機器行為范式下的人機關(guān)系與輿論

燕東祺?等

陳思羽 張洪忠

【內(nèi)容摘要】本文從2023年國內(nèi)外主要新聞傳播學專業(yè)期刊中選取與智能傳播相關(guān)的論文，提煉出大模型、算法推薦、深度偽造、社交機器人、VR、人機交互大研究議題?？傮w來看，2023年智能傳播研究除了對前幾年核心議題持續(xù)深化之外，還顯示了三個新態(tài)勢。其一，以人工智能新興技術(shù)發(fā)展為導向，重點關(guān)注了大模型這一人工智能技術(shù)發(fā)展的前沿技術(shù)。其二，研究關(guān)注兼具人工智能技術(shù)在重大社會事件輿情認知的影響和微觀視角下具體技術(shù)應(yīng)用場景下的人機互動。其三，在研究方法和視角方面呈現(xiàn)出跨學科融合的特點，為智能傳播學的理論和實踐提供了新的視角和深度。

【關(guān)鍵詞】智能傳播；算法推薦；大模型；社交機器人；人機交互

2023年大模型技術(shù)的發(fā)展使人工智能技術(shù)實現(xiàn)了革命性突破。隨著大模型為代表的人工智能技術(shù)融入社會生活滲透傳播的全流程各環(huán)節(jié)，智能傳播的版圖不斷擴展并進一步受到更多學者的關(guān)注。當前，人工智能技術(shù)進一步融入社會生活，在內(nèi)容生產(chǎn)、信息傳播、人機交互等方面取得更為廣泛的應(yīng)用。同時，以假亂真的深度偽造、以操縱輿論為目的的社交機器人、算法推薦黑箱與大模型等生成式人工智能隱含的社會偏見的延續(xù)，也意味著算法對人類社會的影響愈加復(fù)雜。過去的2023年，國內(nèi)外學術(shù)界積極探討人工智能、算法與傳播的交織關(guān)系，本文將對國內(nèi)外重要學術(shù)期刊上具有啟發(fā)性的智能傳播研究進行綜述。

本文主要選取國內(nèi)《新聞與傳播研究》《國際新聞界》《新聞大學》《現(xiàn)代傳播》《新聞界》《新聞記者》《新聞與寫作》《全球傳媒學刊》《當代傳播》等主要新聞傳播學專業(yè)期刊，并根據(jù)2023年Journal Citation Report（JCR）對期刊影響因子的評估，選出了傳播學中影響力位于前二十四名的期刊，包括Science Communication、Journal of Communication、Political Communication、Journal of Computer-Mediated Communication、International Journal of Advertising、Communication Research、Journal of Advertising、Comunicar、Telecommunications Policy等。研究從發(fā)表于2023年、截至2023年12月2日已被學術(shù)數(shù)據(jù)庫收錄的上述期刊論文中，挑選與算法、人工智能、人機交互等智能傳播相關(guān)的主題，并結(jié)合文章代表性等因素進行進一步篩選，從大模型、算法推薦與大數(shù)據(jù)應(yīng)用、深度偽造、社交機器人的輿論影響、身體與VR關(guān)系、人機交互六個主題進行綜述。

一、大模型成為熱點

2023年基于大模型開發(fā)對話式人工智能應(yīng)用在技術(shù)層面取得突破性進展，引發(fā)傳播技術(shù)以及傳播范式的新一輪革新。

首先，大模型技術(shù)的出現(xiàn)引領(lǐng)了社會對技術(shù)創(chuàng)新的廣泛期望和富有想象的展望，也引發(fā)了“技術(shù)理性”與“媒介想象”的廣泛討論。張洪忠等利用互聯(lián)網(wǎng)搜索指數(shù)，分析了ChatGPT海內(nèi)外網(wǎng)絡(luò)擴散的特征，以“熱度斜率”概念解讀網(wǎng)絡(luò)擴散趨勢，分析國內(nèi)“破圈”的社交媒體話題內(nèi)容發(fā)現(xiàn)，傳播初期是以技術(shù)理性為主導，爆發(fā)期是市場與資本話題的急速“破圈”。①高鑫鵬等結(jié)合社會技術(shù)想象理論和科學傳播分析框架，用計算機輔助內(nèi)容分析的方法解析微信公眾平臺中多元話語行動者對ChatGPT的建構(gòu)與想象，發(fā)現(xiàn)自媒體通過“想象—傳播—觀念”模式，成為“公眾參與科學”范式的典型樣態(tài)，媒介文本框架和技術(shù)想象表述了異質(zhì)群體間的意義協(xié)商、抵抗與共識。②一般會認為，人工智能在自主創(chuàng)造力、決策能力和藝術(shù)經(jīng)驗與人類藝術(shù)家相比有欠缺，然而，Messingschlager等學者的實驗研究揭示了盡管AI藝術(shù)家在主體性和經(jīng)驗性的感知上不如人類，但其創(chuàng)作的藝術(shù)作品在欣賞度方面能與人類藝術(shù)家的作品相媲美。這一發(fā)現(xiàn)顛覆了關(guān)于AI藝術(shù)創(chuàng)作能力受固有限制的普遍看法，暗示了公眾對AI藝術(shù)作品的態(tài)度可能比預(yù)期更為復(fù)雜和多元化。③

