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    國際認(rèn)知戰(zhàn)中的智能化新趨勢:特征、應(yīng)用及對策

    2025-06-24 00:00:00賴凱聲劉映萱
    對外傳播 2025年5期
    關(guān)鍵詞:受眾人工智能信息

    【內(nèi)容提要】人工智能時代背景下,國際認(rèn)知戰(zhàn)日益呈現(xiàn)出技術(shù)數(shù)智化、內(nèi)容敘事化、信息武器化等智能化的新趨勢和新特征。智能化的國際認(rèn)知戰(zhàn)主要利用智能算法開展精細畫像并精準(zhǔn)推送定制化信息,應(yīng)用深度偽造技術(shù)偽造多模態(tài)信息并模糊受眾認(rèn)知,運用社交機器人自動批量傳播信息并引導(dǎo)議題內(nèi)容,基于生成式人工智能傳輸價值觀偏見并主導(dǎo)認(rèn)知方向。國際認(rèn)知戰(zhàn)的智能化新趨勢可能引發(fā)全球信息失序、加劇公眾認(rèn)知偏差、增大識別難度、阻礙世界文明交流互鑒等風(fēng)險挑戰(zhàn),應(yīng)重點從科學(xué)認(rèn)識與防范、培塑全球媒介素養(yǎng)、強化人才隊伍建設(shè)、推進構(gòu)建人類命運共同體等方面做好應(yīng)對。

    認(rèn)知戰(zhàn)是涵蓋與論、心理、科技等多領(lǐng)域作戰(zhàn)的集合體,主要以觀點、態(tài)度、觀念、思維、立場等為直接作戰(zhàn)爭奪對象,通過影響、塑造、控制和操縱等多種認(rèn)知手段推動構(gòu)建有利己方認(rèn)知態(tài)勢和實現(xiàn)戰(zhàn)略自的,甚至在極端情境下可以削弱敵方抵抗意志和撕裂社會結(jié)構(gòu)。①②在當(dāng)前高度信息化、數(shù)據(jù)全面滲透、數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級與智能化浪潮席卷全球的新時代背景下,認(rèn)知戰(zhàn)的作戰(zhàn)樣式正經(jīng)歷著深刻變革。國際認(rèn)知戰(zhàn)的作戰(zhàn)樣式日益多樣化、復(fù)雜化,其操縱手段也愈發(fā)智能化、精準(zhǔn)化。從烏克蘭危機、巴以沖突等國際沖突,到公共衛(wèi)生、氣候變化等各類國際傳播熱點議題中,均呈現(xiàn)智能化這一新趨勢。國際認(rèn)知戰(zhàn)的博弈主體利用智能算法進行個性化內(nèi)容推送,加深受眾固有偏見;應(yīng)用深度偽造技術(shù)生成虛假信息或模擬真實人物行為,從文字、圖片到音頻、視頻,全方位誤導(dǎo)公眾判斷;部署智能機器人作為隱匿于網(wǎng)絡(luò)暗處的“煽動者”,批量散播信息并擴大傳播聲量,蓄意挑起對立情緒;以及通過大數(shù)據(jù)分析預(yù)測公眾情緒與輿論走向,將帶有價值傾向性的內(nèi)容融入到生成式人工智能系統(tǒng)當(dāng)中。國際認(rèn)知戰(zhàn)的智能化新趨勢正日益成為國際競爭和大國博弈新常態(tài),它可能加劇國家間的認(rèn)知隔閡與偏見,對國際關(guān)系的和諧穩(wěn)定發(fā)展構(gòu)成嚴(yán)峻挑戰(zhàn),對各國的國家安全帶來嚴(yán)重威脅,亟待對其趨勢特征、實踐應(yīng)用以及應(yīng)對策略展開研究。

    一、人工智能時代國際認(rèn)知戰(zhàn)的趨勢與特征分析(一)技術(shù)數(shù)智化:智能化、精準(zhǔn)化、自動化開展認(rèn)知干預(yù)

