人工智能——調(diào)和、改變、操縱輿論的重要變量

這是一個(gè)被人工智能改變的時(shí)代。

隨著計(jì)算機(jī)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)高速發(fā)展，人工智能在近年來得到迅速發(fā)展并開始全面介入現(xiàn)代社會(huì)生活。當(dāng)前，人工智能正在徹底改變我們的溝通行為和互動(dòng)方式，這場變革不僅會(huì)影響我們的溝通方式，還會(huì)影響與我們溝通交流的對象。

如今，以算法為代表的信息推送方式和以社交機(jī)器人為代表的信息生產(chǎn)方式正在進(jìn)一步影響互聯(lián)網(wǎng)的輿論引導(dǎo)的整體格局。人工智能已然成為調(diào)和、改變，甚至是操縱輿論的重要變量。人工智能具體如何作用于當(dāng)前的輿論市場？身處輿論市場的我們，又如何面對人工智能對輿論場帶來的挑戰(zhàn)？

人工智能正在影響輿情

人工智能徹底改變了過去的傳媒環(huán)境，使得傳統(tǒng)媒體時(shí)代界限清晰的傳受主體分野日漸模糊。

在網(wǎng)絡(luò)的數(shù)字化傳播和交互功能下，“大眾傳媒”的想像成為現(xiàn)實(shí)。在大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和人工智能技術(shù)成熟之前，人們盡管也可以借助網(wǎng)絡(luò)收集信息和進(jìn)行表達(dá)，但其能力還相對有限。在人工智能時(shí)代，人們借由智能機(jī)器和智能技術(shù)賦能，可以更加快速有效地接收信息、整合信息、傳遞信息，信息爆炸隨之而來。這種輿論環(huán)境意味著觀點(diǎn)不一，表達(dá)各異。

當(dāng)然，這在一定程度上促進(jìn)了民意的表達(dá)，使人們能夠擁有對事實(shí)判斷和定性的多元化，以及對觀點(diǎn)的可質(zhì)疑性，有利于尋找真相，回歸事實(shí)本身。但同時(shí)，由于網(wǎng)絡(luò)表達(dá)的復(fù)雜性和非理性，對事實(shí)真相的探尋和主觀性觀點(diǎn)的往往難以形成共識(shí)，這也讓互聯(lián)網(wǎng)爆發(fā)愈發(fā)頻繁和激烈的對立與爭論。

在網(wǎng)絡(luò)表達(dá)愈發(fā)復(fù)雜和非理性的情況下，人工智能算法的推薦，則加劇了網(wǎng)絡(luò)輿論各自為營的對立和爭論。如今，算法已被廣泛應(yīng)用于信息生產(chǎn)和傳播過程中。算法依據(jù)用戶在網(wǎng)絡(luò)上的使用情況，對其進(jìn)行畫像進(jìn)而推送信息，其意義是對用戶興趣的個(gè)性化滿足。

因此，算法推送的信息并非由信息的價(jià)值決定，而是由商業(yè)價(jià)值決定——通過無條件地滿足用戶的個(gè)性化需求，增加用戶粘性，最大限度地實(shí)現(xiàn)商業(yè)價(jià)值。主要由商業(yè)邏輯推動(dòng)的算法推薦的信息具有快速、精準(zhǔn)、個(gè)性化等一系列優(yōu)勢，所以其推廣普及的速度也相當(dāng)迅速。

正是因?yàn)樗惴ㄊ艿缴虡I(yè)偏好的影響，所以，控制著算法的利益市場，令算法日益淪為利益的砝碼，造成幾千年來人類社會(huì)所追求與構(gòu)建的民主、自由的社會(huì)受到挑戰(zhàn)和損傷。

此外，雖然算法讓信息和人能夠精準(zhǔn)和高效地匹配，這也成為互聯(lián)網(wǎng)信息流動(dòng)的核心邏輯。甚至可以說，機(jī)器算法在一定程度上決定著信息的意義、信息的流向以及受眾對信息感知的方式。但是，雖然算法掀起了傳播領(lǐng)域的一場革命，但隨著算法日漸接管了人們的信息來源，算法背后存在的隱患也逐漸凸顯。

