人工智能時代國際傳播的污名化行為：形式、趨勢與影響

陳定定 王悠 卜樂

【內(nèi)容提要】 大數(shù)據(jù)分析、自然語言處理、深度偽造、聊天機(jī)器人與個性化推薦等人工智能代表性技術(shù)的廣泛應(yīng)用，推動國際傳播進(jìn)入了智能時代。國際傳播中的污名化行為也在人工智能時代出現(xiàn)了新的趨勢與特點。人工智能技術(shù)直接提高了假新聞制造的效率，并拓展了其傳播的廣度與深度，加劇了國際傳播環(huán)境的惡化。在新冠疫情、美國政治與俄烏沖突方面，國家間的污名化行為更加突出，這表明人工智能在國際傳播中的廣泛應(yīng)用可能加劇國家間的不信任與誤判，惡化公眾間認(rèn)知。在這種局勢下，加強(qiáng)對人工智能技術(shù)的監(jiān)管，提高各國人工智能治理的協(xié)作水平十分緊迫。

【關(guān)鍵詞】人工智能 國際傳播 污名化 國際關(guān)系 ChatGPT

國際傳播中的污名化在歷史上經(jīng)歷了復(fù)雜而多層次的過程，其中涉及到政治、經(jīng)濟(jì)、文化等多個領(lǐng)域。①在歐洲列強(qiáng)對殖民地的殘酷統(tǒng)治中，他們常常使用污名化手段來將當(dāng)?shù)孛癖姸x為“野蠻”“無知”和“不文明的”。而在二戰(zhàn)及其后期，在納粹德國的統(tǒng)治下，在國際傳播生態(tài)中，猶太人被污名化為“寄生蟲”“陰謀家”等，成為納粹德國進(jìn)行種族滅絕的對象。在冷戰(zhàn)時期，美蘇兩個超級大國互相污名化，將對方描繪成“邪惡的”“危險的”和“殘忍的”，試圖將自己的意識形態(tài)推向全球。從歷史上看，污名化的目的通常是為了攻擊、侮辱、排斥或壓制某一群體，從而獲得某種利益或權(quán)力。從始至今，國際傳播中的污名化都是一種充滿危害的行為，它不僅會造成個人、群體的心理創(chuàng)傷，還會導(dǎo)致社會矛盾的激化，甚至產(chǎn)生引發(fā)戰(zhàn)爭等嚴(yán)重后果。當(dāng)前，隨著人工智能技術(shù)在各類媒體的普及，污名化傳播范圍更廣泛，速度更快，政治、宗教、族裔、性別等各個領(lǐng)域都可能成為污名化的對象。

一、人工智能技術(shù)在國際傳播中的應(yīng)用

人工智能技術(shù)在社會各個領(lǐng)域應(yīng)用以及擴(kuò)散，已經(jīng)開始對國際傳播產(chǎn)生深刻影響，它不僅改變了傳播方式，還提高了傳播效率和準(zhǔn)確性。具體來說，大數(shù)據(jù)分析、自然語言處理、聊天機(jī)器人與個性化推薦等代表性技術(shù)影響深遠(yuǎn)。大數(shù)據(jù)技術(shù)使得海量數(shù)據(jù)可以被快速處理和分析，促使媒體能夠更準(zhǔn)確地了解受眾需求和偏好。這使得國際傳播機(jī)構(gòu)可以更好地調(diào)整其傳播策略，以滿足不同國家和地區(qū)的需求；自然語言處理技術(shù)使得機(jī)器能夠更好地理解和處理人類語言，從而提高翻譯和語音識別的準(zhǔn)確性。這使得國際新聞傳播者更容易跨越語言障礙，從而更流暢、高效地在國際間傳達(dá)信息；聊天機(jī)器人技術(shù)大大降低了國際媒體與受眾間溝通信息的成本，可以為受眾提供更為個性化的服務(wù)。這使得國際傳播機(jī)構(gòu)能夠更好地了解多領(lǐng)域、多國別受眾的信息需求，獲得更多反饋；個性化推薦技術(shù)可以根據(jù)個人喜好和歷史行為提供個性化的推薦服務(wù)。這使得國際傳播機(jī)構(gòu)能夠更好地針對受眾需求定制策略，進(jìn)而提高傳播效果和影響力。

聊天生成型預(yù)訓(xùn)練變換模型（ChatGPT）在2022年年末出現(xiàn)，更是將國際傳播推向了新變局。人工智能技術(shù)可以生成自然語言的文章、報告、評論等，也可以制作音頻或視頻材料，甚至可以將這些內(nèi)容自動化地進(jìn)行翻譯、傳播，幫助信息在國際范圍內(nèi)傳遞。這意味著，新一階段的人工智能技術(shù)將對國際傳播生態(tài)產(chǎn)生重大影響。