    人工智能、大數(shù)據(jù)等技術(shù)的革新與發(fā)展,使得認(rèn)知戰(zhàn)進入了一個全新的智能化時代。這種技術(shù)驅(qū)動的認(rèn)知操縱改變了傳統(tǒng)認(rèn)知博弈的運行機制,認(rèn)知域博弈從單向度、無差別、泛眾化的認(rèn)知干預(yù)轉(zhuǎn)變?yōu)槿轿弧⑨槍π?、精?zhǔn)化的認(rèn)知覆蓋和觀念形塑。博弈主體依托人工智能、大數(shù)據(jù)等數(shù)智技術(shù),利用先進算法、海量數(shù)據(jù)挖掘來分析認(rèn)知受眾的價值偏好、心理特征、興趣習(xí)慣等方面,精準(zhǔn)識別和定位不同受眾的認(rèn)知盲區(qū),通過部署社交機器人、運用生成式人工智能等按照預(yù)設(shè)的認(rèn)知方向和受眾偏好生產(chǎn)和傳播具有迷惑性、誘導(dǎo)性的認(rèn)知內(nèi)容,以實現(xiàn)認(rèn)知內(nèi)容的智能推薦、精準(zhǔn)覆蓋、自動傳播,從而在新的認(rèn)知場域中影響、感染和塑造目標(biāo)對象在特定議題上的態(tài)度立場,最終產(chǎn)生認(rèn)知質(zhì)變。

    (二)內(nèi)容敘事化:隱蔽化、主導(dǎo)化、情感化進行認(rèn)知誘導(dǎo)

    人工智能時代背景下,各種敘事策略被應(yīng)用于認(rèn)知敘事中,隱蔽敘事、主導(dǎo)敘事、情感敘事是其重要敘事方式,直接影響認(rèn)知受眾的思維觀念和行為模式。第一,博弈主體以隱蔽化的敘事手段,借助×(原推特)、臉書等社交媒體渠道,將具有欺騙性、目的性的認(rèn)知內(nèi)容巧妙包裝成看似中立、客觀、準(zhǔn)確的內(nèi)容。以蘊含特定觀點與立場的文化滲透、價值觀輸出、輿論引導(dǎo)等間接方式,潛移默化地削弱和改變目標(biāo)受眾認(rèn)知。人工智能時代下,傳播主體多元化、信息制造高效率、內(nèi)容傳輸高密度、用戶身份匿名化等突出特征使得對全部內(nèi)容進行追蹤和溯源變得極為困難,這也進一步加劇了認(rèn)知攻擊的隱蔽性;第二,主導(dǎo)敘事是博弈主體又一常用的敘事策略。博弈主體通過算法推薦等技術(shù),精心宣傳具有一致傾向性的敘事內(nèi)容,以此統(tǒng)一輿論導(dǎo)向和擴大輿論聲勢,最終促使目標(biāo)受眾將這些內(nèi)容吸收、內(nèi)化和鞏固,形成認(rèn)知認(rèn)同;第三,情感化敘事是煽動對立情緒、調(diào)動對抗心理、引發(fā)情感共鳴的重要手段,有助于博取社會同情和操縱受眾認(rèn)知。烏克蘭危機中,烏克蘭方面大量利用婦女兒童等弱勢群體作為“新聞”素材來煽動民眾的反戰(zhàn)反俄情緒,試圖博得國際社會的同情與關(guān)注。例如,烏克蘭指責(zé)俄軍空襲了馬里烏波爾的一家婦產(chǎn)醫(yī)院造成母親、兒童等人員傷亡,隨即關(guān)于馬里烏波爾婦產(chǎn)醫(yī)院被俄軍轟炸的視頻(配有煽情背景音樂)、極具視覺沖擊力的圖片大量在推特平臺中出現(xiàn)。期間,一張臉上流著鮮血、站在被炮彈摧毀的婦產(chǎn)醫(yī)院外的孕婦照片多次出現(xiàn),對公眾產(chǎn)生了強烈的情感沖擊效果。CNN、BBC等多家西方媒體跟進報道時譴責(zé)該導(dǎo)彈空襲是“暴行”,是“正在發(fā)生針對烏克蘭人的種族滅絕的證據(jù)”。俄羅斯國防部則否認(rèn)了上述指控,并且俄羅斯駐英國大使館在其官方社交賬號發(fā)文稱,該事件炒作的“遭襲孕婦”實為一名烏克蘭“網(wǎng)紅”扮演,臉上的血跡只是“逼真的化妝”。

