突破;此外,鉴于传播是一个社会性活动,传播学也应体察智能技术作为传播者与人类的交互在关系层面上的意义;最终,人机传播还需深入到形而上层面,重新审视传统传播理论放置在人与技术之间的本体论鸿沟。

HMC不仅挑战了传播理论的传统范式,也一定程度上折射出新闻理论界研究智能技术的思路分野。目前,面对人工智能与新闻界结合的种种应用,新闻学界主流研究范式是从智能技术中介传播(AI-mediated communication)角度展开。比如,当下不乏针对新闻消费者对自动化新闻态度的研究,如,在解释用户对于自动化新闻的态度时,研究者往往从工具性的角度讨论影响算法效能的变量。即便在对话新闻机器人的研究中,研究者纵然会意识到机器人会进行大量的交流行为,并借此与人类建立一种非正式的、亲密的关系,但仍将机器人视为新闻从业者所操纵的工具,认为其本质上只对用户和新闻从业者之间的关系起到了中介作用。中国学者从新闻规律的角度对算法新闻主体进行划分为“创设主体”、“运用主体”和“收受主体”,也未将算法本身作为一个主体进行审视。而则试图借由将HMC引入新闻理论挑战这一当前主流的思考范式。其认为,目前新闻学界在解释用户对自动化新闻的态度时,甚少关注人如何对算法进行概念化,也罕见颠覆“技术只是中介”的思维定式,未能将智能技术作为真正意义上的传播主体来看待。而从本体论角度反思新闻理论中以人为中心的假设,可以帮助新闻理论界正视日渐模糊的人机界限,与时俱进地审视智能时代的人机关系,为研究自动化新闻、聊天机器人等应用提供新的理论工具。


三、算法善用

心理学学者曾指出,道德是影响人类对机器人接受度的终极性因素,一方面,人们认为机器人不是道德决策的适格主体,但另一方面,机器人不得不作出道德决策,即算法的道德决策行为与道德决策能力存在错位。如今,随着人工智能技术不断冲击越来越高的准确率和迭代性能,算法逻辑得以深刻地嵌入新闻业的诸多环节,辅助乃至替代职业新闻人进行决策,但是新闻作为公共产品,承担着公正、善良、自由等伦理价值,不仅需要算法在统计学意义上更加精准优质,也需要伦理学层面的道德无缺。2019年,算法中潜藏的伦理风险和道德瑕疵成为热点话题,以期减少算法偏见,增加个体自主性,完善算法问责机制,最大化实现算法善用。

全球媒体伦理学的开拓者克利福德·克里斯蒂安(Clifford Christian)在其出版的新书“Media Ethics and Global Justice in the Digital Age”中,将社会公正奉为媒介技术的最重要道德标准。有学者认为,相比人工编辑,算法可以降低读者对于偏见的担忧,故而算法似乎可以对新闻可信度产生积极的影响。但来自计算机科学、哲学和传播学的三位学者联合审查了12个公开的事实核查算法数据集,发现所有被标注的算法数据集都存在偏差。标注者的政治倾向与人口统计学特征、标注数据集的来源、标注的流程等因素均会对标注的公正性产生影响。尽管作者倡议通过增加数据集的多元性和透明性来减少偏差,但不论在理论上还是在实践上,偏差都不可能完全被规避。

由于算法作为责任主体的地位十分模糊,一旦算法作出有悖伦理的行为,其棘手的主体地位便向人类既有的伦理法律体系提出挑战。就算法生产诽谤性新闻的情况进行分析,发现虽然算法是直接作出侵权行为的主体,但由于难以证明算法具有美国法律关注的“实际恶意”,法院难以界定新闻机构是否承担责任。类似的问题也存在于写作机器人侵犯版权、收集失实数据等情况下。

作为直接参与算法制作的重要主体,算法工程师在算法伦理方面的责任引发关注。然而,研究发现这些工程师大多缺乏从伦理层面评估智能媒体的意识,倾向于低估算法中的伦理问题,并不认为自己有必要对当下的算法在伦理层面进行改进,因而被学者称为“局内的外人”。实证研究表明,道德培训会对算法工程师的道德决策和道德推理产生积极影响,但是工程师所属的机构的道德领导对二者未产生明显影响,受教育水平在以上两组关系中均未起到中介作用。[7]这表明作为影响算法价值的关键一环,算法工程师仅接受一般意义上的教育是不够的,接受专门的道德培训十分必要。

