安孟瑶 彭兰 | 智能传播研究的当下焦点与未来拓展

原文刊载于《全球传媒学刊》2022年第1期“2021 年新闻传播理论与前沿”专栏。

作

者

安孟瑶：清华大学新闻与传播学院博士研究生。

彭兰：中国人民大学新闻与社会发展研究中心研究员，中国人民大学新闻学院教授。

概

要

【摘  要】本文在对国内外学界在智能传播领域开展的研究进行梳理后发现，目前研究主要集中在四个方向：算法作为底层逻辑的机遇与风险、社交机器人与人机互动、计算传播视角下的商业营销与社交媒体研究、智能传播中的伦理与责任问题。除当下这些焦点问题外，智能传播未来还需要进一步拓展，其中的重点方向包括：对算法建构的多重关系的研究；对人机协同、人机互动与传播、人机共生等不断深化的人机关系的研究；对智能媒介环境下人的新存在方式及其影响的研究。

【关键词】智能传播；算法；人机传播；计算传播；媒介伦理

一、机遇、风险、伦理：智能传播研究的当下焦点

从2016年智媒概念在国内提出以来，人工智能、大数据技术等多种技术在不同层面上推动着智能媒体的实践，传媒生态因此发生了进一步变革，智能传播研究的广度与深度也不断得到拓展。

为了完整地分析智能传播领域的研究状况，作者收集了2017年12月—2021年12月SCI/EI/北大核心/CSSCI/CSCD范围内全部智能传播研究为主题的论文，在此基础上进行主题聚类，提炼出高频出现的关键词（如人工智能、社交机器人、算法、计算传播等），并在知网全文期刊库对2021年1月—2021年12月的核心期刊文献进行第二次检索，以同样的英文关键词在新闻传播领域较具影响力的英文期刊（包括Communication Monographs、New Media & Society、Digital Journalism、Communication Methods and Measures）等进行检索。文献检索截止时间为2021年12月，共检索文献近400篇。

应用Vosviewer对智能传播为主题的文献检索结果进行关键词聚类分析，从中可以看到这一领域的研究重点，所有聚类中节点标签越大表示关键词出现的频率越高，所占权重越高。构建出初步的关键词共现网络如图1、图2所示。聚类视图中（图1）不同标签之间的距离连线大致表示关键词之间的相关性，连线越短表示两个关键词之间的相关性越强。密度视图（图2）表示了关键词组的出现频次，一个点的邻域中的项目数量越多，相邻项目的权重越高，该点的颜色越接近白色。反之则该点的颜色越接近图片背景色。由聚类视图和密度视图可见智能传播的主要研究热点聚集在人工智能及其在各个领域的应用、以智能算法为代表的智能技术、大数据、社交机器人等话题，这些话题不仅在智能传播研究领域与其他话题之间的相关性最强，也处在关键词聚类所得出的各个类别的核心位置。此外，研究者也针对所延伸出的伦理问题从价值理性等角度出发进行了探讨与省思。

在梳理总体研究状况的基础上，作者对2021年研究成果进行了重点分析，可以看到，这一年的研究主要集中于以下几个研究方向。

（一）算法作为底层逻辑的机遇与风险

算法作为一种革命性的技术工具，为新闻业带来了崭新的数字化与数据化驱动的生产方式。“算法+传播”的组合衍生出一系列相似相关的表述：数据新闻（Data Journalism）、算法新闻（Algorithm Journalism）、自动化新闻（Automated Journalism）、机器（人）新闻（Machine Journalism/NewsBot）、指标驱动新闻（Metrics-Driven Journalism）等（方师师，2021）。智能传播领域以算法为主题的研究主要从算法对媒体的影响、算法对媒介生态的影响以及算法与用户的关系等角度展开。