二、人工智能時代假新聞的制造與擴(kuò)散升級

人工智能技術(shù)可以轉(zhuǎn)化成文本生成、圖像處理與語音合成等多種應(yīng)用。人工智能可以通過編程來模仿人類寫作，還可以使用特定的詞匯和句法規(guī)則來生成類似于新聞文章的文本，這大大增加了假新聞的制造規(guī)模。而圖像處理技術(shù)可以被用來制造虛假的圖片和視頻，這種模型可以將原始圖像和視頻輸入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行訓(xùn)練來生成新的圖像和視頻，普通受眾難以辨其真?zhèn)巍?/p>

（一）提高假新聞的制造效率

人工智能技術(shù)大大提高了假新聞的制作效率，促使國際傳播中的污名化規(guī)模擴(kuò)大。意大利非政府研究機(jī)構(gòu)布魯諾·凱斯勒基金會（Bruno Kessler Foundation）的研究人員在分析了有關(guān)新冠疫情的1.12億條社交媒體發(fā)帖后發(fā)現(xiàn)，其中40%的內(nèi)容來源并不可靠，在超過1.78億條與新冠疫情相關(guān)的推特中，有近42%是由軟件機(jī)器人所發(fā)布。②2020年12月進(jìn)行的一項調(diào)查評估了美國新聞受眾是否曾經(jīng)在社交媒體上不知不覺地分享過假新聞或信息，38.2%被調(diào)查者表示他們曾經(jīng)分享過，而7%不確定是否不小心在社交網(wǎng)絡(luò)上傳播了錯誤信息。③許多案例證明，人工智能技術(shù)已經(jīng)被廣泛用于生成假新聞。

（二）擴(kuò)大假新聞傳播范圍

人工智能技術(shù)促使假新聞傳播范圍擴(kuò)大，使得國際傳播中的污名化效果提升。社交媒體平臺借助人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的支持，運用算法系統(tǒng)來評估用戶的個人背景和興趣愛好。這些評估基于用戶在媒體平臺上的行為，如發(fā)布的內(nèi)容、點贊以及對其他帖子的回應(yīng)等。這些信息使平臺能夠提供個性化服務(wù)，將每個用戶與最有可能引起他們興趣的內(nèi)容進(jìn)行匹配。個性化服務(wù)可以提高用戶的滿意度和留存率，進(jìn)而增加社交媒體平臺的廣告收入。此外，內(nèi)容創(chuàng)作者還可以通過銷售與其內(nèi)容相關(guān)的廣告來從個性化服務(wù)中獲益。觀點偏激或?qū)σ欢ㄉ鐣h題有偏見的人群更有動力獲取與自己觀點類似的信息，且容易放松對其真實性的評估。這導(dǎo)致媒體平臺與內(nèi)容創(chuàng)作者逐漸依賴人工智能技術(shù)吸引用戶。假新聞或不可靠消息的制造者也利用該技術(shù)匯聚大批量受眾。根據(jù)美國新聞可信度評估與研究機(jī)構(gòu)NewsGuard發(fā)布的一項分析報告顯示，2020年，前100個新聞來源中17%的內(nèi)容來自不可靠的網(wǎng)站，而2019年這一比例約為8%。不可靠程度排名靠前的《每日郵報》網(wǎng)站（The Daily Wire）2020年在社交媒體上與網(wǎng)民的互動次數(shù)是2019年的2.5倍。④

（三）幫助假新聞提高質(zhì)量

人工智能生成的假視頻在2017年底首次引起了公眾的注意，當(dāng)時一個名為“Deepfakes”的美國社交平臺Reddit帳戶發(fā)布了基于圖像生成算法生成的視頻。隨后，“深度造假”（deepfake）一詞被廣泛用于指代所有類型的人工智能生成的人類模仿視頻。人工智能技術(shù)迭代，導(dǎo)致深度造假的信息泛濫，使得國際傳播中的污名化效果增加。當(dāng)前人工智能技術(shù)能夠制造深度造假素材，如在照片和視頻中，可以將一個人的臉替換成另一個人的臉，這項技術(shù)通常被用于污名化各類公眾人物的信息中。如2018年，比利時某政黨發(fā)布了一段時任美國總統(tǒng)唐納德·特朗普（Donald Trump）的演講視頻，呼吁比利時退出《巴黎氣候協(xié)定》，但實際上這是一段深度造假視頻。麻省理工學(xué)院的團(tuán)隊研究了126000個新聞主題中的超過450萬條推文，并使用兩種最先進(jìn)的機(jī)器人檢測服務(wù)來過濾掉由機(jī)器人傳播的推文。研究發(fā)現(xiàn)，機(jī)器人確實加速了假新聞的傳播，但它們也以大致相同的速度加速了真實新聞的傳播。⑤