    (三)信息武器化:多模態(tài)、病毒性、政治化貫穿認(rèn)知博弈

    認(rèn)知域是國家意識形態(tài)斗爭的新領(lǐng)域,也是大國競爭博弈的重要場域,通過實施認(rèn)知策略、將認(rèn)知域武器化,最終構(gòu)建符合自身立場、有利于己方價值的認(rèn)知環(huán)境和認(rèn)知場域。③在全球化背景下的認(rèn)知戰(zhàn)中,信息是其核心裝備和攻擊武器,借助人工智能驅(qū)動的多維度分析、多主體協(xié)同以及多渠道分發(fā),可以迅速將虛假信息、誤導(dǎo)信息傳播到目標(biāo)方,以達到混淆視聽、制造混亂、重塑認(rèn)知圖譜的自的。在此過程中,策略性地融合文本、圖片、音頻、視頻等多模態(tài)信息形式,充分利用社交媒體、新聞媒體、電子郵件等多種信息傳播平臺,憑借用戶基數(shù)龐大、信息以指數(shù)級速度迭代傳播等優(yōu)勢,實現(xiàn)信息的裂變式傳播與病毒式擴散,這也使得國際認(rèn)知戰(zhàn)演化成為一種極具破壞力的高度武器化攻擊形態(tài)。進一步來看,認(rèn)知戰(zhàn)深嵌國家戰(zhàn)略體系,其信息內(nèi)容往往被賦予了濃厚的政治色彩。尤其在人工智能時代,技術(shù)背后的數(shù)據(jù)和算法是新的權(quán)力象征,能夠從一定程度上影響人的政治判斷和政治選擇,間接把控政治走向和政治議程,進而形塑有利于己方立場的認(rèn)知框架和認(rèn)知共識。

    二、人工智能在國際認(rèn)知戰(zhàn)中的實踐應(yīng)用

    (一)利用智能算法開展精細畫像并精準(zhǔn)推送定制化信息

    在人工智能時代背景下,智能算法已成為信息從生成到分發(fā)、傳播到接收這一系列過程中的核心邏輯與實施手段,在認(rèn)知戰(zhàn)的全過程及各個方面均貫穿著算法博弈、算術(shù)對抗與算力較量。利用智能算法可以對目標(biāo)對象的個人身份、心理特征、行為習(xí)慣、興趣偏好等進行綜合分析計算,形成精準(zhǔn)化的人群畫像,準(zhǔn)確估計和預(yù)測目標(biāo)對象的心理需求、認(rèn)知狀態(tài)和有可能產(chǎn)生的行為模式,從而對其實施有針對性的信息推送,進一步將己方的數(shù)據(jù)優(yōu)勢、信息優(yōu)勢、算法優(yōu)勢轉(zhuǎn)化為智能優(yōu)勢、戰(zhàn)力優(yōu)勢和制勝優(yōu)勢。正如《衛(wèi)報》《紐約時報》等報道的咨詢公司劍橋分析(CambridgeAnalytica)助攻特朗普的國際政治競選事件中,劍橋分析公司收集用戶身份、朋友關(guān)系網(wǎng)和“點贊”等數(shù)據(jù)信息來識別美國選民性格,根據(jù)分析結(jié)果在持槍權(quán)議題上,針對冒險型沖動性格用戶、保護者型性格用戶、理性思考和運籌帷幄型性格用戶投送針對性的政治廣告。④在新冠疫情溯源、抗疫政策等議題上,國際社交媒體平臺借助算法的交互特性,收集分析用戶對中國問題的固有認(rèn)知態(tài)度,隨后將一系列不實信息和定制化的極端內(nèi)容精準(zhǔn)投送至用戶,以此達到污名化中國的目的。戰(zhàn)爭沖突議題中,烏克蘭通過限流封刪、添加標(biāo)簽、降低推文內(nèi)容可見度等減少來自俄羅斯媒體的內(nèi)容曝光度,并開展一系列宣傳攻勢以塑造戰(zhàn)場英雄、宣傳民眾苦難、樹立堅強幸存者的己方國家形象,從而影響民眾認(rèn)知和爭取國內(nèi)及國際社會的支持。在巴以沖突中,以色列通過人工智能算法分析社交媒體用戶的偏好,有針對性地推送以軍作戰(zhàn)相關(guān)信息,側(cè)重宣傳以軍為減少傷亡和保護平民生命而做出種種努力的“正義性”、強化自身的“受害者”形象、指控哈馬斯開展的軍事行動是“恐怖主義襲擊”,以此消解國際與論的理性認(rèn)知和對哈馬斯的支持。

