颠覆与机遇：AIGC浪潮下传播的“变”与“不变”.pdf

媒体融合新观察12 0 2 3年第4 期特别策划颠覆与机遇：AIGC浪潮下传播的“变”与“不变”喻国明摘要传播是社会生活中不可或缺的关键性角色，没有这个角色，整个社会的运行系统、决策系统会出现重大风险。在AIGC时代，懂技术也懂社会、懂市场也懂设计原理，是未来新闻传播学生乃至所有文科生提升自已的社会价值和市场价值很重要的一个方向。而生成式AI最重要的功能是“人类增强”，它极大地缩小了所谓精英与一般外行“小白”之间能力的差距。这种“人类增强”消了人类的先天赋之间所造成的差距，将构造起未来社会的全新交互关系和相应模式。再次，在AIGC时代，机器越来越像人一样思考并不可怕，可怕的是人会像机器那样去思考。算法的平均化打破了疆界，打破人们之间智力的围墙，但也会形成对人的价值的蔑视、贬低与驯化。人们如何去形成自己个性的生存之地是首要问题。关键词传播AIGC人类增强未来教育人的价值一、传播作为社会关键性角色，在过去、现在和未来都是不可替代的，只是它的价值实现形式和逻辑重点在不同的时代有着不同的形态ChatGPT以“一出道即巅峰”的强大影响力震撼着人类实践的方方面面，其中，新闻传播受到的冲击尤为强烈，很多媒体人担心专业的未来，认为自已的专业能力在未来很大几率上可能被替代。事实上，传播是一个社会生活中不可或缺的角色，没有这个角色，整个社会的运行系统、决策系统会出现重大问题，它的价值实现形式和逻辑重点在不同时代有着不同的形态。那么，在AIGC时代，新闻传播专业的教育方式将如何变革，如何培养出具有新时代社会价值的毕业生，并使其因此得到相应的回报呢？前几年我们曾经做过一个调查，国内一线高校毕业后进人互联网公司的毕业生中，新闻传播专业的毕业生月薪大约在50 0 0-8 0 0 0 元左右，正常工作的话，一年后能涨到1-1.2 万元；但是计算机专业的毕业生人职的月薪就能达到2-3万元，其后每年能够平均薪资涨15%左右，五年后薪资大概能涨到四五十万元年薪的水平，其中还不考虑职级提升带来的涨薪。由此，我们作为新闻传播人才的培养单位曾经许下一个宏愿：让我们的新闻传播毕业生薪资待遇至少接近和不逊于计算机专业毕业生。受传统新闻传播教育的毕业生，在互联网公司中一般只能从事与宣传、策划或是品牌传播相关的工作，大部分公司会更关注技术层面和直接能够带来经济收益的一线工作及其员工，对品牌创意与维护、舆情管理及相应的社会界面传播等“二线”工作的重视程度相对低一作者信息：喻国明，教育部“长江学者”特聘教授，北京师范大学新闻传播学院教授、北京师范大学传播创新与未来媒体实验平台主任、中国新闻史学会传媒经济与管理专委会理事长。1051特别策划媒体融合新观察|2 0 2 3年第4 期些，其从业者的薪资也会相应低一点。我们认识到，就改变现状而言，求人不如求已，做法就是提升我们这个专业在互联网公司价值链条中的重要性与关键性的角色担当。于是，2 0 19 年我们在北师大开设了一个新的专业叫“互联网产品经理”，教学生如何用传播原理和传播模型来进行市场洞察、用户洞察以及基于对技术的了解来为市场设计相应的产品或服务。这些人才到了互联网公司，起薪恐怕就不止技术岗位的3万元了。显然，懂技术也懂社会、懂市场也懂互联网，这是未来新闻传播学生甚至文科生提升自已的社会价值和市场价值很重要的一个方向，所以交叉学科在现在的学术研究和人才培养方面都是一个重要的转型方向。二、凡是程序化能够进行的、用算法可以有效描述和解析的、具有丰富数据支持的一些工作就会被AGI所取代为什么社会上会有这么多担心自已的工作被AI取代的声音出现？这要反问一个问题：普通工人、农民对这件事情的反应大吗？