三、人工智能時代國際傳播中污名化的案例

（一）疫情時代的國際傳播污名化

世界衛(wèi)生組織 （WHO） 總干事譚德塞在2020年2月15日的慕尼黑安全會議上發(fā)表講話時指出，假新聞比這種病毒傳播得更快、更容易，而且同樣危險。在全球新冠疫情大流行期間，人工智能技術(shù)在國際傳播中的應(yīng)用也在擴(kuò)散，圍繞疫情的虛假或誤導(dǎo)性信息增多。錯誤和虛假信息的傳播，不僅導(dǎo)致人們的防疫措施不到位，也惡化了國際傳播中的污名化行為。⑥這些污名化行為包括：不同國家之間對彼此防疫政策的污名化、不同族群之間的歧視與污名化、極端群體對科學(xué)防疫的污名化等。同時，國際傳播中的污名化與疫情政治化趨勢趨于一致。

西方輿論持續(xù)鼓吹“新型冠狀病毒起源于中國”論調(diào)，并通過各種國際社交媒體傳播了這種偏見與歧視，造成了對華裔甚至亞裔群體的歧視。⑦例如，在美國，針對亞裔美國人的仇恨犯罪激增。加利福尼亞州州立大學(xué)圣貝納迪諾分校仇恨和極端主義研究中心對警方數(shù)據(jù)的分析指出，美國大型城市的反亞裔仇恨犯罪在2020年激增約150%。根據(jù)亞太政策規(guī)劃理事會（Asian Pacific Policy Planning Council）的報告，僅從2020年3月至5月，加州的34個縣鎮(zhèn)就有超過800起與新冠疫情有關(guān)的仇視事件。半島電視臺在2020年3月的一項分析中發(fā)現(xiàn)，僅在3月，推特上就有超過10000條帖子包含“功夫流感”一詞，抖音海外版上帶有所謂#“中國病毒”（chinese_coronavirus）標(biāo)簽的帖子的瀏覽量也達(dá)1.1億人次；在照片墻上，存在72000個貼有所謂#“武漢病毒”（WuhanVirus）標(biāo)簽的帖子和10000個貼有所謂#“功夫流感”（KungFlu）標(biāo)簽的帖子。⑧一些帶有族群歧視色彩的虛假視頻廣泛傳播。此外，社交媒體上還泛濫了一系列圍繞疫情起源的陰謀論。一些極端群體運用人工智能技術(shù)制作大量虛假圖片與視頻，將5G技術(shù)與新冠病毒的傳播聯(lián)系起來。英國有超過80座移動信號塔被燒，英國移動公司（Mobile UK）公司有40名員工遭到人身攻擊或語言攻擊。

（二）美國政治中對中國的污名化

近年來，美國政治中對其認(rèn)定的所謂“競爭或敵對國家”的污名化言論日益增多，特別是在美國總統(tǒng)選舉與中期選舉期間，這種現(xiàn)象更加明顯。美國總統(tǒng)選舉中的對華污名化言論主要指一些政治家、利益群體或媒體將中國描繪成一個具有挑戰(zhàn)意義甚至是敵對的國家，丑化領(lǐng)導(dǎo)人與政府形象，試圖通過宣傳所謂“中國威脅論”，來匯聚人氣，獲取選民支持，達(dá)到推動其選舉進(jìn)程的目的。如2016年美國總統(tǒng)選舉期間，共和黨候選人唐納德？特朗普就經(jīng)常批評中國，污蔑其為“貨幣操縱者”“偷竊美國工作機(jī)會”，并指責(zé)中國向美國出口“惡心的食品”。2020年美國眾議院選舉期間，一些共和黨候選人利用對華污名化言論，如污蔑中國是“對世界和平的威脅”“竊取美國技術(shù)”等來爭取選民支持。