从对媒体影响角度看，智能技术正在对新闻生产及媒体机构产生重要影响。有国外研究者认为，新闻机构通过个性化算法技术将新闻分发给用户，并通过埋点的方式进行点位统计，收集用户的行为数据，判定用户的行为路径，转而通过算法把个人用户根据其喜好与行为习惯进行针对性的引流转化，这种通过算法和数字形式所组织的传播也取代了新闻传播的传统的常规化结构组织，新闻工作者需要更努力地在算法中建立新闻价值以避免公共主义与民主使命的消解（Hansen & Hartley，2021）。宋素红等基于对智能传播领域从业者的半结构化深度访谈，发现数据与算法在智能传播实践的不同环节发挥着策略性支配作用，对智能传播行业的从业者起到“引路”作用的同时，也造成了认知冲突，对内容生产和运营策略有着复杂矛盾的影响（宋素红、常何秋子，2021）。智能算法主导信息分发且新闻生产与事实核查的自动化生产程度不断提升，智能时代的媒体人已经将一些把关权让渡给平台并不断适应社交媒体逻辑（Walters，2021），但媒体仍然需要不断提升自身在信息生产和发布中使用算法的思维、观念和能力，将自身的组织和体制价值融入技术进步之中，担当技术的价值引领者（陈昌凤、石泽，2021），捍卫客观、公正等传统新闻价值观。

从媒介生态角度，研究者目前比较关心的问题是，算法对信息的能见度、信息的流动及信息的趋同化的影响及其后果等。

郭小平等从智能传播时代“社会能见度”控制的“算法转向”出发，考察了以智能算法为技术中介、以平台媒体为核心控制主体和以流量思维为主要控制逻辑的“新社会能见度”控制机制（郭小平等，2021）。算法操纵能见度的意识形态陷阱、流量逻辑诱发的能见度竞逐异化、算法审核缺陷触发能见度分配失控以及平台垄断导致的用户权利侵害都是可能存在的来自系统内部、外部的风险。社交媒体平台上新闻的可见性既受到不透明算法能力的影响，也受到可量化社交新闻分享的影响（Martin，2021）。

沈国麟（2021）从国际传播的视角出发，讨论了全球平台传播时代推荐算法的分发、把关和规制，认为随着“把关人”的权利被让渡给算法工程师，平台在吸引和争夺用户的同时也影响了这个过程中的信息流动和价值观传递。平台治理博弈中的悖论需要国家和社会与互联网巨头企业之间的博弈，同时也需要在全球平台治理的层面上展开更多的国际协商与合作。

针对网络信息趋同化与传播热度之间的确定性关联机制，徐翔等基于今日头条的样本数据分析，发现网络信息随着媒介化传导程度的变化展现出对应的同化和封闭现象，充分开放的网络本身也可能在高传导度条件下发生自我的“整体巴尔干化”，有着走向“社会信息窄化”和“社会回音室”的风险（徐翔、王雨晨，2021）。算法容易产生一种遮蔽乃至影响意义与情感流通的“机器无意识”现象（张舸、李沐杰，2021）。研究者也在探讨如何破解这些问题。Samuel C.R通过亚马逊MTurk进行了一项调查实验，让参与者阅读10个真假混合或全部为假的短篇故事，并将故事内容设定为单一政治倾向或两种政治倾向混合。结果显示被分配到异质政治观点组的参与者更容易辨别其中的假故事，这说明打破一致信息流的方式能够在一定程度上缓解回音室或过滤气泡效应（Rhodes，2021），这也为回音室效应的打破提供了一种思路。

智能技术的实践还暴露了算法操控、虚假信息战、计算宣传等方面的伦理风险（郭毅，2021），平台在研发和应用算法获取收益的同时也需要进一步将驯化技术、规避风险和承担责任纳入考量范围之内。

从用户出发的研究，则在关注算法应用的具体场景，以及用户与算法之间的关系，倡导用户在算法社会中行使监督与质疑的权利，提升智能传播背景下的“算法”素养。

彭兰认为，人们在享受算法带来的便利的同时，在某些方面也面临着成为算法“囚徒”的风险。算法作为中介所构建的数据化界面在重塑认知方式的同时还以匹配、调节、控制等方式建构各对象之间的关系（彭兰，2021c）。人的认知、判断与决策可能会受制于算法，人的社会位置也会因算法偏见、歧视以及其他原因受到禁锢。在一些数字劳动平台，算法在隐性控制着劳动者的劳动，算法、大数据及其他新技术也可能增强对人的监控（彭兰，2021b）。当然，研究者也发现，用户在算法面前也并非完全被动的。Laura等通过一项在线实验研究了在线平台中的选择性接触，参与者被要求在一个完全被追踪、操纵的谷歌搜索环境中搜索社会和政治信息。虽然不同的搜索结果排名先后造成了一定的结构性影响，但用户似乎仍然能够控制他们的信息暴露，从而在一定程度上避免算法影响（Slechten et al.，2021）。