其次，目前大模型已經(jīng)在新聞生產(chǎn)、醫(yī)療保健等專業(yè)領(lǐng)域落地應(yīng)用。何苑從三個方面討論了大模型在傳播領(lǐng)域的落地。在傳播領(lǐng)域，大模型應(yīng)用在傳播主體方面應(yīng)用于虛擬數(shù)字人和社交機器人；內(nèi)容生成方面深入新聞、文娛創(chuàng)作、動畫創(chuàng)作、數(shù)字營銷；分發(fā)渠道方面體現(xiàn)出“對話及平臺”發(fā)展趨勢并且優(yōu)化算法推送。④陳昌鳳等探究了新聞機構(gòu)使用ChatGPT等工具來提高數(shù)據(jù)分析、內(nèi)容生成、算法個性化和事實核查的效率，強調(diào)了生成式人工智能在新聞業(yè)中的潛力和挑戰(zhàn)以及改變新聞的采集、制作和分發(fā)方式的潛力。⑤何天平等人的研究表明，生成式人工智能作為一種具有高度自主性和能動性的技術(shù)，正在通過其開放性、模型化和情感化的界面，重塑數(shù)字新聞敘事的機制、語法和邏輯，創(chuàng)造出一個動態(tài)的、多主體參與的、高度情感化的新敘事結(jié)構(gòu)，從而展現(xiàn)了其在改造數(shù)字新聞業(yè)文化邏輯方面的巨大潛力。⑥Calonge等探討了ChatGPT等人工智能生成內(nèi)容（AIGC）工具在醫(yī)療保健溝通中的應(yīng)用潛力，評估了ChatGPT在提升溝通效率和準確性方面的價值。研究發(fā)現(xiàn)自然語言處理（NLP）工具在優(yōu)化信息傳遞和提高文檔可讀性方面具有優(yōu)勢。⑦同時，ChatGPT以其強大的智能內(nèi)容生成能力迅速引起熱議，也引發(fā)了一些學者對其重塑人際關(guān)系的思考和負面影響的憂慮。張洪忠等分析了準社會交往關(guān)系中ChatGPT的工具與聊天兩大聯(lián)結(jié)性功能，并從吸引、強化互動和場景塑造三個步驟深入探討了人與ChatGPT準社會交往關(guān)系的建構(gòu)過程。⑧官璐等認為個性化微調(diào)大模型下的人機信息交互模式，將是人與機器雙向互動優(yōu)化信息覓食策略的過程。⑨何苑等在算法素養(yǎng)的概念框架下，從“知識建構(gòu)與權(quán)威消解”“虛假新聞與媒介信任”“算法黑箱與用戶意識”“算法依賴與批判性思維能力”四個方面，對ChatGPT類產(chǎn)品給用戶算法素養(yǎng)帶來的挑戰(zhàn)進行了探究。