    (二)應(yīng)用深度偽造技術(shù)偽造多模態(tài)信息并模糊受眾認(rèn)知

    深度偽造主要依賴生成式對抗網(wǎng)絡(luò) (GAN),是一種基于深度學(xué)習(xí)的新型媒體偽造算法技術(shù),能夠進行文本生成、圖片合成、音頻處理、視頻創(chuàng)作的多模態(tài)信息偽造,其高度仿真性顛覆了“眼見為實”的觀念,易產(chǎn)生認(rèn)知混淆和構(gòu)成認(rèn)知威脅。③9圖片偽造方面,一張顯示五角大樓發(fā)生爆炸的偽造圖片在推特上瘋傳,這引發(fā)了“今日俄羅斯”(RT)和印度媒體共和電視(RepublicTV)的迅速轉(zhuǎn)發(fā)報道,并造成了當(dāng)日美股震蕩;音頻偽造方面,以斯洛伐克議會選舉為例,這場選舉關(guān)乎斯洛伐克對烏克蘭的軍事援助及對北約的支持立場,然而在選民即將投票的關(guān)鍵時刻,一段該國進步黨領(lǐng)袖米哈爾·西梅奇卡與記者討論如何操縱選舉并從該國少數(shù)民族羅姆人手中購買選票的偽造音頻流傳于網(wǎng)絡(luò),社交媒體上有成千上萬人進行轉(zhuǎn)發(fā)分享,最終這位支持北約并與西方利益保持一致的候選人被支持與俄羅斯建立更密切關(guān)系的對手擊??;視頻偽造方面,有研究表明,人工智能現(xiàn)已能夠大規(guī)模制作與真實視頻極為相似的合成視頻,即所謂的“深度偽造”,在政治類視頻中的深度偽造可能加劇新聞欺騙,導(dǎo)致普遍的不確定性和憤世嫉俗情緒。烏克蘭危機中,烏克蘭總統(tǒng)澤連斯基“呼吁士兵放下武器投降”、俄羅斯總統(tǒng)普京宣布“已實現(xiàn)和平”、烏克蘭父親戰(zhàn)前與女兒揮淚訣別等深度偽造視頻在社交媒體中大量傳播,具有高度的視覺和聽覺欺騙效果。

    (三)運用社交機器人自動批量傳播信息并引導(dǎo)議題內(nèi)容

    社交機器人實質(zhì)上是一種數(shù)據(jù)驅(qū)動的技術(shù)工具,它能夠自動生成內(nèi)容、建立社交網(wǎng)絡(luò)以及進行信息傳播分發(fā),并且通過數(shù)據(jù)處理模擬出具有人格化特征的虛擬主體。

