生成式人工智能诱发的风险样态、生成逻辑与智慧治理策略——基于传播政治经济学的分析.pdf
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1、188No.42023Gen.No.240NINGXIA SOCIAL SCIENCES宁夏社会科学2023年第4 期总第2 4 0 期生成式人工智能诱发的风险样态、生成逻辑与智慧治理策略基于传播政治经济学的分析崔小燕,张长立(1.中国矿业大学公共管理学院,江苏徐州2 2 1 1 1 6;2.中国矿业大学网络风险治理研究中心,江苏徐州2 2 1 1 1 6)摘要:生成式人工智能已经成为相关组织机构、个人提升自身社会服务水平和能力的现实需要和重要选项,但生成式智能技术平台的网络效应及其诱发技术依赖的资源依附逻辑、诱发技术霸权的资本运作逻辑,以及运作风险治理的制度失灵逻辑却可能会诱发多维风险。因此
2、,采用与泛智能化社会相契合的智慧治理策略,以区块链弥补生成式人工智能的技术缺陷并以“关系的智能化”优化社会关系网络,加快我国“人工智能+”的战略升级并化解部分发达国家的技术霸权风险,推动公共政策的智能化转型并强化公共政策执行过程的威慢性,有助于将生成式人工智能优势转化为治理效能优势,进而推动我国从“互联网+战略到“人工智能+”战略的升级。关键词:生成式人工智能;技术依赖,技术霸权;人工智能经济ChatGPT;区块链;公共政策中图分类号:TP18/G203文献标志码:A文章编号:1 0 0 2-0 2 92(2 0 2 3)0 4-0 1 8 8-1 1一、问题的提出随着国际科技竞争态势的加剧和
3、ChatGPT等科技浪潮的冲击,生成式人工智能在大型语言模型等方面的优势持续彰显。相关数据显示:Chat-GPT自2 0 2 2 年1 2 月公开试用以来,用户规模两个月内破亿,超越TikTok与Instagram,成为史上用户数增速最快的应用程序。同时,ChatGPT的广泛普及使OpenAI的价值增至2 90 亿美元/2)。国内外科技巨头谷歌、微软、百度、阿里巴巴、商汤科技、华为等纷纷进入此领域,展开相关产品和服务的技术研发、市场布局、业务场景拓展等工作,直接驱动了产业升级和科技革新进程,加快了智能时代的崛起进程生成式人工智能主要是指通过各种机器学习方法从数据中学习对象的特征,进而生成全新的
4、、完全原创内容(如文字、图片、视频)的人工智作者简介:崔小燕,女,中国矿业大学网络风险治理研究中心研究员,中国矿业大学公共管理学院行政管理学博士研究生,主要研究方向为人工智能、传播政治经济学;张长立,男,中国矿业大学公共管理学院教授,博士生导师,主要研究方向为公共政策、智慧治理。基金项目:国家社会科学基金一般项目“新媒体技术对国家政治安全的影响及对策研究(项目编号:2 0 BZZ034),江苏省高等教育学会评估委员会一般项目“智能时代研究生日常思政教育质量的智慧保障策略研究”189能 3。作为生成式人工智能的重要代表,ChatGPT等生成式人工智能在复杂理解等方面表现出与人类相似的智能并作出普
5、通正常人类的智能选择,且会随着智能技术的迭代更新而不断强化自身作为内容生产者、传播者等方面的主体地位,已经展现出了通用智能模型的潜力。因此,生成式人工智能将显著改变人类的工作方式与交互方式,成为相关组织机构、个人提升自身社会服务水平和能力的现实需要和重要选项,得到学界的密切关注。目前,多数学者主要从哲学视角挖掘ChatCPT的意义 4 、从情报学视角看生成式AI对本学科研究与实践的影响 5 、从法律视角看生成式人工智能与其相关的六大议题 6 、从出版学视角审视人工智能生成内容的议题 7 、从媒介社会学视角分析生成式AI对新闻传播业的再格式化8 ,认为生成式人工智能已经彻底改变了消费者在后流行病