再次，大模型等生成式人工智能技術(shù)已經(jīng)引起了傳播生態(tài)、智能平臺的興起與平臺間權(quán)力的重新分配，并且引發(fā)了知識創(chuàng)造的變局。大模型的爆發(fā)式技術(shù)突破引發(fā)了傳播學學界的廣泛探討。2023年2月13日，京師主題沙龍活動“新聞傳播學如何認識‘ChatGPT’”，學者們圍繞ChatGPT的技術(shù)邏輯、給新聞傳播學帶來的影響以及交叉學科視角下的ChatGPT展開討論。⑩2023年5月14日，在北京師范大學舉行了“ChatGPT啟示會：大預(yù)言模型時代傳播學研究新問題”。張爾坤等總結(jié)了會議中“大語言模型下信息生產(chǎn)與流通領(lǐng)域的問題”“大語言模型下倫理法規(guī)領(lǐng)域的問題”“大語言模型下文化領(lǐng)域的問題”三個議題并對大語言模型時代新變化下的59個傳播學研究新問題進行了評估。在大模型重塑傳播生態(tài)方面，張洪忠等分析大模型在信息傳播網(wǎng)絡(luò)中扮演中心節(jié)點角色，通過探究大模型及基于大模型的應(yīng)用與大量用戶連接，推動網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)向“再中心化”演變，提出“超級節(jié)點”的概念。未來，大模型成為互聯(lián)網(wǎng)競爭的門檻、大資本支持的算力成為互聯(lián)網(wǎng)競爭的基礎(chǔ)、云端成為下一個互聯(lián)網(wǎng)競爭空間、“對話即平臺”成為大模型時代產(chǎn)業(yè)趨勢，四個特點或?qū)⒊蔀橄乱淮ヂ?lián)網(wǎng)生態(tài)的發(fā)展趨勢。彭蘭認為，隨著生成式人工智能技術(shù)如ChatGPT的興起，人們越來越多地將其活動轉(zhuǎn)移到人機互動的個人門戶上。這種智能平臺的興起預(yù)計將對現(xiàn)有的多種平臺產(chǎn)生顯著影響，不僅涉及平臺間權(quán)力的重新分配，還包括人與機器之間權(quán)力關(guān)系的重大變革。在知識生產(chǎn)方面，喻國明等人揭示了生成式人工智能（AIGC）如何引領(lǐng)內(nèi)容生產(chǎn)與傳播生態(tài)的深刻轉(zhuǎn)型，重點分析了微內(nèi)容在互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)容生產(chǎn)中的核心作用、智能要素注入引發(fā)的內(nèi)容范式擴展與價值重構(gòu)，以及AIGC環(huán)境下媒介內(nèi)容生產(chǎn)與傳播的協(xié)同進化路徑，為理解當代媒介生態(tài)的復(fù)雜變遷提供了新的理論視角。

同時，相關(guān)研究也關(guān)注到智能技術(shù)“黑箱”下可能存在的偏狹和生成內(nèi)容引發(fā)的法律歸屬問題，并思考相關(guān)問題的治理的路徑。Thomas等分析了Midjourney這一大模型驅(qū)動的生成式人工智能應(yīng)用可能存在的“認知偏見”，根據(jù)記者相關(guān)的三個通用角色關(guān)鍵詞和專業(yè)角色關(guān)鍵詞生成84張圖像。研究結(jié)果顯示算法將四個“通用”術(shù)語（Journalist、Reporter、Correspondent、the Press）與淺膚色、衣著保守的女性聯(lián)系起來，將三個“專業(yè)”術(shù)語（News Analyst、News Commentator、Fact-Checker）可視化的12張圖像與數(shù)字技術(shù)，和年長、淺膚色的男性相聯(lián)系。這一結(jié)果揭示了性別和數(shù)字技術(shù)在通用角色和專業(yè)角色之間的分布不均勻，促使人們反思人工智能可能延續(xù)社會世界中現(xiàn)有的偏見。張文祥探究了生成式人工智能可能因數(shù)據(jù)喂養(yǎng)的偏狹、使用的偏誤和倫理的偏頗三種情況帶來傳播生態(tài)風險，并提出應(yīng)當從法律層面、技術(shù)層面、機制層面重構(gòu)信息治理格局。針對出版領(lǐng)域，宋偉鋒基于黑格爾哲學的二元關(guān)系范式，解構(gòu)AI創(chuàng)作版權(quán)認定、侵權(quán)認定、抗辯理由等問題，并提出優(yōu)化中國AI創(chuàng)作版權(quán)規(guī)制的新路徑。

二、對算法影響的研究走向深入

2023年智能傳播研究領(lǐng)域?qū)λ惴ǖ难芯糠较蚨嘣钊?，國?nèi)外的研究不僅討論平臺的算法實踐，也關(guān)注算法對行業(yè)變革產(chǎn)生的諸多影響，同時還深入研究了用戶體驗算法的不同行為與心理動態(tài)。