    目前,“人+社交機器人”共生的傳播生態(tài)與技術(shù)模式已經(jīng)成為開展傳播活動的普遍圖景,其具有影響輿論生成邏輯的能力。社交機器人作為不易察覺的“意見環(huán)境塑造者”,通常在×等平臺上冒充真實(人類)用戶,以放大和壓制特定的信息流、提前并頻繁轉(zhuǎn)發(fā)新出現(xiàn)的新聞、標(biāo)記或提及有影響力的人物等操縱路徑來影響人類認(rèn)知,將來自社交機器人的低可信度內(nèi)容傳播給社交媒體用戶,@以達到網(wǎng)絡(luò)滲透、輿論引導(dǎo)與攻擊、認(rèn)知干預(yù)與控制等目的。例如,在2016年美國總統(tǒng)大選中,機器人參與傳播的虛假新聞或擴散極具偏見的新聞文章影響了與論和總統(tǒng)選舉走向。@在2017年海灣斷交危機中,有至少 71% 的活躍賬戶為機器人,批量生產(chǎn)和宣傳關(guān)于卡塔爾的負(fù)面信息,并營造卡塔爾基層反對塔米姆政權(quán)的假象。此外,在國際敘事方面,澳大利亞研究所“負(fù)責(zé)任技術(shù)中心”發(fā)布的一篇題為《像病毒一樣—新冠病毒假消息的協(xié)同傳播》研究報告顯示,一批有組織的“網(wǎng)絡(luò)水軍”在社交媒體上步調(diào)一致地散布所謂“新冠病毒是中國制造的生物武器”的陰謀論。僅在短短十天內(nèi),共計有882條與該陰謀論相關(guān)的原創(chuàng)推文,在其發(fā)布后被高度自動機器人賬號、機器人與人工混合賬號以及人工賬號迅速轉(zhuǎn)發(fā),估算閱讀量高達500萬次。該研究進一步分析發(fā)現(xiàn),涉華陰謀論的網(wǎng)絡(luò)傳播擴散模式還具有高度協(xié)同特征,即存在一個包含2903個賬號的共同轉(zhuǎn)發(fā)網(wǎng)絡(luò),并且它們之間產(chǎn)生了超4000次的聯(lián)系或轉(zhuǎn)發(fā)關(guān)系。另一篇由斯坦福大學(xué)網(wǎng)絡(luò)觀察室和社交網(wǎng)絡(luò)分析機構(gòu)格拉菲卡研究公司聯(lián)合發(fā)布的報告《聽不到的聲音一一五年來親西方的隱蔽影響力行動評估》顯示,在推特、臉書、照片墻和其他五個社交媒體平臺間,存在一個相互關(guān)聯(lián)的賬戶網(wǎng)絡(luò),這些賬戶分為不同群組,使用欺騙策略,通過具有掩蓋政治動機的策略手段,即按照一定時間間隔自動發(fā)帖、使用相同圖片時對圖片說明和標(biāo)題做少許修改、在發(fā)出的帖子之間插播一些關(guān)于文化、自然美景之類的內(nèi)容,開展協(xié)同行動,以此對中東和中亞地區(qū)推廣親西方敘事,實施支持美國及其盟友并反對俄羅斯、中國、伊朗等國家的敘事框架。@

    (四)基于生成式人工智能傳輸價值觀偏見并主導(dǎo)認(rèn)知方向

    生成式人工智能作為新的國際傳播行動者、新的知識獲取和認(rèn)知模式、新的真實性問題、新的國家能力象征,@本身并非是“中立”的橋梁或產(chǎn)生“鏡像”反映,而是通過特有的邏輯框架與表達方式來對客觀世界進行描述和呈現(xiàn)。在資本、政權(quán)等影響下,可能會在國際關(guān)系中催生出一種“馬太效應(yīng)”,進而形成一種“技術(shù)利維坦”的政治格局,并將生成式人工智能作為混淆視聽、奴役他國民眾的戰(zhàn)略敘事工具。生成式人工智能通過人機交互生產(chǎn)內(nèi)容,為意識形態(tài)觀念跨文化、國別、地域傳播提供了技術(shù)便利,進一步加劇了信息繭房效應(yīng)并形成技術(shù)霸權(quán)。生成式人工智能可能在國家政治、環(huán)境保護、種族與刻板印象等議題中產(chǎn)生價值觀偏見,這在一定程度上主導(dǎo)了受眾和社會的認(rèn)知方向,加劇了認(rèn)知偏執(zhí)風(fēng)險。