当算法成为人的新的技术伴侣，算法素养将成为对算法风险进行识别、防范和对抗的必备的能力，算法素养的主体既涉及算法的设计开发者，也涉及算法的使用者（彭兰，2021a）。Dogruel等（2021）从算法使用意识和算法知识两个维度出发进行了互联网用户算法素养量表的开发与验证，最终的量表由测量算法意识和知识的11个项目组成，表现出了良好的预测能力。未来在针对算法治理与算法素养展开研究时，需要进一步兼顾理论创新和实践应用需要。

（二）社交机器人与人机互动

社交机器人是一种“社交网络中自主运行社交账号并且有能力自动发送信息和链接请求的智能程序”（Boshmaf et al.，2011），携带算法技术的机器智能体在传播活动中已不仅是充当媒介，而是被设计为传播主体，承担传播任务，产生社会行动（全燕，2021）。在实现自动信息传播行为的同时，还能够在社交网络中与人类用户进行交互，甚至能够操纵在线网络讨论、影响公众认知（洪杰文、许琳惠，2021）。

今天，社交机器人的“类人化”不断增强，在社交媒体各方力量博弈的“信息战场”中开始占据一席之地并影响着人类用户对信息的关注和信任，基于虚假信息、局部极化、偏见倾向与传播控制的意见偏差现象日益盛行（梦非、朱庆华，2021）。社交机器人在公共讨论中的参与行为与影响逐渐成为智能传播与公共舆论研究中值得关注的议题之一。Hajli等使用文本挖掘和机器学习技术观察社交机器人在社交媒体中传播虚假信息的情况，并使用有效的预测分析算法识别人类与机器人所写的假新闻，能够过滤掉近80%的恶意社交机器人生成的Twitter信息（Hajli et al.，2021）。陈昌凤等以中国新冠疫苗的议题参与为例，运用自然语言处理及数据挖掘分析的方法考察了推特上社交机器人在中国新冠疫苗的内容发表、形象管理与社交互动方面的议题参与特征，同时发现，其聚焦领域有鲜明的指向性和负面情感色彩，还呈现出“中立化”“理性化”的形象特征，并在横向传播范围上表现出比人类更多的粉丝数量以及更高的活跃度（陈昌凤、袁雨晴，2021）。

社交机器人一方面是服务人类的社会行动者，另一方面也是能够调节社会偏见的社会行动者，社交机器人正日渐深入地渗透到日常生活的方方面面，并扮演着各种各样的角色（Ahn et al.，2021），其中尤为突出的作用是提供情感陪伴，满足人们的情感需求，社交机器人与人之间产生的准社会交往行为、人机共情等现象也成为智能传播领域颇受关注的问题。

有研究者从认知、情感和行为三个层面研究了用户与社交机器人的准社会交往、媒介依赖如何对孤独感产生影响。其发现是，用户与社交机器人的准社会交往程度越高，越会对社交机器人产生媒介依赖，而这种媒介依赖会加深用户的孤独感（韩秀等，2021）。也有研究者采用人机传播研究的功能层、关系层、哲学层三层框架，通过深度访谈的方式探究用户与智能音箱的互动情况，他们指出，智能音箱多被用户“驯化”为“黄昏和入夜时分的客厅音乐播放器”，但在“工具”之外也扮演着“助手”或“朋友”等情感性角色（罗龙翔等，2021）。关于人类对机器人（如聊天机器人）的反应方式是否与对人的反应方式相同，人工智能机器人所表现出的类人化情感特征（如同情心）是否会影响传播环境中的人机互动，仍然存在着一些争论（Luo et al.，2021）。

社交机器人的应用范围在不断扩大，相关研究模型和方法也将面临着更多的机遇和挑战。研究者认为，要更深入地研究人机交互关系，需要进一步丰富研究模型与测量方法，纳入更多的纵贯研究及生理指标测量，客观、持续地反映研究对象的情感与情绪波动（申琦、王璐瑜，2021）。随着人机间的本体论界限日趋模糊，从后人类主义视角出发追问媒介技术与人的关系，也能为社交机器人与人机传播研究发展带来更多的可能和活力。

（三）计算传播视角下的智能传播研究

大数据思维的兴起和计算能力的提升共同推进了传播学研究领域的“计算趋向”，一些典型的应用思路包括：从自然发生的传播行为留下的痕迹出发对社交媒体、多元社会议题、新闻与新闻工作者、社会运动与社会参与、政治竞选以及用户媒介接触等话题进行研究，通过对“数字足迹”的收集与分析进行方法与理论的对话（沈浩、罗晨，2021）。计算传播也成为智能传播的一种应用方式与研究视角。