研究社交媒體平臺的算法實踐大多聚焦于算法對新聞的選擇性曝光、平臺對用戶的封禁行為以及內(nèi)容審核系統(tǒng)。在Bandy J等的研究中，他們對信息發(fā)布網(wǎng)站進行了細致的分類，基于質(zhì)量（高VS.低）和地理位置（非本地VS.本地）對這些網(wǎng)站進行了標注。他們的研究指出，F(xiàn)acebook作為信息網(wǎng)站的第四大外部流量來源，在促進用戶接觸低質(zhì)量信息網(wǎng)站方面發(fā)揮了顯著作用，擴大了這些網(wǎng)站的用戶基礎(chǔ)。此外，該研究還深入探討了2020年美國大選期間Facebook算法調(diào)整對新聞網(wǎng)站訪問流量的影響。Jaidka K等人對Twitter實施的一種軟行動審查機制——“隱身封禁”（shadowbans）進行了深入分析，從而對“算法責任”領(lǐng)域的研究進行了擴展。該研究結(jié)果表明，展現(xiàn)機器人行為特征的賬戶更有可能遭受封禁，傾向于發(fā)布激進或政治相關(guān)內(nèi)容的推文往往更容易受到封禁的影響。Steen E研究了內(nèi)容創(chuàng)作者意識到Tik Tok不透明的內(nèi)容審核系統(tǒng)之后，采用“算法語言”（algospeak）即縮寫、拼寫錯誤或替換特定的單詞，規(guī)避內(nèi)容審核算法封禁他們的視頻。在對19名Tik Tok內(nèi)容創(chuàng)作者進行訪談后，該研究發(fā)現(xiàn)總結(jié)了Tik Tok的審核機制具有非語境、隨機性、不準確、對邊緣社區(qū)存在偏見的問題。

算法對行業(yè)變革的影響主要集中在廣告業(yè)、市場營銷以及新聞業(yè)。Beauvisage T研究了在線廣告的投放從基于人口學、后人口學到大數(shù)據(jù)技術(shù)的轉(zhuǎn)變，總結(jié)出Facebook主要提供相似用戶與自動化廣告這兩種算法促進用戶選擇。Musiyiwa R基于布爾迪厄的場域理論，通過調(diào)查合規(guī)廣告披露的障礙，驗證了實際的影響者營銷實踐和法律法規(guī)之間的脫節(jié)。該研究訪談了作為品牌和影響者之間的中介的“影響者關(guān)系專業(yè)人士”，闡明了維持高披露標準的算法挑戰(zhàn)（如算法優(yōu)先化或隱身禁令）和非算法挑戰(zhàn)（如冗長的披露過程）。

算法對新聞業(yè)的影響主要聚焦于對記者倫理方面面臨的挑戰(zhàn)。Paik S在對美國當?shù)匦侣劰ぷ髡叩脑L談后揭示了算法平臺設(shè)計的去情境化、平臺合作的隱藏成本、新聞編輯室對自動化工具日趨依賴，新聞工作者使用算法系統(tǒng)時明顯存在著編輯權(quán)力的動態(tài)推拉過程，由此提出分布式責任模型，讓人類和算法共同對算法時代的新聞道德標準負責。朱威等學者對當?shù)貓罂乃惴ㄐ侣剬嵺`進行實地研究，發(fā)現(xiàn)了新聞編輯室以主動適應(yīng)平臺算法的一系列新聞生產(chǎn)策略調(diào)整為主，但很少出現(xiàn)利用算法技術(shù)生產(chǎn)算法新聞的情況。

國內(nèi)的大多數(shù)對于算法的研究聚焦于用戶與算法實踐的交互行為，如算法依賴、算法冒犯、算法疲勞等，也有研究者針對算法偏見、算法失誤后的用戶行為和心理展開調(diào)查。晏齊宏等學者采用日志法追蹤大學生群體的多媒介接觸行為，運用詞移距離（WMD）測量用戶接觸的信息之間的語義距離，以判斷用戶信息解除的多樣性。劉茜等學者開展了實驗室控制實驗研究，設(shè)計和開發(fā)了推薦模式平臺和非推薦模式平臺，實驗材料涉及10個類別的新聞，記錄5種新聞消費行為，最后用LSI算法對用戶閱讀的新聞進行主題分類并計算任意兩條新聞主題的相似程度。研究結(jié)果并不認為信息繭房是因為新聞推薦算法本身，當平臺推送新聞類型的多樣性高時，新聞的同質(zhì)性降低，說明高自由度的推薦算法比起無推薦模式更有突破信息繭房的潛力。Schaetz N通過問卷測量了算法滿意度、社交媒體上的信息接收與使用、隱私風險感知、“新聞發(fā)現(xiàn)我”感知，發(fā)現(xiàn)年輕人隱私擔心程度越高，對算法的態(tài)度越積極，“新聞發(fā)現(xiàn)我”的感知程度也越高。人們對算法矛盾的感受與算法依賴有關(guān)，即用戶在平臺新聞的使用上依賴算法為滿足他們的信息需求，但與此同時又伴隨著危機感與擔心?；矢Σ╂峦ㄟ^對算法推薦類應(yīng)用程序用戶的深入訪談，發(fā)現(xiàn)平臺的算法存在畫像失真、語境失當和隱私侵犯等問題，而用戶通過溫和抵抗、自我調(diào)適、提升算法素養(yǎng)三方面應(yīng)對算法冒犯。洪杰文等學者爬取知乎社區(qū)“你為什么卸載今日頭條和抖音”話題下的討論與評論，聚焦算法等關(guān)鍵詞，用LDA函數(shù)進行主題識別并編碼，發(fā)現(xiàn)個人因素、信息因素和技術(shù)因素共同影響算法推薦類新媒體用戶產(chǎn)生算法疲勞的現(xiàn)象。