计算机协会ACM(Association for Computing Machinery)今年也收录了若干与算法伦理有关的论文,倡议将伦理学纳入机器学习课程及整个计算机科学教育体系。事实上,早在2018年,就曾有个别计算机学者尝试从算法善用的目标层面上优化算法,比如跳脱出以用户满意度为代表的传统的新闻推荐系统评价体系,转而以社会公共价值为算法使命,设计针对事实核查新闻的推荐系统,以识别群体中积极的新闻核查者并激励其参与更多事实核查活动。今年有学者尝试增强用户控制以限制算法决策的空间,通过加强用户配置个人偏好、选择算法以及过滤推荐结果的权力,新闻推荐系统的设计者帮助用户回归到信息筛选的决策中,避免算法完全取代人进行决策,推进以人为本的算法善用。


四、算法公共性

鉴于媒体具有传递信息和承载公共讨论的双重功能,学术界担心个性化的算法分发会导致用户完全根据个人偏好定制信息环境,难以拥有聚合异质化声音的公共论坛。2019年,若干学者测量算法分发、算法策展对新闻信息多样性的影响并基于不同的政治理论思考算法的使用如何催生符合民主期待的新闻推荐系统。区分了不同的民主理论指导下新闻推荐系统的不同样态,指出自由论认为新闻推荐系统应该将用户的偏好视为新闻推荐的最高原则,参与论认为新闻推荐算法应该尽可能包容地促成公民对公共事务的多元参与,协商论认为新闻推荐算法应该主动地将用户置于可以挑战其观点的信息环境中。

对于社交媒体来说,削弱公共性的信息可能以智能广告的形态存在。社交媒体上大量的用户基础为广告投放提供了土壤,用户留下的大量数字痕迹为策略化的定向投放提供了数据支持。此前学者多从广告学范畴关注这一现象,但事实上,智能广告并非中性地提升了广告商与用户匹配的效率,实质上是赋予广告主以选择广告受众的权力。2019年若干研究试图探究向特定群体针对性投放信息以改变态度和行为是否会引发社交媒体公共性危机。

对Facebook上广告生态的考察发现,大量的广告涉及新闻、政治、宗教等敏感领域,并通过入侵性、不透明的策略进行定向投放。对Facebook上定向广告的案例分析发现,智能化的广告投放可能被恶意广告商滥用,针对容易受到假新闻、偏见影响的人群,投放导致社会更加分裂的信息。由于广告的投放对象被限定在此类易感人群中,此类恶意广告被察觉的概率比较低,长此以往,公共对话的事实基础和价值基础被智能广告削弱。

也有学者针对FaceBook,Google,Tweeter上的政治广告进行研究,认为虽然各平台去年都出台政策以提高广告投放的透明度,但是仍存在广告赞助商身份不清等问题,并借此呼吁更高程度的信息披露。但是另外一项从受众端展开的研究表明,与非常详细的广告说明相比,具有中等详细程度的广告说明更受用户青睐。这从侧面印证了另一个研究发现—受众对智能广告呈现矛盾的态度,一方面他们对平台通过追踪个人动态生成个性化广告感到不安,一方面他们希望广告能够体现或预测他们的需求。