Lee等（2021）通过使用韩国某在线视频平台中2078090名用户的广告和内容观看行为的电子流数据，研究了影响可跳过广告传播效果的相关因素，其主要结论包括：低目标导向的内容如戏剧和娱乐会增加广告接受度；老年群体的广告接受度高于年轻人；情景和时间背景也会影响广告的接受度，例如广告观看完成度和广告观看时间在工作时段减少，在周末增加；用移动设备观看视频内容的用户相较于使用电脑的用户往往会更多地跳过广告，而且观看广告的时间更短。Wu等（2021）使用自然语言处理的方法，以“人工智能+广告”作为关键词进行检索，分析了2018年1月1日—2019年12月31日两年间Twitter上围绕广告中的人工智能展开的讨论，并在Python环境中进行了主题建模和情感分析，总结出了八个不同的类别，其中最积极的主题是“人工智能驱动的营销工具”，最消极的主题是“人工智能参与社交媒体活动”。Yang等（2021）针对BLM运动（Black Lives Matter，译作“黑命攸关”或“黑命贵”等，指2020年美国警察跪压黑人男子事件引发的呼吁种族平等的民权运动）通过人工与机器学习算法相结合的方式收集和分析了Instagram帖子的评论，指出了更具影响力的社交媒体用户在传达种族平等的企业社会责任（CSR）信息方面的巨大潜力。

此外，国外研究者还探讨了计算研究工具和研究手段的开发与升级。Dobbrick等（2021）将词典+监督的机器学习算法引入社交媒体评论的研究中，为解决社交媒体评论研究的复杂性和分类困难提供了可供借鉴的方案。Bastian等（2021）比较了人工注释、群体编码、词典方法和机器学习算法在情感分析中的分类有效性和准确度，发现机器学习算法尽管能够表现出相较于词典方法更佳的性能，但与最佳性能的人工注释与群体编码相比仍然存在一定差距。Welbers等（2021）开发了一种将事件数据与新闻文章联系起来的方法和开源工具，并利用全球恐怖主义数据库（GTD）中的事件数据，通过分析2006—2018年《卫报》中恐怖主义报道的事件和国家层面的预测因素来证明其应用效力。这些创新的分析策略与开源工具的开发为研究大规模的社交媒体数据提供了新的可能。

在国内，智能广告是计算传播与智能传播的一个典型的交叉研究领域，相关研究也开始兴起。随着5G时代的到来，智能广告的三大智能入口即用户识别、内容生产与分发、广告市场交易都获得了全面升级，逐渐实现全域、全媒体的智能覆盖（曾琼、朱文澜，2021）。冉华等运用演化经济学、产业经济学的相关理论提出了“技术—供需”分析框架，提出计算技术背景下的广告业形态正沿着技术逐渐嵌入广告产业供给端的变革方向演进，使得智能广告服务业态与产品形态不断从“人力—智慧密集型”向“技术—智慧密集型”演进（冉华、刘锐，2021）。计算广告时代技术的赋能带来了交叉学科和新兴领域的出现，人工智能主要从广告经营主体、广告信息内容、广告投放过程三方面为广告活动赋能，同时还需要应对随之而来的《著作权法》的适用、广告创意的抑制、隐私侵犯风险等问题。这些问题的解决不仅需要国家政府层面上的统筹与监管，还需要广告行业协会以及经营主体的协调与自律（何竞平，2021）。此外，随着智能技术对广告活动的全面介入带来广告行业的深刻变革，广告伦理问题的向度、维度和深度也随之被重构，产生了信息奴役、精准强迫、数据人格等新的伦理风险（王雅鹃，2021）。

包括计算传播在内的计算思维和应用的推进，也可能导致数据主义的泛滥，其中的挑战与风险也是巨大的。研究者呼吁，人类要秉持价值理性与工具理性的协同平衡，将人文主义作为价值观的底线和核心，才能维护人类社会的可持续性发展（陈昌凤，2021）。无论是在媒体实践还是学术研究中，都需要将人类本身置于主体性地位去应用技术、审视人与技术之间的关系，避免陷入数据至上、唯数据论的陷阱。