當(dāng)前，算法帶來的信息繭房效應(yīng)和技術(shù)倫理問題也受到了越來越多的批判。算法通過精確的個(gè)性化描述打造了個(gè)性化的社區(qū)，隨著圈子的粘性增強(qiáng)，圈子不可避免地會(huì)出現(xiàn)排他性。用戶就像蠶一樣被自己吐的絲禁錮在自己制造的“信息繭房”里。長期生活在“信息繭房”之中，無疑會(huì)令用戶越來越沉溺于自己的回音，在信息繭房中越陷越深。“數(shù)據(jù)化”的人將會(huì)失去對整個(gè)社會(huì)的理解與全局批判的能力，甚至?xí)斐扇后w“極化”現(xiàn)象。

可以說，人工智能時(shí)代下，傳統(tǒng)的媒體環(huán)境已經(jīng)發(fā)生了改變，輿論的引導(dǎo)也處處可見人工智能的痕跡。

社交機(jī)器人為操縱輿論帶來可能

如果說，以算法為代表的信息推送方式已經(jīng)深刻地影響了互聯(lián)網(wǎng)的討論，那么，以社交機(jī)器人為代表的信息生產(chǎn)方式則為進(jìn)一步操縱輿論帶來了可能。

社交機(jī)器人，也就是俗稱的“網(wǎng)絡(luò)水軍”。在過去，“網(wǎng)絡(luò)水軍”更多的是指受雇于網(wǎng)絡(luò)公關(guān)公司，為他人發(fā)帖回帖造勢的網(wǎng)絡(luò)人員，以“注水”發(fā)帖來獲取報(bào)酬。隨著人工智能的廣泛應(yīng)用，當(dāng)前，“網(wǎng)絡(luò)水軍”的大軍已經(jīng)更多的指代大批量的社交機(jī)器人。

“網(wǎng)絡(luò)水軍”自誕生之日起，就與制造話題、信息傳播緊密相關(guān)。顯然，“網(wǎng)絡(luò)水軍”在原有網(wǎng)絡(luò)媒體的基礎(chǔ)上大大加快了網(wǎng)絡(luò)話題的傳播，但同時(shí)不同的信息也可以借“網(wǎng)絡(luò)水軍”進(jìn)行造勢。在某種程度上，網(wǎng)絡(luò)水軍打破了“熱點(diǎn)”與“冷門”的界定、“只要想炒作、任何話題都可以成為熱點(diǎn)”的說法并不過分。可以說，“網(wǎng)絡(luò)水軍”破壞了互聯(lián)網(wǎng)這個(gè)大的“輿論場”原有的秩序。而這種輿論導(dǎo)向作用對信息傳播帶來的影響是不可小視的。

一方面，這種“非主動(dòng)”的傳播加大了網(wǎng)絡(luò)的不確定、不全面、甚至不真實(shí)的現(xiàn)實(shí)問題。一篇事實(shí)與出處都未經(jīng)核實(shí)的帖子，就可以經(jīng)由“網(wǎng)絡(luò)水軍”的推波助瀾，不脛而走，成為以幾何級數(shù)擴(kuò)散的流言?；ヂ?lián)網(wǎng)本就是一個(gè)開放的平臺(tái)，帶有一定的不真實(shí)性，而如果被別有用心者利用和控制以達(dá)到個(gè)人目的，無疑將使得這個(gè)信息平臺(tái)更加龍蛇混雜。

另一方面，“網(wǎng)絡(luò)水軍”的出現(xiàn)對傳統(tǒng)媒體而言是一個(gè)巨大的考驗(yàn)。公信力是傳統(tǒng)媒體的核心價(jià)值所在。一篇帖子最終制造的社會(huì)影響力大小，其實(shí)往往由傳統(tǒng)媒體的關(guān)注度來決定。

但現(xiàn)實(shí)是，由于“網(wǎng)絡(luò)水軍”的存在，一則新聞迅速占據(jù)各大網(wǎng)站成為熱點(diǎn)議題，而傳統(tǒng)媒體為了新聞的即時(shí)性，往往沒有時(shí)間來調(diào)查求證就迅速跟進(jìn)報(bào)道，若后來證實(shí)新聞內(nèi)容片面或根本不符合事實(shí)，那么傳統(tǒng)媒體的公信力自然降低。

