方兴东钟祥铭 | 谷登堡时刻：Sora 背后信息传播的范式转变与变革逻辑（下）

2024-3-19 17:15| 发布者: 刘海明| 查看: 40| 评论: 0|原作者: 方兴东钟祥铭 |来自: 现代出版

摘要: 我们需要超越技术、产品、应用和资本等层面，从人类传播变革的角度，为理解Sora提供一个更加开阔而深入的视角。

六、谷登堡时刻2.0将如何重构传播格局

第二次谷登堡时刻刚刚拉开序幕，尽管ChatGPT和Sora等强势“出圈”，但是，未来智能传播的新的主导性技术、应用与企业，依然不明朗。尽管AIGC助推了AI芯片的全球需求，催生了英伟达这样市值高达2万亿美元的超级企业，但是，智能浪潮的产业格局并没有尘埃落定。

当然，根据传播变革的逻辑，在基础、模型、应用和制度的四层架构下，大致的图景开始有了一定的逻辑和轮廓，为我们把握这场变革提供了很好的理解框架。

其一，底层的关键基础设施是以TCP/IP为基础的互联网元架构奠定的、信息传播开放的全球一体化基础设施。随着其承载的网民数量突破50亿大关，这一基础设施使ChatGPT和Sora等创新性突破能够第一时间被全球网民使用，并迅速积累了数亿级的用户规模，其与资本相互推动和催化，形成加速发展态势。

其二，以AI算力为基础的大模型体系，成为当下技术博弈和产业竞争的核心。美国牢牢占据着大模型领域的主导地位。当前最具代表性的大模型都集中在美国。例如，OpenAI的GPT—4模型、谷歌的PaLM 2 AI模型、Anthropic的Claude大模型、Google Deepmind团队开发的Gemini，以及Meta开发的一种新的开源大语言模型LlaMA等。其中，算力是保证美国在AI大模型上占据领先优势的关键。美国拥有世界上最大的云计算企业。据Synergy研究院发布的2023年第四季度全球云计算市场份额排名，亚马逊（31%）排名第一，微软azure（24%）排名第二，Google云（11%）排名第三，阿里云（4%）排名第四，美国企业合计占比达66%。芯片则是另一个关键因素。高性能的芯片能够提供更加高效的计算能力，加速训练过程。美国芯片制造商英伟达在科技创新和整个产业生态中处于引领地位。财报显示，其2023年第四季度营收同比激增265%，达221亿美元。截至2023年12月，中国已发布大模型约238个，10亿级参数规模以上基础大模型有79个（美国为100个），中美两国大模型的数量占全球大模型数量的近90%。生命未来研究所（Future of Life Institute）在《全球AI市场中新兴的非欧洲垄断企业》（Emerging Non-European Monopolies in the Global AI Market）报告中指出，欧洲普遍缺乏开发AI大模型所需的资金、数据和计算资源。欧洲可能主要扮演一个使用者的角色，即通过接入其他国家开发的大模型API来开发应用，其关注的重点更倾向于开源、可持续与绿色安全等。任何技术革命在其历史进程中都不可避免地被嵌入国家角色并产生作用力，也不可避免地会引发国家间的新的博弈与新的竞争，人工智能也不例外。人工智能已经成为数字权力重要的呈现载体，走向全球技术竞争的中心舞台。大国采取多种手段参与全球“AI竞赛”的同时，也带来了“AI监管竞赛”，推动了AI外交新框架的形成。

其三，主导未来信息生产和传播的AI智能体即将出现。应用无疑是新格局中最丰富、最活跃也是最不明朗的部分。作为一个动态系统，AI智能体能够感知环境并针对环境采取行动，它与“智能实体”概念紧密相连，又区别于“自动工具/程序”。比尔·盖茨提供了一个更加直观地理解智能体的方式——一种能对自然语言作出响应，并能根据它的用户知识完成许多不同任务的由AI驱动的个人助理。他认为，智能体不仅将改变每个人与计算机的交互方式，而且将颠覆软件产业，带来计算领域的最大变革，对医疗保健、教育、生产力、娱乐和购物等领域带来重大影响。

总之，谷登堡时刻2.0标志着人类社会信息传播范式的根本转变。首先，人的主导性地位被极大削弱，尤其是人作为内容创作者的核心主体地位被削弱。其次，信息摆脱人的局限性，呈现技术和数据驱动的传播能力和数量指数级无限增长的趋势。最后，人类社会将进入一个人机全面融合的合成社会，可能发生社会、政治、经济和文化不可预知的巨大变化。OpenAI首席执行官萨姆·奥特曼（Sam Altman）在迪拜举行的世界政府峰会上表示，让他在人工智能方面夜不能寐的危险是“非常微妙的社会失调”，这可能会给系统造成严重破坏。