    在國家政治性議題上,ChatGPT多語言模型可能會根據(jù)其不同類型的訓(xùn)練語言形成“政治身份”和政治偏見。通過提出關(guān)于美國和中國備受關(guān)注的相同政治問題后,研究發(fā)現(xiàn)簡體中文版GPT模型傾向于提供親中信息以及對中國問題有較少的負(fù)面情緒,而英文版GPT對中國的負(fù)面情緒明顯增多。

    在環(huán)境保護議題上,基于ChatGPT3.5,有超過三分之二的答案來源于美國、歐洲、加拿大或澳大利亞的生態(tài)修復(fù)證據(jù),在很大程度上忽略了來自低收入和中低收入國家的證據(jù)以及土著和社區(qū)的生態(tài)修復(fù)經(jīng)驗,直觀來看,對高收入國家相關(guān)的信息提及頻率是低收入和中低收入國家的7.8倍。

    在種族與刻板印象上議題上,預(yù)先訓(xùn)練的通用語義模型(BERT)發(fā)現(xiàn),與黑人男性相比,亞裔男性被刻板印象為缺乏陽剛之氣和缺少道德感/信任感。與黑人男性和黑人女性相比,亞裔男性和亞裔女性分別被刻板印象為肌肉不發(fā)達/運動能力較差、不太自信/支配欲較弱,但更善于交際/友好、更能干/聰明。

    三、智能化國際認(rèn)知戰(zhàn)的風(fēng)險挑戰(zhàn)與應(yīng)對策略

    第一,智能化認(rèn)知戰(zhàn)易引發(fā)全球信息失序和加劇國際沖突。要重視對智能化國際認(rèn)知戰(zhàn)的科學(xué)認(rèn)識、切實提升防范應(yīng)對能力。認(rèn)知戰(zhàn)中的信息內(nèi)容往往具有誘導(dǎo)性、偏見性、目的性,這不僅可能導(dǎo)致虛假信息的泛濫,擾亂全球信息生態(tài)的秩序,還可能加劇社會矛盾的激化,觸發(fā)一系列社會動蕩、國際沖突的連鎖反應(yīng),甚至對國家意識形態(tài)安全構(gòu)成嚴(yán)重威脅。因此,需要從國家安全戰(zhàn)略高度切實提升涉認(rèn)知操縱相關(guān)內(nèi)容的風(fēng)險意識,對于潛在的認(rèn)知風(fēng)險保持高度警惕并及時研判和防控,進一步加強智能化認(rèn)知防范與科學(xué)應(yīng)對的能力建設(shè)。尤其面對全時、全域、全手段的認(rèn)知塑造趨勢,應(yīng)深刻把握認(rèn)知戰(zhàn)開展的規(guī)律特點和發(fā)展趨勢,深入分析總結(jié)認(rèn)知戰(zhàn)的策略手段和實踐做法,以更加全面地理解認(rèn)知戰(zhàn)的復(fù)雜性與多樣性,從而為制定科學(xué)有效的防范策略提供堅實支撐。