其实他们没有太多的反应，该做什么还是在继续做。反而是过去认为自已在社会生活中属于中上阶层的脑力劳动者（所谓精英阶层）感受到了AI威胁，这是由于他们对新技术发展的价值意味缺少了解而自然产生的应激反应。回顾工业革命初期，那时候工业化的革命更多体现在对于人的体力劳动的替代上，由此也曾经造成很多普通劳工阶层对于机器的满腔仇恨，不少人甚至纷纷去打砸机器。这些反抗当然无济于事，一是这样做无法改变历史发展的潮流；二是那个时候体力劳动者在整个社会决策领域中的声量极小，其影响力自然也不会很大。而这一次，以ChatGPT为代表的AGI（通用人工智能）表现出巨大的替代人类智力劳动的潜能，并且在不太长的时间内可能大量代替人类在智力劳动领域内的大部分工作，比如那些机械的、重复的、可计算性的、有比较完整数据集的事务，换言之，凡是程序化能够进行的、用算法可以有效描述和解析的、具有丰富数据支持的一些工作就会被AGI所取代。这样的工作恰好是大部分脑力工作者所从事的，因此他们感到恐慌。也正是因为脑力劳动者们拥有许多发声途径，所以他们的声音能被社会听到，并且能够形成规模化的舆情声浪。同样地，如同工业文明时代的初期一样，数字文明时代的发展依然不会因为这些声浪而停滞不前，对于这部分智力劳动者来说，当前的要务其实就是要学会如何与AGI来协同，以提升其工作岗位的工作效率，在这种人机互动与协同中发现和找到属于自已的价值位置，为自己未来的发展增强工作转型和位置选择的自觉性。因此，媒体人、创作者与AIGC这类技术的关系应该是怎样的？如果用博奔去理解我们与技术的关系，那基本方向就错了。回望在大众传播时期，大家被灌输的一个强烈观点就是竞争，以广播和电视为例，选择了一个频道就无法同时观看另一个频道，报纸也是一样，多数人不会选择两份同样类型的日报，这是一种竞争型的、排他型的竞争。而今天是数字文明时代，它跟工业文明不一样，工业文明是裂变式的发展，而数字文明是一个以连接和协同、融合为特征的聚变式发展。互联网存在的意义和价值就是要通过连接和再连接形成新的功能、新的价值。在互联网中创造属于自已的价值时，并不是在竞争当中获得的，更大程度上是在合作、协同和融合当中形成和构建起来的。还有，我们一向认为的技术和人的博奔，其实质是掌握着先进技术的人与掌握着传统权力的人之间的博奔与妥协。这是一种双向的“互构”，任何一方都会在彼此间的博奔中丢掉一些东西，改变一些东西，当然也会保留着一些自身的本性，从而完成彼此之间的融合与共生。这便是技术融人社会、改变社会的核心逻辑。三、生成式AI对新闻传播及其生态格局变化的全新影响从传播领域的发展逻辑看，传统大众传播时期所形成的一套法则、理念及其角色规范等今天正在面临巨大的挑战。这一挑战还不仅是几条专业原则和行为规范的变与不变，而是整个传播生态的大格局正在发生翻天覆地的改变。随着能够参与到传播过程中的人越来越多，决定传播决策的人也越来越多、越来越泛众化，传播的权利、选择的权利以及接近真相和真理的多样性在逻辑上已经赋予了每一个人。有一本书叫主编死了【作者陈序，美国新闻周刊（Ne w s w e e k）中文刊前执行主编、政经专栏作家】，作1061媒体融合新观察12 0 2 3年第4 期特别策划者用主编来替代过去媒介的“把关人”角色，而现在这个角色已经被技术从传播生态的意义上被突破，几乎每个人都可以不通过“主编”就可以向社会进行“随意”传播分享，所以作者认为传统媒介的这样一个核心角色逐渐被瓦解、被分散了，使“人人皆可成为传播者”，社交媒介赋予了每个人平等的发言权，在合规守法、遵守社会公序良俗的基础上，每个人都可以向社会传话。而像今天智能化媒介、AIGC这样的生产方式的变革，则在又一个全新的意义和传播维度上令传播呈现一种完全不同的生态与格局。