（四）智能传播中的伦理与责任问题

随着智能传播的深入发展，相关的伦理问题受到了更多的关注，近期学界对智能传播伦理问题的关注主要集中在对算法技术使用的规范以及用户隐私数据信息的保护两方面。

研究者的一个普遍担忧是，个性化推荐普及的同时也可能造成更严重的回音室效应，对此，平台的责任尤为突出。平台作为人工智能自动决策系统的开发和使用者，也具有媒体的属性，需要从自律与法律两个层面明确平台的媒体责任并通过国家法律法治与平台行业自律实现平台媒体责任的多元共治（曾白凌，2021）。此外，算法偏见可能贯穿算法的整个生命周期，即“算法设计、算法实现、数据收集、数据处理、结果呈现”五个阶段中，最终很容易造成系统化、程式化或制度化的偏见。在这种背景下，提升算法利用数据的多元化和包容性被认为是避免算法偏见和歧视的重要方式（张梦、陈昌凤，2021）。

智能传播往往基于用户的使用场景，在捕捉用户所处场景与形象分析的同时，也需要充分防止用户生物特征数据、情绪数据与地理位置数据等重要个人隐私内容的泄露与滥用，避免过度侵犯用户实体生活空间（程思凡，2021）。此外，个人信息场景化传播中“知情同意原则”的实践缺陷、个人信息使用必要和最小化原则难以落实、“商业性使用”与“家族式流通”等问题都极易造成隐私数据泄露以及个人信息滥用，信息保护不仅需要规范的场景化监督体系和量化智能场景安全维护系统，也需要进一步强化用户感知，提高用户对个人信息理解完整性的控制（林凌、程思凡，2021）。

作为智能技术典型应用的深度合成或深度伪造，也为新闻真实性、用户个人权利等带来了挑战。智能平台的海量内容构成了内容生产与信息传播的基础，通过智能技术合成的讯息有可能成为媒介“新型谣言”与“深度伪造”的虚假文本（刘霞，2021）。有研究者指出，深度合成在带来传播生态与技术变革、新闻拓展与新闻业者的劳动解放、构建更具在场感的虚拟传播等机遇的同时，也带来了一系列技术与社会风险，需要内部与外部通过开发检测追踪技术、促进行业规范、法律监管与个人素养同步发展等方式共同应对（赵国宁，2021）。

智能传播中的伦理问题是传播实践中出现的新课题，也是当前和今后传播领域必须面对的一个治理难题。需要从设计开发到运营、信息内容生产直至用户使用层面，将更多智能传播链条上下游不同角色的人群纳入伦理主体范畴，扩大伦理规制的对象范围，从人类命运共同体的高度来应对和治理智能传播伦理失范问题（文远竹，2021）。

二、新关系与新存在：智能传播研究方向的未来拓展

尽管智能传播已经逐步成为国内外传播研究的一个热点领域，但面对这样一个跨学科，某些方面超越了人类现有经验的新的研究领域，今天的研究只能说是刚刚起步，未来需要不断拓展，以下几个研究方向的拓展尤为重要。

（一）算法建构的多重关系

算法不仅完成了人与内容的匹配，也建构了人、内容、现实世界这三种要素之间的多对关系，对智能传播的研究有必要进一步深化到这些新关系及其影响层面。其中的几个重点方向包括：

其一是作为“媒介”的算法中介的人—现实世界关系及其影响。

今天的研究比较多地从“信息茧房”的角度关注了内容分发算法对个体认识世界的视野的影响，但作为人与现实世界之间的一种新界面，或者说一种新媒介，算法不仅影响着平台中的整体信息环境，如同以往专业媒体构建的拟态环境一样，算法也构建了一种拟态环境。不同平台的算法构建拟态环境时的影响因素不尽相同，有些平台主要关注用户个体的兴趣偏好，有些平台会兼顾人们的社会关系，还有些平台的算法会考虑平台总体流量的调节。这些因素是以往媒体构建拟态环境时考虑得比较少的。此外，平台或某些内容生产者也可能通过算法对信息环境进行倾向性控制，相比传统媒体时代的内容控制，算法带来的控制更为隐秘。算法构建的拟态环境与现实世界之间究竟形成了什么样的关系？这会对媒体及用户产生哪些深层影响?虽然今天一些研究已经涉及，但未来仍需进一步深化。

