党课:智媒时代人媒关系的实践转向.docx
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1、党课:智媒时代人媒关系的实践转向内容提要人工智能技术给各行各业带来了新的可能和挑战,其在传媒领域的应用以及传媒技术自身的快速迭代给传媒人带来了前所未有的焦虑。从人工智能发展进路来看,无论是模仿人类思维而生还是进行深度学习的智能增强,人工智能本质仍然是人类用来延展和实现人类目的的技术手段,是一种工具理性的存在,而人类对待其的不同态度彰显人作为主体的价值理性判断,需要用沟通理性来达成两者的和谐统一。引言历史上每一项具有时代意义的技术进步,在带来机器自动化的同时,都会引起我们情绪上的大起大落,两个多世纪前,蒸汽机的发明使社会陷入了混乱,如今以人工智能(简称AI)为代表的智能技术发展迅猛,面对那些正在
2、成为我们自身的创造之物,人类同样陷入深深的焦虑和恐惧之中。“AI革命不同于工业革命,机器战胜了人类的肌肉。现在机器正在与人类的大脑角力,机器人兼具大脑和肌肉,我们都正在面对被我们的创造物完全取代的未来。”“担心有天它们要么让我们变得毫无用处,要么杀死我们。”在对待人工智能的发展问题上,西方社会出现了悲观情绪与强力推动之间的紧张关系。一方面,整个西方世界对人工智能未来发展的忧虑充溢于整个社会。美国计算机协会通讯的主编、莱斯恃大学计算机科学家摩西瓦迪认为,Al的发展速度很快,所有人类劳动力都将在未来30年内被废弃。全球权威咨询公司麦肯锡的研究报告称:预计到2030年,人工智能的发展,将有7500万
3、至3.75亿人需要重新找工作。另一方面,在西方市场和政府的双重推动下,人工智能发展态势迅猛。而整个传播学科对于以技术为依托的新媒介更是有一种独特焦虑。智能化媒体、沉浸媒介等新概念层出不穷,使得新媒介文化研究进入新的十字路口。一方面,人工智能在新闻传播领域的应用已经渗透到新闻生产、分发以及互动反馈等各个环节,智能化已成为未来媒体发展的基本趋势和传播模式创新的核心逻辑,给人类的新闻传播业带来了大革新;另一方面,由算法所造成的虚假新闻、信息茧房等现象也引起了学术界对人工智能负面效应的隐忧。写作机器人、合成主播等新技术的运用带来众多利好的同时,也带来了传媒界的集体恐慌。记者会不会被机器人取代?智能化媒
4、体究竟会带来更好的新闻业还是更坏的新闻业?对此,绝大多数学者持乐观态度。有学者认为决定者仍然是人,尤其是在新闻价值判断和信息核实等涉及更高智力和经验方面,人工智能尚未达到对“人类思维”模拟的层面,媒体人仍然有着十分重要的作用,在应对智能化新闻保持理性期待中张扬人的价值。纵观传媒界关于人工智能的探讨,大多集中在传媒业中人工智能的应用以及所带来的社会后果两大方面,这些属于事实与价值的分野,一个是客观的科学探索,一个是理性的反思。理性反思不应涉足客观的科学领域,但可以以客观知识为基础进行合理的价值判断,同时回归对理性自身的追问,切实关怀人是什么、人从何处来、人向何处去的三大问题。而作为传媒人,在面对
5、人工智能给传媒业带来的后果时,也许我们应该在梳理人工智能技术演进以及不同观点的基础上,理性追问媒介技术的本质以及作为传媒人的自身价值。一、工具理性:人工智能技术的演进逻辑约翰麦卡锡于1956年首次使用AI这个说法时将其称为“具有常识的程序”,从而开创性地为人工智能的研究确立了方向,即最终目标是让程序能够像人类一样有效地学习经验,而研究人类思维就成了初期首要解决的问题。(一)初期类比研究:模拟人脑结构与思维过程科学家们用飞行研究来类比人类思维的研究。既然人们在研究飞行的时候,可以通过两种方式,一种是研究鸟类等飞行的动物,另一种是研究空气动力学,那么研究思维也一样,除了可以研究人脑的各种结构外,还