塔娜等學者研究了算法偏見，運用算法審計方法，模擬創(chuàng)建大規(guī)模用戶搜索詞，搜索詞為身份群體標簽加無明顯價值判斷的疑問詞或話題詞，構(gòu)建“外觀外貌”“職業(yè)特征”等8類，各類別構(gòu)建至少12個特征詞，然后基于python調(diào)用三大主流搜索引擎百度、谷歌、必應(yīng)，籌集了4萬多條自動補全預(yù)測詞條并檢驗其價值偏見。發(fā)現(xiàn)了在性別（男/女）、年齡（青年/中老年）、戶籍（城市/農(nóng)村）符合社會歧視，探討算法偏見與數(shù)字不平等的交互機制。劉國強等學者采用2算法既往表現(xiàn)（不告知算法失誤VS.告知算法失誤）×2內(nèi)容呈現(xiàn)模態(tài)（文本VS. 視頻）的實驗法測量算法結(jié)果認同程度和算法信任等，研究結(jié)果發(fā)現(xiàn)知曉算法失誤會導致人們降低對算法結(jié)果的認同，但不會顯著影響人們對算法系統(tǒng)的信任。

三、深度偽造負作用引起關(guān)注

深度偽造技術(shù)的應(yīng)用在制造認知混淆和引發(fā)情緒反應(yīng)方面顯示出值得警惕的強大影響力，并且很可能引發(fā)復(fù)雜的社會和文化問題。Weikmann 等人從行動者網(wǎng)絡(luò)理論的視角出發(fā)，探討了深度造假技術(shù)對事實核查工作的影響。研究結(jié)果表明，盡管基于人工智能生成的虛假視頻等在技術(shù)層面上頗具先進性和吸引力，但這些技術(shù)在政治應(yīng)用和社會影響方面的實際作用相對有限。相較之下，“去情境化”的圖像和視頻被視為更大的威脅。Jin等人通過兩個隨機對照實驗探討了啟發(fā)式線索及視頻特征對深度偽造視頻可信度判斷的影響。研究結(jié)果顯示，發(fā)布者的關(guān)注者數(shù)量、視頻的流行度及高清晰度正向影響深度偽造視頻的可信度感知。

此外，發(fā)現(xiàn)在長視頻中，用戶難以察覺編輯痕跡，增加了深度偽造內(nèi)容的欺騙性。Jacobsen等通過三項案例研究探討了深度偽造在身體、政治及客觀性維度的影響。研究揭示深度偽造加劇了數(shù)字領(lǐng)域女性物化的歷史延續(xù)與形式斷裂；在政治領(lǐng)域，其加深了圖像篡改的潛在影響；而在客觀性層面，對依賴算法檢測技術(shù)解決深度偽造問題的可行性提出質(zhì)疑，指出這種方法在劃定真實與虛假界限上存在固有缺陷。何康等人從深度偽造技術(shù)在現(xiàn)代戰(zhàn)爭宣傳中的應(yīng)用出發(fā)，深入分析了俄烏沖突中的關(guān)鍵深度偽造視頻案例，揭示了深度偽造在制造認知的羅生門效應(yīng)、造成認知混淆、引發(fā)情緒反應(yīng)和國際媒體關(guān)注方面的影響，進而提出了從信息信任視角探討數(shù)字羅生門現(xiàn)象的新思路。

四、社交機器人的輿論影響

社交機器人指的是在社交網(wǎng)絡(luò)中扮演人的身份、擁有不同程度人格屬性、且與人進行互動的虛擬AI形象，有自動化、大規(guī)模和隱蔽性、低成本等特點。2023年社交機器人依然受到國內(nèi)外研究學者的關(guān)注，并且針對不同的社會重大事件深入探究了其在影響認知輿論、設(shè)置議程等方面的作用。