生成式AI是一种“人类增强”，是对人类由于先天烹赋的差异和后天训练的不同所造成的种种能力方面差距的一种巨大的“弥合”。它突破了不同人群在资源使用与整合方面的能力差异，使人在资源调动能力和表达能力方面有更大的提升。至少在理论上每个人可以用一种社会平均线之上的语义表达和资源动员能力进行社会性的内容生产和社会对话，这是又一次重大的边界突破和对于“弱势群体”的巨大赋能。什么叫人类增强？由于先天烹赋或是后天努力的不同，过去都是精英阶层掌握话语权和发声渠道，而现在将得到巨大的改变。由于生成式AI的赋能赋权，比如说在翻译能力方面，你通过ChatGPT这样的应用翻译出来的结果，一点都不比外语专业的人翻译出来的东西差，甚至有的时候还更好。在这种情况之下，哪怕是一个外语盲，也可以通过ChatGPT翻译出信达雅的文字，就可以跟世界上任何一个不同母语的人进行无障碍的交流。这样一来就极大地缩短了专业人士和普罗大众之间的专业能力方面的距离。虽然这种距离未必能够完全消除，在某些重要的方面还会有差距，但是至少在基本面方面，他们的距离接近了，甚至可以到忽略不计的程度。这种人类增强消了人类的天赋异之间所造成的差距，这一点特别重要，它将构造起未来社会的交互关系和相应模式。四、与AIGC共生的社会生活在未来发展中的问题、隐忧与解决之道从古到今，人类社会的政治经济文化都是属于精英主导型的。而生成式AI技术对于人类社会的最大颠覆在于增强人类的平等性，拉平人与人之间的能力差距，打破精英和普罗大众的壁垒，为作为技术“小白”和外行的普通人实现了能力的极大增强（论文、翻译、编程等）。生成式AI技术的进步意义在于，它突破了人们在资源使用与整合上的能力局限，使每个人至少在理论上可以以一种社会平均线之上的语义表达及资源动员能力进行社会性的内容生产和传播对话。这便令普罗大众能够跨越“能力沟”的障碍，有效地按照自己的意愿、想法来激活和调动海量的外部资源，形成强大、丰富的社会表达和价值创造能力一一这是社会又一次在数字化、智能化加持下的重大改变，也是整个社会活力的一次巨大重启。但这种改变的逻辑实在是太过巨大了。显然，生成式AI技术浪潮下的人类增强将终结精英治理的历史传承，而这必将对社会产生根本的颠覆性的影响。期间充满了不确定性的变数。我们认为，社会必须建立一套新的道德体系，来适应人类增强后的社会，社会决策与治理也必须从平民那里取思想资源。适应新技术的人类觉知与治理，它有可能会转变为死气沉沉的庸众治理，也可能以一种泛众化强人的形式使得精英治理以全新的方式延续下去。算法最大的特点就是平均化，这种平均化打破了疆界，打破人们之间智力的围墙，看起来对普罗大众是好事，但对于人类文明的发展来看，这种平衡状态的重新回归，会形成对人的个体价值的一种所谓的蔑视、贬低与驯化。这就会衍生出一个问题：人如何发展自已的个性？须知，人的智能并不是纯粹计算得出的结果，不是绝对理性化的，人有其基于特定社会关系的偏好和情感。就像马克思曾经指出，好的理论家都以偏执的方式坚持自已的观点，并不是八面玲珑、四处逢源的。所以一个真正的人，他的发展其实是跟这种平均化趋势相反的，他要强调自己的偏好，要强调自已的个性，要强调非理性的热情、情感和情绪。但在算法已经充斥了整个世界的这种背景下，人如何去形成自已个性的生存之地，这是一个大问题。显然，正如苹果公司CEO库克所言，我们并不担心机器越来越像人一样去思考和行动，我们更应该担心的是人会越来越像机器那样去思考、行动和决策。那么，如何解决这样一种由AI带来的人类困境呢？