在人工智能時代，國際傳播中的污名化手段不斷更新，形式也在不斷升級，這也體現(xiàn)在美國政治生態(tài)中。通過制造與傳播假消息，美國政客與利益團(tuán)體利用人工智能技術(shù)主動對中國進(jìn)行污名化，或污蔑中國干預(yù)美國內(nèi)政，或大肆渲染所謂“中國威脅論”。在2020年選舉中，唐納德·特朗普不斷敦促其支持者對民主黨候選人喬·拜登（Joe Biden）的兒子亨特·拜登（Hunter Biden）進(jìn)行更嚴(yán)格的審查，宣稱尤其需要調(diào)查亨特·拜登與中國的關(guān)系。特朗普于2020年10月14日發(fā)推文稱：“喬·拜登必須立即公布所有與他及家族業(yè)務(wù)往來和在世界各地——包括在中國——兜售影響力有關(guān)的電子郵件、會議、電話、成績單和記錄！”他的競選團(tuán)隊還投放了一則廣告，稱“問題不在于亨特·拜登為何使用他的名字來獲得這些演出，而是喬·拜登讓他這么做的原因”。在投放此類政治廣告時，特朗普團(tuán)隊使用了大量人工智能定向投放技術(shù)。有大量新聞報道指出，特朗普在競選中得到了臉書的直接幫助，使用了“微靶向——超針對性廣告”技術(shù)用于其政治廣告的投放。

（三）俄烏沖突中的國際污名化行動

自2022年年初俄烏沖爆發(fā)后，國際社會分裂為兩個陣營。在國際公共輿論場中，雙方大量使用人工智能技術(shù)對俄羅斯或烏克蘭政權(quán)及其國民進(jìn)行污名化，一方面試圖削弱其戰(zhàn)斗意志，另一方面也丑化對方形象，借以爭取更多國際盟友。除此之外，國際社會也出現(xiàn)了一些污名化中俄關(guān)系的論調(diào)，甚至有大量假新聞捏造中國武器或人員進(jìn)入戰(zhàn)場。

沖突爆發(fā)后，網(wǎng)絡(luò)便出現(xiàn)了大量疑似俄羅斯方面制作的澤連斯基吸毒、投降等消極視頻。在這些影片中，“澤連斯基”呼吁烏軍放下武器投降，澤連斯基隨后在照片墻發(fā)文說：“我只會建議俄羅斯士兵放下武器回家去?！?023年2月20日，美國總統(tǒng)拜登突訪基輔與澤連斯基會談后，大量社交平臺有消息稱，澤連斯基身后有一名穿著與其高度相像的男子，這名男子經(jīng)常與澤連斯基一起出行，有時候還會作為他的替身。隨后，烏克蘭國家安全與國防委員會下屬的反虛假信息中心呼吁不要相信這些假消息，該機(jī)構(gòu)表示這些消息的目標(biāo)受眾是烏克蘭民眾，旨在破壞烏克蘭領(lǐng)導(dǎo)層的名聲。歐洲輿論界也出現(xiàn)了廣泛應(yīng)用人工智能技術(shù)以污名化烏克蘭、污名化對烏政策的案例。隨著戰(zhàn)事趨于僵持，大量真假難辨新聞出現(xiàn)，如德國新聞雜志《明鏡》周刊（Der Spiegel）警告天然氣短缺，英國《衛(wèi)報》對俄羅斯在烏克蘭的戰(zhàn)爭罪行提出質(zhì)疑，意大利安莎通訊社（ANSA）批評基輔的糧食政策，這些言論在臉書和推特上得到了廣泛宣傳。但根據(jù)美國媒體平臺Meta發(fā)布的報告顯示，這些都是虛假的信息，來自于俄羅斯人工智能技術(shù)的模仿，其目的是改變歐洲方面對烏克蘭的支持政策。據(jù)Meta的研究，他們總共發(fā)現(xiàn)了60多個欺詐性媒體網(wǎng)站，這些網(wǎng)站都在社交媒體上傳播相關(guān)言論，丑化烏克蘭形象，并注冊了1000個左右虛假賬號，花費資金超過100000美元。⑨

另一方面，美國與歐洲也利用大量人工智能技術(shù)塑造國際輿論，并通過大量制裁手段污名化俄羅斯及與其相關(guān)集團(tuán)。長期以來，西方國家對俄羅斯實施污名化政策，試圖以“流氓國家”“支持恐怖主義的國家”等概念來譴責(zé)俄羅斯的行為。美國與歐洲在國際輿論場上利用人工智能政策延續(xù)了這種污名化政策，繼續(xù)污名化普京個人，并接連炒作俄羅斯濫用核武器、制造人道災(zāi)難等假新聞。

總的看來，偽造照片、制造虛假視頻、擴(kuò)散假新聞組成了俄烏沖突中污名化行為的重要部分，而深度偽造與定向投送等人工智能技術(shù)則在此過程中被廣泛應(yīng)用。