拉斯韋爾（Harold Lasswell）將信息戰(zhàn)描述為影響戰(zhàn)爭的“奇妙工具”。在當今智媒時代，“奇妙工具”不僅升級成了針對個人“操作系統(tǒng)”的競爭，而且社交機器人等傳播主體也成為了操作輿論的關(guān)鍵工具。這些發(fā)展將輿論戰(zhàn)的范式提升至“認知戰(zhàn)”的層面，進一步強調(diào)了人類認知空間的戰(zhàn)略重要性。張夢晗等基于LDA主題建模分析，探討俄烏沖突中雙方社交機器人群體的主題介入、戰(zhàn)術(shù)部署與輿論交鋒，結(jié)果發(fā)現(xiàn)在俄烏沖突的在線輿論戰(zhàn)場中，挺烏機器人在“軍隊規(guī)模”上占據(jù)優(yōu)勢。在其散布信息迷霧的四大主題中，挺烏機器人在其中三個主題上獲得成功，快速地引導了公眾的后續(xù)討論。

社交機器人也被應(yīng)用于在社交媒體平臺和網(wǎng)絡(luò)上其他帶有意識形態(tài)色彩的輿論事件和其他重大社會事件中。Arce-García和Menéndez采集了與婦女權(quán)利、LGBTIQ+集體和跨性別者相關(guān)的推文的重要樣本進行文本挖掘分析，研究結(jié)果表明，社交機器人已經(jīng)深度參與厭惡女性、仇視同性戀、仇視跨性別者等議題，且這些議題相關(guān)的輿論充滿敵意和傷害。關(guān)于其他議題，趙蓓等基于新冠疫情早期Twitter數(shù)據(jù)，綜合運用格蘭杰因果關(guān)系檢驗、脈沖響應(yīng)分析等方法探討了社交機器人、媒體和公眾之間的關(guān)系和時間滯后，研究結(jié)果發(fā)現(xiàn)社交機器人和媒體都積極影響公眾議程，但媒體的影響隨時間增加，社交機器人的影響則波動且總體減少，此外社交機器人更擅長處理具體議題，媒體則在抽象議題上更有影響力。陳虹和張文青以2022北京冬奧會為例，通過對社交機器人賬號和推文的文本分析、可視化分析，研究了社交媒體用戶呈現(xiàn)的特征、社交機器人的傳播策略和傳播機制。除了發(fā)布文本，社交機器人還以多模態(tài)內(nèi)容發(fā)布推文。黃陽坤與陳昌鳳的研究聚焦于視覺傳播，采用計算美學方法分析Twitter上涉及中國議題的106562張圖片。研究考察了社交機器人在視覺傳播活動中的特征，并與人類用戶進行了比較，探究了雙方在視覺表達及美學策略上的差異。結(jié)果顯示，機器用戶在涉中議題圖像的美學策略上，如亮度、飽和度、色彩使用等方面，往往呈現(xiàn)出與人類用戶不同的特征，其差異化的美學風格促進了更有效的傳播效果，更易引起社交媒體用戶的關(guān)注和互動。

五、VR與身體、認知的關(guān)系研究

身體與技術(shù)的互動方面，黃雅蘭探討了數(shù)字技術(shù)如何豐富新聞的呈現(xiàn)形態(tài)，特別是如何通過VR新聞、新聞游戲等新興形態(tài)調(diào)動人的多種感官，從而產(chǎn)生“感官新聞”，并探討了內(nèi)容主題、呈現(xiàn)形態(tài)和敘事方式的特征，提出將感官作為新聞學研究的對象、工具和方法的觀點。對“感官新聞”的探討，特別是如何通過調(diào)動用戶的身體感官參與來定義和理解新聞，深化了身體在新聞傳播過程中的作用。梁爽基于“媒介—場景觀”、身體意象等理論框架研究發(fā)現(xiàn)，在技術(shù)的參與下，基于場景化的媒介互動在用戶身體意象的喚醒、建構(gòu)和重構(gòu)中起到關(guān)鍵作用，展現(xiàn)了技術(shù)與身體的相互作用。趙海明等深入探討了“數(shù)字身體”和“數(shù)據(jù)主體”兩個概念，認為“物質(zhì)身體”是“數(shù)據(jù)主體”的根源，而“數(shù)字身體”則是“物質(zhì)身體”與“液態(tài)監(jiān)視”相互作用的產(chǎn)物。研究強調(diào)了數(shù)字化時代個體與數(shù)據(jù)、媒介的復(fù)雜互動，以及這種互動對個體身份、社會互動和權(quán)利問題的深遠影響。