我猜想，在未来人工智能充斥的环境中，或许会产生一种新的修身养性的方式一一人类要脱离开所有的人工智能服务的1071特别策划媒体融合新观察|2 0 2 3年第4 期背景环境，去一个相对“蛮荒”的、自然的场景中待几个月，然后再回到人工智能环境里面，这可以称作场景修养和修复。在自然场景当中你需要自已来思考应该怎么做，怎么改善自已的环境。至少可以让人们从那种充满了算法和智能化自动服务的环境中走出来，进人没有智能化和算法的自然世界里边，去形成对人的基础性的知觉功能、鉴赏能力和生存能力的恢复。未来或许还会有更强大的反智能的技术、反智能的生活场景出现，我们可能只需要一个星期或者半天，在里边待一待，就能对你这一段时间以来的被AI施加的影响进行反弹，使人保持一种既有理性又有个性和激情的平衡状态。五、“解铃还须系铃人”：关于生成式AI所产生的大数据侵权问题相对于传统的抄袭来说，AI的数据侵权是很难被确认的，因为它会把要素拆解之后再进行整合生成，可能思想是你的，但从语言表达的成分上却很难看出来。所以，要判别AI作品的设计者和贡献者之间知识产权的归属问题，需要面临技术上的复杂性，这也是未来函需解决的问题。总的原则是：“解铃还须系铃人”，技术所产生的问题，其实也是可以通过技术本身找到解决方案的。如果将版权整体看做一个复杂的生态系统，保护社会的创新活力成为版权生态的基本原则，伴随生成式AI技术触及人类社会实践边界，在生成式AI技术的作用下版权生态如何能有序发展成为新的问题？何种版权范式将助力版权生态下的诸多生成单元的协同发展和生态位的扩充？仅从生成单元的层面关注是远远不够的，需要将关注的焦点转向生成单元协同下的生态级功能。比如，借助于生成式AI技术构建以“知识元”为核心的版权图谱，其中包括：1.利用生成式AI技术淡化“微内容”概念，探索以“知识元”为最小版权主体；2.采用生成式AI+区块链，以此实现内容生态的净化技术，构建以“知识元”为核心的版权图谱，进而实现结构化检测技术一一从形式层到思想层，生成式AI技术进一步提升版权保护能力；以及实现图谱式追踪技术一一版权图谱下的组合创新，发挥基于区块链技术的版权追溯能力。就现实操作而言，目前较为主流的方式是通过“数字水印”来判别。在用AI生成作品的每一步都会留下水印的痕迹，比如在材料采集的阶段是否用AI采集，创意阶段借鉴了哪些作品，加工阶段用了怎样的技术，都会生成相对应的水印。这样一个作品到最后呈现在大众面前，就会附带有各种各样的水印，通过水印带有的后台信息，就能追溯到各个生产环节。而这样的判别方式需要平台的协助，对平台来说，利用算法数据和技术，判断这个产品是合成的还是原创的，是一件很简单的事，因为原版的作品携带的信号与合成作品的信号是完全不同的。这当然也是平台应该做的。比如大众传播时代，我们在报纸上刊登一个广告，必须提醒这是广告而不能让读者误认为是新闻报道，AIGC时代，刊载AI作品的平台也应该做出这样的明示。当然，现实环境中，版权归属还是要面临非常复杂的情况。我们通过AI生成一幅画作，虽然是我们做出的一些具有想象力的文字描述才让它生成这样的作品，但实际上我们真正的创意部分占比有多大？这个问题事实上还是很难做出数量化的判断的。一幅绝妙的作品离不开高级的软件、准确的描述和人的创意，那么画作制作者和生成这幅画作的AI平台所有者之间，版权的归属各占多大的比例，如何计算？这又是一个复杂的问题。因此，侵权的确认和版权的归属，这是一个需要社会各方互相博奔才能得出的答案，并不是坐在办公室里，在没有实践的基础上，就能做出AI作品版权份额问题的把关。须知，制定版权问题的规则，需要平衡各方的利益，因此也需要经历一个相对混乱的时期，这是探索新事物所必须要付出的成本。我们认为，正视这一代价，加紧理论、实践与技术之间的互动、反馈与协同，无疑是数字智能时代解决这类问题的不二之途。1081