跨文化传播中的人工智能:应用场景、伦理风险与治理路径.pdf
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1、64 2023.82023年第8期科技文化与传播跨文化传播中的人工智能:应用场景、伦理风险与治理路径一、引言人工智能(Artificial Intelligence,简称“AI”)是技术不断发展进步的成果,公认其起源于1956年,由约翰麦卡锡(John McCarthy)等科学家在达特茅斯会议上提出。但时至今日,人工智能的定义仍没有统一界定。斯坦福大学人工智能研究中心N.J.尼尔逊教授认为,“人工智能是关于知识的科学”,所谓“知识的科学”就是研究知识的表示、知识的获取和知识的运用。1自1956年以来,人工智能的发展经历了3次浪潮,从快速发展到初步产业化,到如今信息时代催生下迎来的大规模爆发。大
2、量的资金和人力投入到了人工智能的研发和应用中,人工智能的发展范围不断拓宽。跨文化传播是指各种文化信息在时间和空间范围内流动、共享和互动的过程2,其研究内容不仅包括不同文化背景中的个人、群体、组织和国家之间交往的特点和规律,也涉及文化冲突与解决的途径、技术发展对文化的影响等诸多方面。3在互联网时代背景下,当今文化信息的传播逐渐从大众传播演变为个体传播,由于技术的发展,传播媒介从过去单一的广播、电视、报纸的大众传媒发展到传统媒体与互联网新媒体共存的局面。相比于传统媒体,新媒体在主流外宣旗舰媒体、海外主流媒体和自媒体方面都充分发挥了传播优势,可以更好地实现系统性和网络化传播模式下人际传颜静1曾道建2
3、,31.湖南师范大学外国语学院,湖南,长沙,410081;2.湖南师范大学信息科学与工程学院,湖南,长沙,410081;3.湖南师范大学语言与文化研究院,湖南,长沙,410081摘 要:当前,人工智能技术在各大新闻和社交媒体中广泛应用,为信息传播带来了极大的便利,但也催生了交互过程中的支配、隐私、歧视等伦理问题。文章从传播过程出发,梳理了人工智能应用下跨文化传播内容的采集、生产、投放和管理的应用场景,分析其在技术实现和技术应用中,可能产生虚假信息和谣言的采集及传播、失业、算法歧视和偏见、隐私泄露、信息茧房、意识形态侵害等伦理风险,提出应加强内容筛选和审查机制、提高算法的透明度和可解释性,完善用
4、户反馈和政府监管机制以及推进职工转岗和企业转型等建议。关键词:跨文化传播;人工智能;新兴媒体;伦理风险;伦理治理中图分类号:TP18;G206 文献标识码:A DOI:10.19881/ki.1006-3676.2023.08.09作者简介:颜静,女,1999年生,硕士研究生,研究方向:计算传播、数字人文。曾道建,男,1985年生,博士,副教授,研究方向:人工智能、自然语言处理。65 2023.8播和群体传播的互动性。4根据拉斯韦尔提出的 5W 线性传播模式,传播的五项基本要素分别为“谁说什么通过什么渠道对谁说取得什么效果”,即传播主体、传播内容、传播渠道、传播受众和传播效果。5目前,人工智能
5、技术在依据此五项传播要素划分的采集、生产、投放和管理场景下均有应用,大大提高了传播效率和精准性,但由于技术自身的缺陷和技术应用过程中的问题,也导致了支配、隐私、歧视等一系列伦理风险。笔者将从应用场景、伦理风险、治理路径 3 个方面对跨文化传播中的人工智能技术进行剖析和探讨,以期为人工智能技术助力跨文化传播研究提供参考借鉴。二、人工智能在跨文化传播中的应用场景从传播的五要素和传播过程出发,可将人工智能在跨文化传播中的应用分为4个方面:对文化信息的智能采集、智能生产、智能投放以及智能管理。其中,智能采集和智能生产能有效解决传播主体的代表性和传播内容的真实性问题,而智能投放则保证传播渠道和传播受众的
6、精准性,最后,智能管理再根据受体的反馈进一步对传播内容、传播渠道和传播受众进行提升和优化。其具体的应用场景、算法技术和媒体案例经梳理总结后,如表1所示。(一)智能采集在智能传播时代,信息采集告别了传统的人工统计方法而走向了借助人工智能和大数据的自动化方法。基于此,社交媒体和各个平台的新闻数据可以被快速高效地挖掘定位,得到智能化的采集后精准地用于媒体内容的生产和传播中。以英国广播公司BBC为例,作为世界最大的新闻媒体之一,BBC 运用人工智能建立了一个可以用于新闻聚合和内容提取的智能信息采集机器人Juicer,以监控国际、国内和地方新闻媒体的 850 个新闻源。在对新闻的原始文本和元数据进行抓取