關(guān)于身體與技術(shù)的互動如何影響個人和集體的認知和行為模式，Lee等探究了虛擬現(xiàn)實（VR）中時間旅行的獨特功能，以增強流感疫苗接種的感知效果。雙因素實驗的結(jié)果證明，在VR中體驗流感的負面結(jié)果后，通過虛擬時間旅行接種疫苗，可以增加參與者對于疫苗在個人保護和社區(qū)保護方面的感知效果。此外，VR中的互動性增強了接種疫苗的意愿，這一效果是通過空間存在感、信息參與度和響應(yīng)效果的中介作用實現(xiàn)的。兩項研究表明，隨著時間的推移，化身的外觀和虛擬環(huán)境的特征對于增強社交互動、群體凝聚力、存在感、愉悅感和真實感都至關(guān)重要。這些發(fā)現(xiàn)對于理解和設(shè)計更有效的虛擬社交互動環(huán)境具有重要意義。

盧嘉杰等采用心理學控制實驗和E-prime反應(yīng)時測試的方法，探索用戶的虛擬現(xiàn)實新聞體驗和認知態(tài)度，研究發(fā)現(xiàn)個體的沉浸度對虛擬現(xiàn)實新聞體驗有顯著影響，而設(shè)備使用經(jīng)驗和對新聞內(nèi)容的熟悉度影響較小。沉浸體驗、在場感和同理心共同塑造了用戶對虛擬現(xiàn)實新聞的質(zhì)量感知，影響了他們對新聞?wù)鎸嵭院涂尚哦鹊目捶?，進而決定了他們的持續(xù)使用意愿。

2023年關(guān)于元宇宙的技術(shù)想象還在繼續(xù)，學者們做了批判性思考。Simon等描述了元宇宙關(guān)鍵要素和元宇宙生態(tài)系統(tǒng)，并試圖從之前元宇宙的開創(chuàng)性案例中吸取教訓，并進一步調(diào)查了元宇宙的潛在限制，包括硬件及帶寬成本、缺乏商業(yè)模式、監(jiān)管等。陳鵬等從馬克思主義視角，分析了元宇宙的發(fā)展應(yīng)當為人的自由而全面發(fā)展的價值導向服務(wù)，避免空想主義和市場投機，克服盲目技術(shù)樂觀主義，在期待元宇宙的技術(shù)潛力的同時，也應(yīng)批判性地反思其涉及的主體性、物質(zhì)性和數(shù)字秩序等問題。

六、人機交互的新探索

對于人機交互方面的研究較為復(fù)雜，大致可分為對人工智能的效用研究以及從人的發(fā)展角度探索人機關(guān)系新的可能性。

從機器的效用方面，聚焦于人工智能的把關(guān)人、說服效果、社會價值等。有研究算法作為把關(guān)人影響了用戶對于“最重要”事件的感知，經(jīng)過歷時七天的調(diào)查研究，設(shè)置調(diào)節(jié)變量（廣義媒體信任、對該渠道的信任和對新聞的關(guān)注）和控制變量（感知到的缺乏多樣性、政治取向、政治興趣和個性化），比較了不同渠道上用戶報道的最重要事件，包括對話代理、社交媒體和新聞網(wǎng)站，旨在分析對話代理是如何將事件的重要性從頻道到用戶的轉(zhuǎn)移。研究發(fā)現(xiàn)，通過對話代理進行新聞消費比其他渠道更加缺乏共享的語境，因此使用該渠道的用戶更不可能贊同最重要的新聞事件，同時對渠道的信任以及對新聞的關(guān)注也預(yù)測了對新聞重要性的認同。Huang G等人在既有的89篇文章中記錄了121項隨機實驗研究的結(jié)果，測試AI和人類代理機構(gòu)的說服效果。研究發(fā)現(xiàn)，人工智能在塑造行為意圖方面不如人類有效，但在誘導感知、態(tài)度或?qū)嶋H行為方面與人類沒有顯著差異。Liao W等人采用3提供者的身份（人類、機器、無對話）×2睡眠建議（入睡前的放松活動、關(guān)掉電子設(shè)備）的實驗檢測對人工智能存在的刻板印象是否影響了人們采納建議，研究發(fā)現(xiàn)聊天機器人的身份導致了它們更少被感知為建議提供的代理者，機器人的被感知代理性是中介作用，影響了咨詢者在對話后對（a）被感知咨詢效果、（b）遵循建議的意愿，以及（c）遵循建議和（d）一周后的困擾緩解。