智能传播带来的另一个重要影响是数据思维的普及与强化，也就是将万物映射为数据，数据成为人认识世界的重要维度。虽然数据思维一直存在，但智能传播会进一步助推它的发展，数据思维的极致应用则可能导致“数据主义”的盛行。对于数据主义，今天已有一些研究者进行了反思与批判，但一个不可回避的现实是，即使我们要对这一倾向保持足够的警惕，基于数据的思维一定会在包括新闻传播在内的更多领域得到应用，然而相关的研究不能仅仅止步于批判。

把一切数据思维当作机械的、反人文的而对其进行抗拒，无法帮助我们真正地应对智能时代的挑战。我们更需要研究智能时代基于数据维度的新认知模式与规律，理解什么需要被数据化，这种数据化在多大程度上可以拓展我们对世界的认识，同时，我们需要研究什么不应该被数据化，数据化在哪些方面对我们的思维产生了限制。在理解这些的前提下，我们才能更好地寻找人文精神新的落脚点。

其二是算法建构的内容—内容的关系及其影响。

由分发算法构建的拟态环境，不仅体现为平台中的内容结构，还体现为这些内容在平台的流量分配，也就是内容与内容之间的流量关系。因此算法也在深层影响着新媒体的内容生态。它会成为可见性与注意力的新生产机制与逻辑，并作为元逻辑在新传播生态体系中展开可见性的循环，因此，需要高度关注算法可见性与注意力的分配正义问题（周葆华，2022）。算法对可见性与注意力的分配，不仅基于技术性的“计算”，有时也会有其他力量的干扰，研究也需深化到算法影响力量所涉及的更多层面。

除了流量关系外，未来的算法还需要探讨如何自动实现内容之间的相互链接、内容的组合等，就如人类编辑今天所做的工作。从实践导向看，研究者有必要对实现内容关联的算法建构提出建议，而从理论上看，研究者也有必要进一步研究算法完成的内容关联将如何影响整体信息环境。

其三是算法中介下人在内容消费中主动与被动、个性化与“去个性化”的纠结。

一方面，算法在表面上以用户行为为基础，尊重个体需求，似乎会推动用户的主动性，但另一方面，算法也会导致用户的依赖，带来对用户行为的约束，或者反过来形成对用户行为的诱导，因此，用户在算法面前又有很强的被动性。这种主动与被动的纠结，在智能传播中将始终存在。

算法强调对内容消费者的个性化满足，但它可能导致内容生产者的趋同，因为算法推荐也在整体上影响着平台流量，很多时候会导致内容生产者向带来高流量的内容方向靠拢，从而在某些方面强化了平台内容的趋同性，形成整体上的去个性化的信息环境，看上去用户自主的个性化选择，变成了在统一“口味”下的有限选择。今天的研究较多地关注了算法分发导致的个性化，但忽视了它带来的另一种可能，就是“去个性化”。

主动与被动、个性化与去个性化，不仅是算法带来的矛盾，也是人在整个智能传播时代所面临的一种典型状态。从这一角度切入的研究，也可以使我们更深刻地理解技术对人的行为影响的双重张力。

其四是算法建构的人—人的关系。

个性化与去个性化的并存也体现了算法在建构人—人的关系中所起的作用。算法在某些方面造成了人与人的区隔，但又在某些方面促成了人们的连接与趋同。很多时候，这也是建立在算法对人—内容的关系建构基础上，因为内容本身也是连接人与人关系的纽带，由算法影响的人与内容的关系，最终会体现在人与人的关系方面。

也因此，算法最终会对社会结构产生影响，在社会结构趋向固化、社会阶层与群体间的隔阂与裂缝在加大的情况下，作为媒介的算法如何承担起社会整合的作用，也将是未来的一个研究课题。

（二）智能传播趋势下不断深化的人机关系

智能时代，人与机器有三种典型的关系，即人机协同、人机互动与传播、人机共生。由于实践本身的限制，今天我们对这些关系的研究还只处于初级阶段，可以预期的是，人机关系会成为未来影响人的生存与发展的重要变量，甚至改写人对自我的认知，下列问题也将具有持续的研究价值。

其一是智能媒体发展中的人机协同机制。

将智能化技术引入到内容生产领域的目标，并非是要让机器替代人的生产，而是希望通过人与机器间的协同、互动，来提升内容生产的水准。找到好的人机协同模式，也是在智能媒体发展中平衡技术与人文关系的一种有效路径。但今天相关领域的应用，重在提升机器的能力，对人与机器间的协同机制以及相关技术的研究、开发还很有限。人机协同的内容生产机制的开发，需要以理解人和机器在内容生产中各自的特长与能力为基础，而这需要内容生产者这端的介入，新闻传播学科的研究者更需要提供建设性的意见。