6、时代的思维、行为和生活方式 9),对科学和社会产生了深远的影响,而传播与社会的治理逻辑将随之发生深刻变革 1 0 。但是,目前针对生成式人工智能的传统规制模式存在困境,需要人文社会科学等领域的研究者提供新的认识世界的框架 1 2 。由于生成式人工智能技术具有技术创新扩散、资本嵌人和制度嵌人功能,和传播政治经济学领域密切相关,且目前学界从此视角对该技术领域进行系统审视的研究较为稀少而薄弱,故在生成式人工智能技术革新进程加快、影响呈指数级增长,且泛智能化应用场景持续拓展、深化的变革时期,从传播政治经济学视角来关注、理解该智能技术产品和服务的不确定性风险,深入探索其运作的技术逻辑、经济逻辑,以及其可
7、能嵌人的关系网络和制度体系,有助于探索此领域中相关风险的善治水平并推动我国从“互联网+”到“人工智能+的战略升级进程二、生成式人工智能诱发的三重风险样态国际著名传播政治经济学学者文森特莫斯建构的商品化、空间化和结构化分析框架认为,相关事物能够通过商业化运作而得以扩张其在空间层次的影响力,进而会通过某种制度化过程嵌人到社会系统之中 1 3 1 35。作为驱动数字经济的重要力量,ChatGPT等生成式人工智能的商业化运作不仅会带来技术依赖风险,而且会通过其影响力的扩张在空间层面获得某种技术霸权力量,进而会试图通过制度嵌人的形式影响该领域相关运行规则并诱发诸多风险。(一)生成式人工智能诱发的技术依赖
8、风险ChatGPT等生成式人工智能技术能够富有效率地将数字信息资源转化为商业价值,常会吸引资本力量到此领域挖掘剩余价值。在资本力量和技术力量的正向循环增强效应中,力量相对弱小的用户群体容易在利益交换中处于弱势地位,并可能在商业盈利模式设计和技术成瘾设计中陷人对该技术产品和服务的过度依赖风险。首先,生成式人工智能产品能够研发契合用户需求的产品和服务,强化了部分用户群体对这一技术依赖的可能性,也容易加剧算法歧视对用户的伤害。在信息超载的网络社会,ChatCPT等生成式人工智能产品不仅可以提供增强的消费者参与、改进的客户服务、个性化和购物、社交互动和沟通实践、成本效益、对消费者行为的洞察和改进的营销
9、活动9,而且能够克服传统搜索软件的信息处理范式,根据用户需求直接输出更简洁、有效的信息产品和服务。生成式人工智能的运作具有创新性的算法设计程序和先进的设计理念,能够更为有效地满足用户需求,增强了对用户群体的吸引力。然而,在数字市场领域中,数据、智能技术驱动下的信息市场自我矫正机制可能存在缺陷,部分实力强大的智能技术平台会依靠精心设计的盈利模式,采取“算法杀熟”等算法歧视行为,实质上违反了市场公平的传统准则,这种通过牺牲为其贡献直接利益的用户群体切身利益来获取超额利润的做法,将直接削弱用户群体对相关平台的社会信任与合作水平。在电子政务领域,生成式人工智能同样会导致算法歧视风险,并通过其政治影响力
10、在社会各子系统中广泛传导,导致诸多政治安全风险。相关研究表明,智能政务ChatGPT化可能会导致算法歧视风险在政务服务领域被无限放大,一旦产生歧视性服务行为便可能导致政府部门作出不公平或歧视性的决策,损害部分公众的合法权益,并进一步加剧社会分化,酿成不可挽回的后果;政务工作者在使用类Chat-GPT时可能产生过度依赖,只是机械地将问题输190人到类ChatCPT中以获取答案,从而失去了独立思考和解决问题的能力,导致政府决策的权力让渡于人工智能,反而容易让决策者成为人工智能的工具;类ChatGPT可能会产生一些虚假政务信息,并基于这些虚假信息做出错误的政务决策,进而对政务决策者产生误导 1 4