輿論引導(dǎo)需要主流媒體的糾偏

面對人工智能對輿論場帶來的變化和挑戰(zhàn)，對輿論進(jìn)行適時(shí)引導(dǎo)，及時(shí)治理已經(jīng)刻不容緩。

當(dāng)然，不論是過去的傳統(tǒng)媒體時(shí)代，還是現(xiàn)在大眾傳媒時(shí)代，社會(huì)核心價(jià)值觀傳播都離不開主流媒體，在這個(gè)治理的過程中，主流媒體理應(yīng)發(fā)揮其引導(dǎo)主流核心價(jià)值觀的作用。但是，主流核心價(jià)值觀的作用并不一定能夠通過沖撞、激蕩自動(dòng)產(chǎn)生出來，而是需要適當(dāng)?shù)妮浾撘龑?dǎo)。

在傳統(tǒng)輿論格局中，主流媒體以鮮明的立場、權(quán)威的表達(dá)，有效地發(fā)揮了輿論導(dǎo)向的作用，使社會(huì)核心價(jià)值觀得到了有效傳播。然而，在魚龍混雜的大眾傳媒時(shí)代，由于理念的落后以及傳播方式的陳舊，主流媒體雖然沒有在核心價(jià)值傳播過程中“失聲”，但往往曲高和寡，有“自說自話”的窘迫。

因此，隨著媒體融合在國家層面快速推進(jìn)，新型主流媒體應(yīng)積極搶占著輿論引導(dǎo)的主陣地，重構(gòu)在輿論引導(dǎo)中的主導(dǎo)作用。比如，為提高正面宣傳效果，一些平臺(tái)嘗試建立了“正能量內(nèi)容池”等機(jī)制，規(guī)定算法抓取的內(nèi)容全部來自于經(jīng)過人工審核后的內(nèi)容池，而不是簡單地全網(wǎng)抓取。

此外，從理論層面，“推薦算法”中存在的陷阱與漏洞也是可以被發(fā)現(xiàn)并糾正的?；诖?，有關(guān)部門可以探索科學(xué)運(yùn)用技術(shù)手段改進(jìn)傳統(tǒng)監(jiān)管方式，比如，通過各大平臺(tái)的“埋點(diǎn)”數(shù)據(jù)探索對“推薦算法”的有效管理。

“埋點(diǎn)”是針對特定用戶行為或事件進(jìn)行捕獲、處理和發(fā)送的相關(guān)技術(shù)及實(shí)施過程。每個(gè)基于“推薦算法”的平臺(tái)都會(huì)設(shè)置“埋點(diǎn)”，監(jiān)管部門掌握了“埋點(diǎn)”數(shù)據(jù)，實(shí)際上就掌握了平臺(tái)中哪些有害內(nèi)容被廣泛傳播、有害內(nèi)容有多少、被傳播的情況等關(guān)鍵信息。

從傳播效果回溯，有助于出現(xiàn)問題的平臺(tái)校正算法或?qū)彶樗惴C(jī)制方面的問題，也為監(jiān)管提供了強(qiáng)有力的抓手。網(wǎng)絡(luò)監(jiān)管部門還可以對算法平臺(tái)的分詞體系、標(biāo)引體系進(jìn)行監(jiān)督，給出指導(dǎo)意見，清除監(jiān)管盲區(qū)。

對于受眾信息窄化等問題，則可以探索運(yùn)用技術(shù)路徑解決。比如，一些資訊平臺(tái)除借助大數(shù)據(jù)不斷改進(jìn)“推薦算法”外，還自發(fā)嘗試?yán)蒙疃葘W(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中的“鐘擺”策略，建立多個(gè)維度的場景特征庫，從用戶的多種操作行為中感知用戶的生活重心，通過對廣度和深度內(nèi)容的調(diào)整來解決傳統(tǒng)推薦引擎“信息窄化”的弊端。

當(dāng)然，除了主流媒體外，企業(yè)在設(shè)計(jì)內(nèi)容推薦算法的時(shí)候，也不能只是高效的迎合性的推薦，算法也應(yīng)該有價(jià)值觀。算法可以主動(dòng)打破信息繭房，給用戶推送不一樣的觀念、內(nèi)容。這也是人工智能時(shí)代下，企業(yè)必然要承擔(dān)的社會(huì)責(zé)任。解決“信息窄化”的另一種方式是：算法變得更加透明，把更多的選擇權(quán)交給用戶，而不是主導(dǎo)輿論、控制用戶，從而促真正進(jìn)算法的良性發(fā)展，為用戶福利創(chuàng)造出更大的價(jià)值。

(作者為知名科技作家）

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