其二是人与机器间的互动或传播。

今天人与算法间的关系，是人机互动的一种写照。算法作为机器的软性代表，既在服务于人的需求，也在影响、制约着人的行为。但在算法外，与人形成互动关系的机器，会越来越多地体现在硬件层面。

其中一类硬件是智能设备（包括可穿戴设备）。研究者目前在这一领域的研究主要集中于可穿戴设备带来的“量化自我”，且较多关注的是这些设备对个体的赋权，以及个体通过这些设备进行自我管理的主动性的提升，但应该看到的是量化自我也具有很大的被动性，可穿戴设备不只是作为人的身体状态的测量手段，更作为一种中介，将人与平台、社交关系、社交环境等连接起来，并传导这些外在因素的影响，作为自我传播实践的量化自我，也会因此与人际传播、群体传播等相互交融。与量化自我类似的，在其他的人—机互动中，作为互动对象的机器，不仅在回应人的需求，也会对人产生各种制约，这种制约既来自机器本身，也来自它们所关联的因素。

除了人机互动之外，今天一些研究者还提出了人机传播的概念，人机传播视角下的机器，多被视作一种独立的、与人平等的传播主体，在某些方面甚至具有“拟人性”，也有研究者将这样的人机传播称为人机交往。但今天能以这样的方式与人进行传播或交往的机器仍然有限，即使是那些被视作人机传播重要研究对象的“智能音箱”或“社交机器人”，某些时候仍被嘲讽为“人工智障”，在这样的技术现实面前，人机传播的研究必然会受到限制。当前的研究视角也多是以人为主的，而非人机对等的。

当然，可以预期的是，未来与人进行交流的机器，在思维能力、表达能力以及情感分析方面会有更好的表现，在这样的可能前景下，人机传播在人们数字生活中的地位与价值会进一步上升，它不仅是人们情感生活的一种补充，也会影响到人的自我认知、人际关系等，未来的研究也需要深化到这些层面。而具有拟人性的机器应该拥有哪些权利与责任，也会成为未来研究的一个重点。

其三是人机共生的新关系。

智能趋势下，未来可穿戴设备也会与人形成如影随形的关系，这会导致人的“赛博格化”，带来人机共生这样的新关系。在人机共生的情况下，机器不仅增强了人在某些维度的能力，也成为了人的一种新量化工具，人的生理、心理状态被进一步数据化，身体因机器而进一步连接到各种网络中，甚至身联网也会逐步实现。

人的媒介化也有了新的意涵——人本身成为一种物质性媒介。社交媒体的兴起使得人作为“软性媒介”的意义凸显，人在内容传播网络中扮演着节点与开关的作用，但在其中起作用的主要是人的思维、精神这样的层面，但是，在新媒体技术推动下，人的身体成为重要的媒介。如刘海龙等指出，人的身体能够生产数据、成为网络的义体，因此可以作为技术系统的“补丁”存在。与此同时，物质性的身体又能够切断与网络的连接，作为破坏网络秩序的“病毒”存在（刘海龙等，2021）。除了“补丁”与“病毒”外，我们还需要研究身体作为物质性媒介的其他可能。

人机共生，也是后人类的基调之一，它也产生于人类增强这个大的技术背景下。进入21世纪，被合称为“NBIC”（纳米、生物、信息、认知）的四大技术，构成了“重叠的革命”（库兹韦尔，2015），共同开启了对人的体能、智力、情感、道德等进行增强的被称之为“超人类主义”的浩大工程（朱彦明，2019）。智能传播的出现及发展，也是信息技术与认知技术发展的结果。

今天我们可以看到智能技术在内容生产、分发与决策等方面的效率、能力上对人类带来的增强，也可以看到智能设备对人感知外界、连接外界能力的增强，但这些“增强”过程，也伴随着人类在某些方面的“削弱”。人类的增强，不仅应是体能与认知方面的增强，还应该包括情感、道德等方面的增强，但是一些智能技术的应用，可能导致人的发展的不平衡，带来人的单向度发展，甚至导致人对机器、技术的过分依赖，人向机器靠拢。