11、。由此研究可知,包括智能政务ChatCPT在内的诸多生成式人工智能在不同社会场景中的拓展应用,可能会加剧部分用户群体的技术依赖或技术成瘾症状并出现多样化的伤害。其次,部分利益主体过度的技术依赖倾向,会加大其被资本、平台力量捕获并造成伤害的可能性。在数据爆炸和信息超载的智能社会中,用户个体常无法对相关复杂数据、信息进行分析。由于生成式人工智能技术具有通用技术的潜质,用户使用商业化产品和服务的门槛相对较低,因而部分用户群体常倾向于使用ChatCGPT等生成式人工智能技术工具,甚至可能会因“使用与满足”效应对生成式人工智能产生依赖心理和价值归属感。在部分用户群体作为意见主体的独立性、自主性被侵蚀的情
12、况下,用户对相关问题的分析、判断、认知可能会受到“信息茧房”影响,导致思维固化、认知窄化、群体极化等问题,加剧已经出现的不同网络社群的文化区隔、多元话语体系融合难度的增加等风险 1 5 。资本力量在生成式人工智能研发和平台经济发展过程中占据重要作用,可以通过各种方式对生成式人工智能等要素以及各要素之间的关系施加影响,并以建构拟态环境等方式影响用户的使用偏好或削弱用户对某种深刻问题的体悟程度。相关研究表明,ChatCPT作为传统力量的延伸,是互联网中心化垄断模式的进一步强化,目前,其被互联网巨头及华尔街资本垄断,可能存在被企业利益驱动而滥用的风险,当垄断企业被其背后的国家政治力量影响时,Chat
13、GPT有可能操纵用户作出违背其最佳利益的事情,甚至实现操纵选举、破坏民主进程和传播虚假信息,也可能进一步分化社会,造成分裂和不信任 此种研究表明,ChatCPT等代表的生成式人工智能技术权力与资本权力的结合,可以对相关信息进行选择性加工,通过某种隐性“控制”影响人们对待相关产品和服务的使用态度和消费立场,进而冲击正常的市场秩序和社会秩序。部分用户群体同样会具有主动性,并能够通过自身素养的提高对抗来自不良智能算法的侵蚀,但是生成式人工智能同样可以通过深度学习持续优化系统、升级自身的产品和服务。由于人工智能产品兼具技术效率和资本动力的加持,但个人认知的提升是相对长期的过程,所以人工智能常会达成自身
14、某种目的。(二)生成式人工智能导致的技术霸权风险人工智能的发展高度依赖优质数据资源,人工智能公司也就具有数据公司属性,且会试图通过各种途径采集多维用户数据,通过相关优质算法模型对海量数据信息进行加工。由于用户输人算法模型的信息、知识是海量的,而建构、加工、吸纳数据、信息、知识的模型参数也具有更大难度,能对大语言模型进行研发、修正和部署的企业较为有限,所以进入生成式人工智能领域具有较高门槛。受此先发优势影响,部分人工智能技术寡头将会凭借马太效应不断集聚相关资源,试图强化自身具有通用技术属性,进而通过提供社会基础技术设施的服务享受相关市场、社会、政治红利。目前,在数据、算力、经济实力等方面占据优势
15、的少数超级企业平台垄断了生成式人工智能得以运行的大模型,并试图在市场空间、国际空间等层面拓展其影响力。然而,开发、推广、运营新型生成式人工智能所需的高昂算法、算力、算料等资源成本,不仅提升了该领域的进人门槛,而且可能会在此技术壁垒的制约下形成某种相对封闭的技术生态,甚至可能会形成某种技术霸权。相关研究表明,“在一个极端和混乱的世界里,有权有势的人有更大的动机和能力用人工智能胡作非为,同时,比起彼此合作,人工智能开发团队们更有动力在安全性上偷工减料。斗。”1 6 4 4 4此种阐述虽有些夸张,但却反映了部分超级技术平台可能因为过度追求超额利润,而在数据搜集、信息处理等方面出现道德伦理等问题。例如