四、思考與啟示

在人工智能時代，國際傳播的污名化行為出現(xiàn)了新的趨勢與特點。長期以來，假新聞的制造依賴夸大事實、歪曲事實、篡改圖像或音視頻等手段，而人工智能技術(shù)的廣泛應(yīng)用提高了其生產(chǎn)與傳播的效率，在國際公共輿論場制造出更多消極與不確定因素。這一點在新冠疫情大流行期間尤其明顯，一些極端政客與機(jī)構(gòu)運用人工智能技術(shù)以污名化特定群體的傳播行為，刺激了社會矛盾與分裂。而在國際競爭乃至沖突中，人工智能技術(shù)被應(yīng)用在國際間互相污名化行動中，存在惡化國家間公眾相互認(rèn)知、加劇國家間不信任與信息誤判的可能。

當(dāng)前，各國在人工智能技術(shù)發(fā)展與應(yīng)用上仍有較大差距，這意味著各國在使用污名化工具或應(yīng)對污名化手段上存在較大的能力區(qū)別。在這樣的背景下，加強(qiáng)對人工智能技術(shù)的監(jiān)管，提高各國人工智能治理的協(xié)作水平十分緊迫。就國際傳播中的人工智能治理來看，第一，應(yīng)該鼓勵政府或獨立機(jī)構(gòu)監(jiān)管人工智能算法，減少其傳播虛假信息或誤導(dǎo)性信息；第二，人工智能算法的制造者應(yīng)該公開算法的工作原理和數(shù)據(jù)來源，讓公眾知道信息來源的可信度和準(zhǔn)確性的頻率；第三，在人工智能內(nèi)容生成不斷迭代的未來，應(yīng)鼓勵獨立機(jī)構(gòu)開發(fā)更多工具對人工智能生成內(nèi)容進(jìn)行識別與審核，以確保其內(nèi)容的準(zhǔn)確性和可信度；第四，在媒體與新聞界，應(yīng)建立針對性規(guī)范來管理人工智能技術(shù)在該領(lǐng)域的應(yīng)用，圍繞虛假信息、隱私、政治、公平等議題盡快制定規(guī)則；此外，也應(yīng)該提高公眾意識，使公眾了解人工智能技術(shù)的原理、優(yōu)缺點和使用規(guī)則，從而更為準(zhǔn)確地判斷和評估信息的真實性和可靠性。

陳定定系暨南大學(xué)國際關(guān)系學(xué)院（華僑華人研究院）教授；王悠系暨南大學(xué)國際關(guān)系學(xué)院（華僑華人研究院）博士；卜樂系海國圖智研究院研究員

「注釋」

①曾向紅、李琳琳：《國際關(guān)系中的污名與污名化》，《國際政治科學(xué)》2020年第5期，第78-111頁。

②“Covid-19 and fake news in the social media， Bruno Kessler Foundation”，F(xiàn)BK，https：//www.fbk.eu/en/press-releases/covid-19-and-fake-news-in-thesocial-media/ ，2020-3-10.

③“Share of people who have ever accidentally shared fake news or information on social media in the United States as of December 2020”，Statista，https：// www.statista.com/statistics/657111/fake-news-sharing-online/，2022-7-21.

④“Unreliable news sites more than doubled their share of social media engagement in 2020”，Newsguard， https：//www.newsguardtech.com/specialreports/special-report-2020-engagement-analysis/ .

⑤“The spread of true and false news online”，Science，https：//www.science.org/ doi/10.1126/science.aap9559，2018-3-9.

⑥趙高輝、張藝偉：《新冠肺炎疫情期間污名化現(xiàn)象的傳播機(jī)制研究——基于污名產(chǎn)生、放大、反應(yīng)三個維度》，《科技傳播》2022年第14期，第69-73頁。

⑦李珍暉、劉書博：《對抗污名化：新冠肺炎疫情背景下中國政府合法性話語管理》，《現(xiàn)代傳播（中國傳媒大學(xué)學(xué)報）》第2021年第11期，第60-65頁、第147頁。

⑧“Anti-Asian hate continues to spread online amid COVID-19 pandemic”，Aljazeera，https：//www.aljazeera.com/news/2020/4/5/anti-asian-hatecontinues-to-spread-online-amid-covid-19-pandemic，2020-4-5.

⑨“‘Grotesque Russian disinfo campaign mimics Western news websites to sow dissent”，POLITICO，https：//www.politico.eu/article/russia-influenceukraine-fake-news/，2022-9-27.

責(zé)編：荊江