7、后,BBC Juicer应用命名实体识别技术对文本中提到的概念进行识别并标记,为媒体工作者提供信源、地点、人物和事件的智能检索以及国际传播上的趋势分析。6美联社也配置了相应的信息监控工具 SAM。在 SAM 上,美联社的采编人员可以实时搜索和追踪原 Twitter 和其他社交媒体平台上的新闻线索,相对于人工手动来监控社交媒体的新闻而言,有效提高了采编的效率和水准。7路透社采用路透社追踪器(Reuters Tracer),吸收原Twitter的数据流来追踪新闻事件的发生,使用各种类型的数据挖掘技术,首先用聚类算法来寻找对话,再通过分类和排序来确定主题和优先级,准确获取新闻的标题和摘要。8(二)智
8、能生产目前,在新闻媒体中,已出现大量机器写作、可视化新闻和虚拟主播等一系列利用人工智能手段进行新闻创作和生产的案例。其中,机器写作最先被提出并得到广泛应用。机器写作运用人工智能算法将智能采集阶段收集的数据进行加工处理后自动生成稿件,其应用最早可以追颜静,曾道建.跨文化传播中的人工智能:应用场景、伦理风险与治理路径智能采集智能生产智能投放智能管理应用场景信息采集机器人机器写作虚拟主播可视化资讯个性化智能推荐评论分析和管理算法技术数据挖掘知识图谱自然语言处理自然语言处理和生成深度学习推荐系统机器学习自然语言处理媒体案例BBC 的 Juicer、美联社的SAM、路透社的 ReutersTracerS
9、tatsMonkey 体育报道、华盛顿邮报Heliograf、美联社的WordSmith 和 Wibbbitz、洛杉矶时报的QuakeBotFacebook的边际排名算法、Google 的 wide deep 模型、YouTube 深度学习推荐模型、剑桥分析公司的OCEAN 模型TheCoralProject(珊瑚计划)、纽约时报的Moderator系统 来源:笔者结合陈昌凤,霍婕以人为本:人工智能技术在新闻传播领域的应用1及相关文献资料整理。表 1人工智能在跨文化传播中的应用66 2023.82023年第8期科技文化与传播溯到 2009 年,美国职业棒球赛上首次用 StatsMonkey 的
10、人工软件完成了一篇体育报道。9随后的几年里,其他媒体也有如华盛顿邮报的写作机器人Heliograf,美联社的 Wordsmith 以及洛杉矶时报的 QuakeBot 等。以美联社所使用的 Wordsmith 为例,Wordsmith 首先获取和分析需报道的对象的相关数据,将数据放到历时性的演变中来进行解读,再利用自然语言生成技术生成稿件。除此之外,美联社还有一大智能生产工具Wibbitz。Wibbitz是一个主打自动化视频创作的平台,即将文本转换为视频。无需任何人工帮助,Wibbitz能将一段纯文字文本自动转化成一段视频短片,短片的内容包括照片、旁白、图表等各种多媒体元素,转化步骤也是在分析用
11、户上传的文本数据后,先生成简短的视频脚本,再根据脚本在短短几秒内自动将一系列照片或视频片段拼接起来,加上音效后形成一个内容完整且丰富的短视频。10(三)智能投放在媒体内容得到采集和生产后,基于人工智能算法的推荐系统可通过分析用户和其浏览的项目属性信息、浏览行为数据和用户社交网络信息等数据,实现个性化的内容推荐和投放。11以Facebook为例,Facebook最初采用紧扣用户社交关系的边际排名算法(Edge Rank Algorithm)进行社交分发,算法涉及的核心要素分别是用户与内容发布者之间的亲密度分数,用户反馈动作以及内容发布时间的权重。从中可以看出,亲密度和用户反馈动作的引入优化了用户