16、,在国际政治领域,ChatCPT引发的伦理、道德、人权等问题屡见不鲜,ChatGPT不仅极力维护美国利益,而且秉持美国现行的政治立场,在使用ChatCPT时会以本地利益驱动化,出现同一问题的利益双标现象 。此种现象表明,相关191占据竞争优势的利益主体,可能会在缺乏强力的道德制约、忽略对是非标准的统一认知、过度追求个体利益等因素驱使下,强化技术滥用偏好并诱发伦理问题等人文困惑。为了规避相关伦理风险,技术研发者在对相关智能技术设计、训练过程中设置了某种政治、法律和伦理底线,但仍然可能出现相关智能技术的“越狱”现象。相关资料表明,“ChatGPT的局限性众所周知。OpenAI自己也承认ChatGP
17、T的输出可能是不正确的或有偏见的,例如引用不存在的文章参考或延续性别歧视的刻板印象,对有害指令作出反应,比如生成恶意软件 7 。ChatGPT拥有对直接挑战法律法规和道德伦理底线问题表达拒绝的能力,但是,相关资料却指出,通过改变发问的措辞方式,在刻意诱导下,ChatCPT可能成为违法犯罪思路的策源地 3。由上述研究可知,作为生成式人工智能技术的重要代表,ChatGPT虽然在大型语言模型技术等方面具有优势,但其关键技术还不完全成熟,数据的不当搜集、处理等行为也可能导致数据污染风险,在透明度、稳健性、偏见与歧视方面仍面临技术局限,且在规模化推广中容易诱发多元风险,仍然存在较多可以进步、完善和升级之
18、处。部分西方发达国家不愿对自身不良行为进行有效约束,并试图凭借人工智能技术霸权优势,通过窃密、歧视等方式滥用技术权力,导致他国政治问题的恶化。在技术霸权思维下,部分发达国家会利用人工智能硬件、算法模型、技术生态、原发性创新、应用场景、标准制定等优势,确保自身技术霸主地位。此种试图通过长期掌握核心技术和科技革命主导权,以技术专利、知识产权控制的方式来“冻结”自身与其他国家之间的技术差距,并以此技术、市场垄断谋取超额利润的方式,在某种程度上已经具有技术殖民的属性。相关研究表明,在生成式人工智能领域,我们一方面可以看到我们与美国在人工智能方面存在的技术差距,也需要看到这种技术差距背后隐含的意识形态的
19、话语霸权 1 2 。在人工智能技术效率的加持下,相关资源得以通过网络效应向少数超级技术平台汇集,而市场霸权也将对少数超级技术平台的技术霸权构成正向反馈效应,进而构成对其他多元利益主体的排斥效果并引发冲突,所以上述研究成果具有一定合理性并值得重视。同时,随着技术霸权国家设置的技术壁垒越来越高,发展中国家通过学习方式进入该权力中心领域的可能性越来越小。尽管部分发达国家试图以新方式对技术霸权进行美化包装,但其在实质上增加的不同国家或地区之间的技术鸿沟、数据鸿沟、智能鸿沟与权力鸿沟却不容小靓(三)生成式人工智能容易加剧制度失灵风险生成式人工智能影响力的增加和相关资本力量能量的扩张,容易在交互作用中围绕
20、相关议题形成某种生态,逐渐建构出结构化的权力关系,可能会对传统制度规范构成冲击并诱发治理失灵风险。首先,生成式人工智能的技术运作会给现有制度体系带来挑战,容易增加制度失灵风险。生成式人工智能虽然具有理解用户意图并与其进行交互的能力,但此种互动不仅多受语言文本中介的制约,而且生成式人工智能训练过程也会受相关语料库更新能力的制约。随着语料库更新进程的加快,生成式人工智能技术发展所需的数据来源不仅会面临合法性、真实性、伦理性问题,而且通过多种渠道收集人库的部分用户的私人信息商业秘密等敏感信息,也可能会在部分有心人士诱导性的互动过程中予以泄露,并可能会在多重不确定的新型场景中违规使用,给现有风险监管制