    第二,數(shù)智化、隱蔽化、敘事化的信息操縱加劇公眾認(rèn)知偏差。應(yīng)注重培塑受眾的媒介素養(yǎng)、不斷提升信息辨別能力。當(dāng)前國際認(rèn)知戰(zhàn)中,戰(zhàn)略意圖、操縱手段以及信息傳播等各方面均主要依托受眾深層的知識結(jié)構(gòu)、情感因素與認(rèn)同分歧來展開隱性的認(rèn)知影響和長線的認(rèn)知塑造,并借助大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)將認(rèn)知戰(zhàn)內(nèi)嵌于軍事行動、政治競選等全鏈條之中。通過設(shè)置信息“迷霧”與“陷阱”開展認(rèn)知爭奪和國際博弈,制造了博弈雙方的認(rèn)知對立,使受眾在潛移默化中接受并內(nèi)化其中的觀點與立場,這加劇了公眾的認(rèn)知偏差,并影響了公眾的判斷與決策。長遠來看,切實提升受眾對虛假信息和認(rèn)知操縱的識別能力和批判思維是應(yīng)對認(rèn)知戰(zhàn)風(fēng)險的長效機制,應(yīng)進一步培塑受眾的媒介素養(yǎng)、算法素養(yǎng)及思辯素養(yǎng),提高認(rèn)知警覺性、信息辨別能力、風(fēng)險應(yīng)對能力,從而引導(dǎo)公眾構(gòu)建健康、理性的認(rèn)知框架,共同筑牢堅實的思想陣地。

    第三,多場景、多主體、多手段等新特點增加了及時精準(zhǔn)識別智能化國際認(rèn)知戰(zhàn)的難度。應(yīng)充分發(fā)掘智能技術(shù)潛力、加快培育復(fù)合型專業(yè)化人才。國際認(rèn)知戰(zhàn)的作戰(zhàn)場景豐富、作戰(zhàn)主體多元、作戰(zhàn)對象廣泛、作戰(zhàn)手段多樣、作戰(zhàn)技術(shù)先進,這些因素相互交織,使得對于國際認(rèn)知戰(zhàn)的及時精準(zhǔn)識別變得較為困難與復(fù)雜,同時對專業(yè)化人才建設(shè)帶來了較高挑戰(zhàn)。對此,一方面,要以價值理性引導(dǎo)工具理性,積極研發(fā)基于大數(shù)據(jù)、人工智能驅(qū)動的更加高效、智能的監(jiān)測和防御系統(tǒng),對網(wǎng)絡(luò)信息進行實時監(jiān)測與分析,及時發(fā)現(xiàn)并阻斷虛假信息、誤導(dǎo)信息的傳播路徑,在風(fēng)險識別、響應(yīng)處置、防御強化、指揮決策等方面提供堅實的技術(shù)支撐;另一方面,要培養(yǎng)高素質(zhì)、專業(yè)化、國際化的國際傳播人才隊伍。應(yīng)具備跨學(xué)科的知識架構(gòu),不僅精通新聞傳播學(xué)、國際關(guān)系學(xué)、心理學(xué)等領(lǐng)域的核心理論,還要廣泛涉獵信息技術(shù)、數(shù)據(jù)分析等前沿科學(xué)知識。此外,需要具備廣闊的國際視野,擁有出色的跨文化溝通能力,熟練掌握智能化數(shù)字技術(shù),并對認(rèn)知戰(zhàn)具有全面而系統(tǒng)的洞察,以便更好地在嚴(yán)峻復(fù)雜的國際環(huán)境中敏銳捕捉關(guān)鍵信息,并科學(xué)制定有效的應(yīng)對方案。

    第四,智能化認(rèn)知戰(zhàn)可能阻礙和威脅世界文明交流互鑒。應(yīng)以全人類共同價值為引領(lǐng)、加快推進構(gòu)建人類命運共同體。認(rèn)知戰(zhàn)場的疆域已跨越國界限制,其影響正在向全球各個地方蔓延,一定程度上阻礙和威脅了不同文明之間的交流與互鑒,進而影響到了全球文化的多樣性和人類社會的和諧共生。為應(yīng)對國際認(rèn)知戰(zhàn)帶來的沖擊與風(fēng)險,不僅需要強化本國認(rèn)知作戰(zhàn)的戰(zhàn)略部署,更需要立足全球視野,突破零和博弈的思維桎梏,以國際傳播為抓手,以倡導(dǎo)全球人類共同價值、促進文明交流互鑒為出發(fā)點,進一步加強不同國家間、不同區(qū)域間的交流對話和經(jīng)驗共享,致力于建構(gòu)跨國交流與對話的常態(tài)化機制,共同推動構(gòu)建人類命運共同體和提高化解國家間沖突矛盾的能力水平。對我國而言,應(yīng)持續(xù)夯實認(rèn)知敘事的國際傳播能力,通過官方敘事、媒體敘事、學(xué)術(shù)敘事、民間敘事、他者敘事的組合傳播,積極促進外宣內(nèi)容適配不同文化的敘事邏輯,構(gòu)建共通的認(rèn)知空間和強化文化認(rèn)同,全面打造全方位、立體式的認(rèn)知敘事傳播平臺矩陣,并深入開展各種形式的文明交流互鑒活動,以推進國際社會對中國治理和中國智慧的深入理解和具身認(rèn)知,最廣泛地爭取國際受眾和國際社會對我國的正向認(rèn)知,塑造展示可信、可愛、可敬的中國形象。