当然，在后人类时代，人类是否仍然要保持地球主宰者的地位？关于这个问题，后人类主义的研究者也存在分歧：有人坚信人类理性的可完美性与人类在星球上的中心地位；有人则强调人与人之间、人与非人环境之间的相互依赖，强调人类主体与技术器物之间的亲密关系，并认同，正如人有主体性一样，智能器物同样能发展出主体性（孙绍谊，2018）。即使多数人坚持人类的中心地位，这些争议也可以让我们对人类与技术、自然之间的关系有新的反思，我们也意识到，在后人类时代维持人类的中心地位，不再是一件简单的事。

对于后人类的未来，哲学领域、文学艺术领域已经有了很多的思考，包括以小说、电影形式的反思，而智能传播则为传播学者切入后人类领域的研究提供了一个契机。

（三）智能媒介环境下人的新存在

智能媒介环境下，人本身的存在方式以及与环境、万物的关系也在发生着变化。

智能应用的普及，也推动着人的“数据化生存”。人的“画像”、身体、位置、行为、情绪与心理、关系、评价、思维方式等被全面数据化，数据化带来了人的身体存在的新方式——虚拟实体化与数字元件化，拓展或改变了人（包括其身体）与他人、社会环境之间的关系模式，也增强了人的反身性控制与自我的量化，个人历史与记忆被投射为多维的数据化轨迹，数据也塑造了数字自我、数字人格。人的各种维度的数据也变成了被平台与服务商计算与算计的对象，在个体生存中，以数据化形式体现的外部控制也变得越来越复杂、强大。对“数据化的人”面临的新生存特点、新境遇的研究，也将是我们理解智能媒介影响的一种新路径。

数据化生存不仅意味着人被抽象为数据，在数据化同时，人的实体被完全映射到虚拟环境中，数据化的虚拟实体，以多种方式参与到现实世界和虚拟世界的互动中。

2021年元宇宙成为业界热议的话题，虽然今天元宇宙这个词更像一个“筐”，容纳了人们当下各种躁动与未来想象，应用者、研究者对元宇宙的理解也各不相同。但是，无论元宇宙是否是互联网的“尽头”，至少它指向一种必然到来的趋势，那就是虚拟世界与现实世界的进一步融合。胡泳等认为，元宇宙形成混合空间的过程即物理世界和虚拟世界的融合过程，它并非两种空间的随意交叉，更不是将物理空间简单搬运到数字空间，这一边界消融的过程更是虚拟世界对物理世界的侵占过程（胡泳、刘纯懿，2022）。未来我们需要进一步观察，这样一种“侵占”会如何重构人们的生活方式，人们如何在传统生活方式与新生活方式中穿梭。

元宇宙等营造了新的空间，也赋予身体与空间新的关系。现实身体、虚拟身体与现实环境、虚拟环境之间将形成多种组合关系。在虚实相融的空间下，身体体验在传播中的意义将得到强化，也可以说，体验也会成为一种信息。

基于身体与空间的新关系，人与人、人与机器的新互动模式也会不断出现，而进一步，人与万物的关系也会发生变化。杜骏飞预言，元宇宙或未来的智能应用，会营造出人与万物交往实践的“交流—行动网”（杜骏飞，2021）。在与万物的交往实践中，我们也将会有更多机会对人的本质、人与万物的关系进行再思考。

智能时代，将是一个“万物皆媒”、人与万物交互的新传播时代，它会带来传播理论的颠覆与重构。面对智能传播这一新兴研究领域，陈卫星认为，人机融合生成的智能是客观化的事实链、个性化的价值链与共性化的责任链交织纠缠在一起的三维结构，但我们应该将人与人之间的关系建构作为获取并维系意义感、价值感、存在感的来源，作为智能传播认识论的基石（陈卫星，2021）。未来传播的核心逻辑，如喻国明所指出的，仍应是“以人为本”——人的尺度、人的需求、人的发展、人的实践半径的扩张会成为未来传播发展的核心逻辑（喻国明，2021）。

在不断追随技术发展步伐的同时，我们仍然需要时时回望“人”这一起点。各种繁杂的技术交织的迷雾层层散去后，最终我们的核心关怀，仍是每一个具体的人及其生命体验。

本文引文格式：安孟瑶、彭兰：《智能传播研究的当下焦点与未来拓展》，全球传媒学刊，2022年第1期，41-58页。

本文参考文献从略，完整版请参看刊物原文

原文刊载于《全球传媒学刊》2022年第1期。

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