12、的社交体验,对于用户来说实现了更为精准地推荐。而在之后,Facebook 也借助机器学习方法改进了排序算法,除了最初的 3 个 Edge Rank 因素之外,追加了如Story Bumping(对错过的信息进行二次判断)、Last Actor(根据最近频繁互动进行信息排序的调权)等新的特征和排序方式。122016 年,Google 将深度学习应用于推荐业务中,发表了 wide deep 模型13,YouTube 也同样推出了深度学习推荐模型。在 YouTube 深度学习推荐模型中,整个流程被分成了两步,即候选集生成和候选集排序。生成阶段基于 YouTube 用户的使用行为和兴趣偏好,为用户生成
13、几百个候选视频集,候选视频集进而在排序阶段通过更多的特征维度得到评分和排序,最后选出推荐结果。14另一个典型的智能投放案例,是剑桥分析公司的OCEAN 模型。剑桥分析运用经典的五大人格分类法推导出一个量型工具,来探知人们潜在的心理特征和个性。通过“经验开放性”“尽责性”“外向性”“亲和性”以及“情绪不稳定性”五个维度精确地为一个人建立心理学轮廓档案15,定量描绘其性格,进而推断其政治倾向,从而找到价值观相似的国际受众,并利用大数据技术,实现目标用户的精准定位投放。(四)智能管理智能管理作为智能化传播的最后一个环节,常通过对用户的反馈进行挖掘分析,以调整采集、生产和投放,提高传播效率,同时也为舆
14、情管理和虚假信息治理提供依据。一般来说,用户评论是用户反馈最直接的体现,因此智能管理一般从评论分析入手。美国纽约时报就率先应用了智能技术来管理评论。2015年,纽约时报与谷歌公司旗下的Jigsaw合作创建了The Coral Project(珊瑚计划),该计划依靠人工智能算法对用户进行分级画像,并以此决定哪些用户的评论不必通过审查就可以发布和置顶显示。2017年,纽约时报为了对其新闻的评论区进行进一步的管理,使用了Google开发的人工智能系统 Moderator。通过对纽约时报10 年内评论区里人工管理的超千万条评论进行学习,Moderator建立起了能够优化管理评论区的算法,该算法可以识别
15、和筛除恶意评论,保证了评论区内容的友好性。16三、跨文化传播场景下人工智能的伦理风险伦理指的是处理人与人、人与社会以及人与自然的关系时应遵循的行为准则,是法律制度等具体规范的制定依据,也是与之并列的社会规范。17在人工智能领域,涉及的伦理风险分为两个方面,一是在人工智能67 2023.8的主体性上,二是在其技术实现和应用上。人工智能主体性的伦理风险在于其是否拥有自由意志,和根据伦理准则做出决策的能力。当前学者普遍认为,人工智能仍处于弱人工智能阶段,其视觉识别、智能语音、自然语言处理、机器学习等功能只限于单纯对外界信息进行输入与反馈,尚不具备人类情感与自主意识,也不能够根据情境作出像人一样的智能
16、反应。18-19因此,对于人工智能主体性的伦理风险,只能对其进行预防,伦理风险的重点在于人工智能技术的实现和应用上。(一)成因分析当前背景下,人工智能的伦理风险主要体现在技术实现和技术应用上。在技术实现方面,由于人工智能技术尚未发展完善,本身具有一定的局限性,因此导致事故频发。202022年4月,中国信息通信研究院发布的 人工智能白皮书(2022)指出:“以深度学习为核心的人工智能技术正在不断暴露出由其自身特性引发的风险隐患。”21人工智能技术由于以深度学习模型为核心,存在着脆弱性、复杂性以及过度依赖训练数据的缺陷。脆弱性在于人工算法容易存在安全漏洞,导致拥有被攻击和恶意利用的风险。复杂性是指
17、深度学习模型作为黑盒模型,缺乏可解释性,导致人类的主体地位和知情利益受到损害。而训练数据作为模型的学习样本,具有偏见的数据集将直接导致模型产生歧视性的决策结果。因而,技术的本身实现导致其拥有不可信、不透明以及歧视这3种风险。技术应用方面引发的人工智能伦理问题,主要是人工智能算法的滥用和误用导致的支配、隐私和失业问题。首先,人工智能的数据挖掘和分析可以揭示用户的潜在需求和行为模式,从而给出相应的意见或建议,但如果这些信息未经审查被滥用或误用,就可能产生支配问题。例如,一些算法可能被用于操纵用户的意见和行为,从而塑造用户的决策,这在政治或商业竞争中可能带来风险。其次,大数据背景下,人工智能系统通过
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