21、度体系构成新的挑战。有研究表明,以ChatGPT为代表的人工智能通用大模型对传统安全责任制形成破坏 1 8 。由于ChatGPT需要用语料库进行预先学习和训练,在数据获取、数据内容、虚假信息等方面便存在违法风险,故上述研究具有可信性。例如,ChatCPT等生成式人工智能不仅需要预先对相关数据、文本进行学习和训练,而且可以通过梳理、整理、编译等方式对现有信息进行改编并生成新的内容。但在此过程中,不仅部分数据的获得可能未经著作权人授权,直接侵犯了相关利益主体的数据权益,而且某些盗版内容或非法网站上的不良信息也会被纳入其中,对数据来源合法性、正当性构成风险,或者诱发违法犯罪行为,给相关制度规范中的安
22、全责任与义务的确定带来冲击。其次,生成式人工智能在具体市场中的应用192场景尚不成熟,应用领域、范围、途径等会超出现有制度体系的规制范围,带来诸如数据跨境流动导致的新型政治安全风险,给现有制度体系带来新挑战。因此,随着生成式人工智能技术迭代升级过程的加快,其产品和服务应用场景的革新频率也会增加,触及传统社会未被关注或探索的领域。不仅如此,尽管生成式人工智能的编码设计和系统运作应凸显人类价值这一观点已经得到多数人的认可,但对人工智能的技术标准、系统模型、伦理规范进行界定与建构的国际主导话语权却多掌握在部分西方发达国家之手,生成式人工智能嵌人的某些价值偏好仅代表其族群价值观,并可能在实质上构成了对
23、人类文明多样性的忽略。因此,具有通用技术潜质的生成式人工智能的广泛使用,将加大部分西方国家价值文化与其他多元文化价值之间冲突的可能性,以及部分西方国家通过涵化效应对其他制度文明予以侵蚀的可能性。再次,政策制定的时滞效应容易增加治理失灵概率。公共政策的制定过程是多元政策主体、客体等利益相关者之间的持续互动和博奔过程。在此过程中,相关个体或组织会因为信息不对称、决策非理性等原因,政策目标的制定与实施的实际效果之间出现偏差,而从政策目标制定到通过执行过程产生具体效果所需的这段时间差则被称为政策时滞。一般而言,由于传统社会发展相对缓慢,政策时滞导致的政策效果滞后效应不太明显。然而,在社会急剧变革的智能
24、社会中,如果上述政策时滞较长,可能会导致政策调整与风险防控之间出现因果失焦等问题,而相关规制政策也会失去最优效果。尤其是在生成式人工智能等高新技术领域,随着技术更新迭代进程的加快与未来演变路径的较高不确定性,对生成式人工智能的政策制定多基于某个时间点,且倾向于以现有知识储备来进行决策。然而,人工智能技术的发展较快且变化较为剧烈,相关法律制度与人工智能表层“耦合 但深层彼此冲突 1 9,所以现有的决策依据就存在风险,而相关公共管理机构进行风险管控的努力可能会失败,并失去对相关风险进行良性治理的难得契机。特别是在因素复杂且需要较长时间决策的敏感领域,政策时滞更容易发生,政策实际效果与预期目标的偏差
25、会更大,公众利益和社会整体福会被削弱,政府的公信力及政治统治的合法性、正当性也可能会被质疑。三、生成式人工智能诱发风险的三维逻辑(一)生成式人工智能技术平台诱发技术依赖风险的网络效应逻辑网络效应理论认为,网络效应是消费者数量的函数,加人网络中的客户越多,顾客成本越低,获取的价值越高。用户加入某个网络得到的价值分为两部分:一部分称为自身价值,指产品或者服务本身带给用户的价值;另一部分称为拓展价值,指由于网络其他用户的加入而获得的额外价值增量 2 0 1 0。随着生成式人工智能产品和服务的普及,它的用户规模会越来越大,利益相关者也会越来越多。当海量用户均使用生成式人工智能技术产品或服务时,该技术提
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