    本文系國家社科基金重大招標(biāo)項目“國際輿論戰(zhàn)中涉華虛假信息傳播及對策研究”(24amp;ZD217)的階段性研究成果。

    賴凱聲系暨南大學(xué)新聞與傳播學(xué)院教授、博士生導(dǎo)師,暨南大學(xué)國際學(xué)院副院長;劉映萱系暨南大學(xué)新聞與傳播學(xué)院博士研究生

    「注釋」

    ① Cao,K.,et al.,“Countering cognitive warfare:awareness and resilience”,NatoReview,2021,

    ② 梁曉波:《認(rèn)知作戰(zhàn)能力域外觀察》,《人民論壇·學(xué)術(shù)前沿》2023年第11期,第73-85頁。

    ③ 胡啟明、王佳:《認(rèn)知域下我國意識形態(tài)風(fēng)險及應(yīng)對》,《南京郵電大學(xué)學(xué)報(社會科學(xué)版)》2024年第10期,第1-11頁。

    ④ 孫寶云、李艷、齊?。骸毒W(wǎng)絡(luò)安全影響政治安全的微觀分析一 以“劍橋分析”事件為例》,《保密科學(xué)技術(shù)》2020年第4期,第27-34頁。

    ⑤ 相德寶、曹春曉:《國際社交媒體平臺算法對涉華國際輿論的價值偏見及其治理》,《對外傳播》2022年第10期,第8-11頁。

    ⑥ Seow,JW.,etal.,“A comprehensive overview of Deepfake:Generation,detection,dsesd”,g.351-371.

    ⑦ 羅昕、周源:《深度偽造技術(shù)的傳播風(fēng)險及其治理》,《青年記者》2023年第23期,第84-87頁。

    ⑧ 黎春嫻:《深度偽造會帶來全新的“認(rèn)識威脅”嗎?》,《自然辯證法研究》2024年第8期,第66-73頁。

    ⑨ 趙國寧:《智能時代“深度合成”的技術(shù)邏輯與傳播生態(tài)變革》,《新聞界》2021年第6期,第65-76頁。

    ⑩"“Verified”Twitter accounts share fake image of“explosion” near Pentagon,causing confusion,CNN,https://www.cnn.com/2023/05/22/tech/twitter-fake-image-pentagon-explosion/index.html,2023年5月23日。

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    ②2 鐘海、齊冰《生成式人工智能意識形態(tài)風(fēng)險:邏輯審視、樣態(tài)呈現(xiàn)及防范對策》,《黨政研究》2024年第4期,第14-22+124頁。

    ②3 Zhou,D.amp; Zhang,Y.,“Red AI? Inconsistent responses from gpt3.5 models onpolitical issues in the USand China”,arXiv preprint arXiv:2312.09917,2023.

    Urzedo,D.,et al.,“AI chatbots contribute to global conservation injustices”,Humanitiesand Social Sciences Communications,vol.11,no.1,2024,pp1-8.

    ② 5 Bao,H W S.amp; Gries,P.,“Intersectional race-gender stereotypes in naturallanguage”,BritishJournalofSocialPsychology,vol.63,no.4,2024,pp.1-1786.

    責(zé)編:霍瑤

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