七、谷登堡时刻2.0的社会影响与变革趋势

正在到来的第二次谷登堡时刻，信息和知识的生产和传播将从过去的大众媒体、社交媒体等转向大模型和智能体。这一轮传播变革将更加全面建构未来社会，重构世界格局，塑造人类文明新的图景。随着智能传播快速成为新的“时代背景”，围绕智能媒体、算法、人机关系等焦点的各类研究如雨后春笋般出现。智能传播生态正在构建全新的传播逻辑，预示着未来社交媒体文化的终结与连接逻辑的嬗变。智能技术的发展构建了新的传播景观，改变了大众对外部世界的认知方式，形成了新的社会关系。智能传播以强势的姿态浸入现实生活，打破现实和虚拟的界限，构建了更为多元的景观世界。

互联网开辟了“空间革命”，智能手机的出现带来“时间革命”，生成式AI则可能形成“思维革命”，重塑各行业生态乃至整个世界。由数据和算法驱动的智能传播正在给我们的工作和生活带来前所未有的便利，不断拓宽我们对信息处理和知识生成的认知边界。正如喻国明等人所言，生成式AI将在信息层面、个体层面和连接层面引发深刻的变革，推动传媒产业革新和社会数字化生存的发展。然而，这一进展同样伴随着深刻的挑战。人们开始质疑，当算法越来越多地介入我们获取信息、作出决策乃至形成社会关系的过程时，我们是否还能保有作为独立个体的基本权利。算法对个体自主性所蕴含的知情权、选择权、拒绝权等基本权利的消解，使作为主体的“人”逐渐走向数据化、群体化，最终成为技术工具的客体，丧失人的自主性。曾润喜等人发现，具有多重过滤、满意原则、算法黑箱、自我进化等特征的AIGC生成和传播的“漏斗模式”是改变用户认知的重要机理。该模式可能加剧用户两极分化、社会操控和偏见，制造民意分歧和政治腹语，激化人机关系悖论等认知风险。生成式AI不仅进一步重塑着社会，还造成了人的异化，重塑着人的交往、人的思维和人的劳动，威胁着人的主体性发展。我们必须警惕这种技术可能对人类自我认知和自主性造成的根本性改变。

AIGC为知识生产、连接与传播带来革命性影响，实现了知识生产全面数据化，知识连接全场景化，知识传播复集中式。刘智锋等对AIGC技术及其生成内容特征进行了梳理，提出AIGC技术对知识生产与传播所带来的革新与挑战。作为 “知识新媒介”，AIGC已经展现出从个人知识向公共知识传播演化的过程。当机器生成的知识成为公共知识，成为公共对话、讨论和社会运作的资源，必然对公共舆论、公共交往与公共生活产生重要影响。可见，生成式AI嵌入公共治理领域也将展现出巨大潜力，需要未雨绸缪，预判其可能带来的失灵、失信、失德、失向等风险，使其成为一个可用、可信、可靠和可亲的“推动者”。有学者提出，我们需要摆脱传统的方法论个人主义、物化认识论和零和博弈思维，将人类与生成式AI的关系视为智能关联主义，用以理解智能技术带来的科技革命。生成式AI的突破需要人文社会科学研究者提供新的认识世界的框架，探索出适宜于智能关联主义的人文应用场景。正如陈卫星所认为的，智能传播是“基于信息生产的数据链组合，这就需要不断确认数字符号和实践经验的关系，或者从操作形态上确定数字符号与经验世界的相关性系数”，“基于人与人之间的关系建构是获取并维系意义感、价值感、存在感的来源，并以此成为智能传播的认识论的基石”。此外，生成式AI技术具有赋能现代政治传播的巨大潜力。但它也可能助推政治的极化，造成“过多或过少”的民主，以及导致虚假消息的泛滥。对技术的响应度是政治传播现代化的重要指标，我们要把握住历史机遇，但同时也要以“超越机器”的反省能力建构新世界的政治传播规范。

智能传播将带来人类信息传播范式的根本转变，也意味着旧有治理范式的失效和缺失。由此而激发的新兴治理方法、新型制度和政策能力建设以及治理机制不断被构建，以欧盟的GDPR、数字市场法和AI法案等为代表。AI已经成为一个迫切的横跨不同利益相关方的优先事项。与此同时，全球AI治理格局也呈现出AI治理领域迅速增加的复杂性。“必须确保在接受任何技术变革的不可避免性之前评估其影响”的认识在很早之前就已经形成。“科林格里奇困境”表明，技术在起步阶段可以相对容易地进行监管，但在那个阶段，我们对其影响和监管原因的了解也处于起步阶段。当技术得到部署并广泛传播时，对技术实施社会控制就变得更加困难。因此，治理的关键在于时机的把握，应根据生成式AI的主流化进程，探索“先发展，再治理”和“边发展，边管理”两种节奏的灵活组合。但AI治理的实施仍具挑战性。机器学习系统不透明的算法和不可预测的结果会妨碍人类对AI行为的可控性；数据碎片化和系统之间缺乏互操作性导致对组织内部和跨组织的数据治理难度增加；科技巨头和监管机构之间的信息不对称给立法带来了挑战；等等。