另一項對于人機交互的研究主要考察聊天機器人的社會溝通對組織—公眾關(guān)系的效果，將聊天機器人作為溝通的中介，通過問卷的方式測量對企業(yè)性格看法方面的影響。結(jié)果表明，在聊天機器人引導的環(huán)境中，組織可以通過戰(zhàn)略溝通來管理自我表現(xiàn)，從而給消費者留下比較良好的印象。受訪者對企業(yè)形象的感知也直接影響了組織與公眾關(guān)系結(jié)果的質(zhì)量，展示了利用AI技術(shù)實現(xiàn)的社交聊天機器人在公共關(guān)系方面的潛力。一項對AI社會價值的研究基于對芬蘭工作者的訪談，發(fā)現(xiàn)受訪者并不會期待AI的知識生產(chǎn)，而是會對AI提供的情境有所期待。這種預(yù)測是基于與客戶親密互動的專業(yè)知識實踐，工作者期待AI生產(chǎn)與情境相關(guān)的知識以促進互動。因此，我們不能把AI僅當作生產(chǎn)知識的工具，而應(yīng)該將它視為支持人類專家的知識生產(chǎn)過程。

而從人的角度看待人機交互的研究則主要涉及隱私風險感知、親密關(guān)系發(fā)展、人際互動影響。姜澤瑋以知乎評論文本為資料，運用扎根理論共抽象出風險感知、產(chǎn)品/技術(shù)因素、后果/保護因素等6個維度，而隱私風險感知由風險類型感知、風險程度感知等6個二級指標構(gòu)成，隨后運用調(diào)查研究進行問卷收集，讓智能傳播與人機交互中隱私風險感知的影響因素模型呈現(xiàn)更加多元的結(jié)構(gòu)。宋美杰等人在豆瓣“人機之戀”社群進行田野觀察，通過定位熱門帖找到21篇高頻對話者，進行訪談分析用戶與聊天機器人Replika的對話內(nèi)容與互動過程，發(fā)現(xiàn)聊天機器人作為定制化對象、能夠給予確定性回復(fù)、產(chǎn)生可控的交流，從而與人類建立起關(guān)系。簡予繁等通過二個2×3的實驗檢測社會聯(lián)結(jié)需求與社交機器人扮演角色的交互效應(yīng)如何影響現(xiàn)實中的人際互動意愿?；矢Σ╂滤鸭〖t書平臺關(guān)于百度AI的內(nèi)容和評論并進行人工編碼，發(fā)現(xiàn)人機互動并非單一、靜止的，而是動態(tài)的迭代過程。在此基礎(chǔ)上，作者總結(jié)出“接觸與分離”“引導與跟隨”“同步與異動”來概括人機關(guān)系，用舞蹈隱喻這一新的動態(tài)分析互動視角闡釋人機復(fù)雜的關(guān)系。

七、結(jié)語

張洪忠、王競一指出，在當前人工智能技術(shù)廣泛應(yīng)用到信息傳播背景下，基于人類中心主義建立的傳播學研究范式在研究對象、理論與方法三個方面都受到了機器行為的挑戰(zhàn)，以至于無法充分解釋人機混合傳播時代出現(xiàn)的新現(xiàn)象和新問題，需要在新的機器行為范式下思考問題。機器行為在傳播學中特指人工智能技術(shù)參與的信息傳播活動。結(jié)合機器行為的“產(chǎn)生機制、發(fā)展、功能、進化”等問題類型，在機器個體性行為、機器群體行為、人機行為等方面開展研究，才能更有效發(fā)現(xiàn)智能傳播時代的網(wǎng)絡(luò)特征。由于機器行為對人的認知、態(tài)度和行為產(chǎn)生越來越重要的影響，能夠塑造新的社會形態(tài)和社會權(quán)力關(guān)系，基于機器邏輯對機器行為展開綜合性研究在當前顯得更為重要。

由人工智能技術(shù)驅(qū)動的“機器行為”為傳統(tǒng)傳播學研究提供了新的擴展維度?？v觀2023年的智能傳播研究，在研究視角上，我們發(fā)現(xiàn)其既延續(xù)了對社交機器人操控輿論等問題的探討，又在大模型等新興人工智能技術(shù)上加以關(guān)注，體現(xiàn)出智能傳播研究緊跟技術(shù)發(fā)展走向的特點。同時對于人機交互、人機信任、算法偏見等議題的深入分析，展示了智能傳播領(lǐng)域?qū)τ谌嗽谌斯ぶ悄芗夹g(shù)革命背景下的存在和價值的重視。在研究方法上，智能傳播領(lǐng)域表現(xiàn)出多學科融合的特征，結(jié)合心理學、計算機科學等交叉學科的研究方法，給智能傳播研究注入了新的視角和方法論。這種多元化的方法論框架，加深了對智能傳播現(xiàn)象的理解，并為未來的研究方向提供了豐富的可能性。

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（作者燕東祺系北京師范大學新聞傳播學院博士研究生；陳思羽系北京師范大學新聞傳播學院碩士研究生；張洪忠系北京師范大學新聞傳播學院教授）

【責任編輯：謝敏】