五、算法正当性

随着算法在新闻界中的应用日趋成熟,2019年,新闻学界以更加从容的姿态思考算法在新闻业中的角色,探究多元主体对算法权威、算法正当性的不同理解。

一部分研究立足于受众视角,用量化方法分析当新闻产品的作者分别是算法和人类时,新闻阅读者对新闻稿件的态度。另一部分研究则采用质化方法,从正当性角度,探讨传统的传播主体对算法进场的正当性构建。在对英德美三国职业新闻从业者的访谈中,记者编辑们明确表达了人类面对技术时的主导地位,认为算法技术的出现是为了解放新闻工作者,而不是领导新闻工作者。由于使用个性化推荐算法的媒介组织性质不同,新闻界催生了“个性化的平台逻辑”和“个性化的新闻逻辑”。前者基于以海量的用户数据形成的广告销售的业务模式,追求用户的短期粘性,后者是基于付费或者公共新闻体系的新闻售卖业务模式,追求用户的长期粘性。作者认为,媒介机构在两种算法角色之间的选择空间表明,算法分发已从新闻机构满足受众需求的工具变为了控制需求的工具。在中国语境下,这个问题更加复杂,白红义分析了2016年以来国内有关算法的讨论,认为媒体对算法的规训背后并不仅仅是新闻逻辑和技术逻辑的争斗,隐藏在媒体背后的政治逻辑具有更加决定性的作用,意味着“价值表达”超越“价值无涉”取得胜利。张志安也以今日头条算法的争议为例,指出围绕算法产生的正当性争议并不单单源于技术权威与人本精神的矛盾,而是由于算法对新闻界的渗入动摇了传统的传播权力分布态势,意识形态驱动传统的新闻生产主体和新兴的技术平台就传播效果展开争夺。


六、总结与展望

在过去一年中,人工智能技术在新闻业的应用日趋成熟,智能技术+新闻成为业界新常态。相比2018年学界对智媒问题开展的全方位探索[7],2019年智媒研究的关注点更加聚焦,研究取向更加深化,呈现出明显的诠释转向和思辨转向。一方面,较多的研究采用诠释经验主义范式,阐释当算法进入日常新闻实践时,用户如何构建算法的文化意义,协商形成动态的人机相处机制。另一方面,2019年智媒研究的思辨性更强,越来越多学者开始探讨算法对于既有的传播理论体系的补充,反思智能媒体在公共性、正当性层面扮演的角色,以及围绕智能技术产生的权力角逐。

全球范围内的智媒研究趋势或可为未来一年的国内新闻传播研究者产生启示。鉴于在可见的未来内,智能技术将持续深远地对新闻业产生影响,学界当与业界协力,积极应对算法对新闻生产、公共生活、人类价值观以及传统学科体系之间的影响,致力于发掘智能媒体技术与新闻业乃至社会公共生活的相处之道。

Domestication,Human-Machine Communication and Good Use of Algorithms: Intelligent Media Research in 2019

Shi Wen, Chen Changfeng

Abstract: Intelligent robot writing, news recommendation systems, automated fact-checking, and intelligent advertising have been more widely used in 2019, and the conceptual remodeling and practical changes brought by intelligent technology have had a lasting and profound impact on the journalism. In the case that the deep combination of artificial intelligence and the journalism has become the new normal in media, the academic study of intelligent media is gradually out of the description of the practice pattern, and instead of the new technology relationship form of people and algorithms under the understanding of the in-depth interpretation, and critical reflection on the value risk of the algorithm, publicity, legitimacy and other issues. This paper combs through more than 100 papers on intelligent media research in the international and domestic core journals in 2019, and explores the current research hot topics and potential trends. We find that the research on intelligent media focuses on the five cutting-edge topics of domestication, human-machine communication, good use of algorithm, publicity of algorithm and legitimacy of algorithm in 2019. Compared with the issue of intellectual media has been explored in all directions in 2018, the scholars' discussion of intelligent media has been further focused and deepened, with the turn of interpretation and the turn of thought in 2019.On the one hand, scholars prefer to interpret with the empirical paradigm to explain the human interpretation of the meaning of algorithm in daily news practice, to research the interactive mechanism between media, platforms, algorithms and users; and to reflect on the role of intelligent media in the public and legitimacy dimensions, and the power struggle around intelligent technology.

Keywords: Intelligent propagation, Algorithmic ethics, Man-machine relationship

Author: Shi Wen, School of Science, Tsinghua University. Chen Changfeng, School of Journalism and Communication, Tsinghua University.

➤作者简介 作者 师文,清华大学理学院博士研究生;陈昌凤,清华大学新闻与传播学院教授、博士生导师,常务副院长。

➤原文刊载于《新闻界》杂志 2020年第1期19页至24页

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