6、可以研究思维过程本身,找到适用于人脑及其他思考行为的普遍原理,研究人脑是怎样完成该项工作的。由此,人工智能的研究也沿着这两种思路展开。L人脑结构的复制:数码新皮质研究人脑及其他生物体的大脑从而让机器模拟其思维方式和过程被称为是真正意义上也是初期人工智能的路径。麦卡锡等人直接将Al这个名词作为一个新的研究方向的名称,思考的重点是通过对人脑结构以及大脑的思维过程等的研究,了解人类表现出来的信息模式是如何被创造、组织、保存以及更新的,这些机制一旦被了解,便可以被用来创造控制论机器。一般研究者更善于根据人脑的结构来对Al展开研究。大脑新皮质是人脑结构中非常重要的一个部分,负责以分层方式处理信息的不同模
7、式,比如负责感官知觉、认知等。从视觉物体到抽象概括的各项事物和各种控制活动、从空间定位到理性思考的推理以及语言即所说的“思考”。如果能将人类的新大脑皮质用于机器人,生产出仿生数码新皮质出来,就可以帮助人类处理各种复杂情况。雷库兹韦尔即是从研究人脑的新皮质入手进而提出研发数码新皮质。普通人的大脑新皮质大约有3亿个模式识别,而如果AI拥有数码新皮质后,会出现思维的加速回报定律。通过模拟人脑,计算机就具有了不可或缺的四大思维:沟通、记忆和计算能力以及能够按大脑核心算法进行创造性思考。2.思维过程本身:人脑完成工作的条件了解影响人脑完成工作的影响因素是了解思维过程的重要途径。约翰麦卡锡强调知识这一重要
8、影响因素,也就是说人们在日常行为中表现出的突出特点就是知识的决定作用以及知识系统构建对人工智能的重要意义。如果要理解智能行为,就应研究在背后支持智能行为的知识以及这些知识是如何影响人类行为决策的。而知识包括潜在的背景知识,这是人们事先大量储备的,在交流对话时可以随时被调用。赫克托莱韦斯克则认为仅有知识是不够的,需要了解这种知识是如何得来的,进一步了解学习和获取知识背后的内容。这种学习包括直接经验学习和间接书本学习,前者学到的是市井智慧,后者学到的是书本智慧。智能行为是首先观察自己认为最常见的行为,找出应对办法,然后以此为基础不断提高处理问题的能力。但是长尾现象虽表明小概率事件及某些个体事件极为
9、罕见,但对于整体而言却意义非凡,放在生活中就是某些突发事件,如何处理这些突发事件就成了难题,而AI恰恰是基于处理常识而设计的,这也成了莱韦斯克认为AI不能超越人类的理由之一。人工智能之父马文明斯基也强调所有的现代性程序都不具备常识性知识。而恰恰是这些常识性的东西,要比吸引更多关注、获得令人敬仰的专业技能复杂得多。另外,知识虽然是很重要的一方面,而与知识相关的信念则是更重要的方面,包含目标、欲望、计划和意图等在内的立场,是促使系统做出反应行为的重要影响因素。它们也构成了马文明斯基所说的人类大脑改变思维方式的维度。人类思维从最低级的本能反应开始产生思维,到成长后就到了更高的层次与水平,即意识情感的
10、层次,虽然科学家们致力于尝试将这种思维运用到理解人类自身和发展人工智能上,但这仍然是机器与人的根本性不同。(二)Al研究转向:机器深度学习人类的思维具有一定的局限性,强制性地模拟人类大脑思维并不是人工智能发展的最佳选择。所以从模仿人类大脑到机器自学习或深度学习成了人工智能研究领域的一大跨越。从模拟智能到智能增强是机器以其自身的方式进行思维。打败李世石的阿尔法狗已表现出了机器式思维的厉害之处,超出了人类可控性的范围。科幻影片机器管家中的机器人安德鲁,做了十几年的管家后,通过不断学习开始有了意识,要求独立自由,不再为主人效命。之后又升级版本,有了人的感知,接着通过法律手段将自己从机械人变成生物人,
11、实现了设定宏大目标的自我。人类的学习是一种具身维度的学习,其学习方式和学习能力根源于人类具有各种感知能力的身体,且学习能力嵌入更广泛的语境中,具有文化可塑性。很多时候,人类的学习能力不是来自明确的数据结构,而是来自一些更为现实的东西:如身体意向性以及身体熟练地应对当下情景的能力等,因而更具有自适应性的特点。深度学习无法进行迁移学习,缺乏对环境最基本的自适应反应。可以说,人类的学习过程是与我们的身体、语言以及周围的现实世界紧密联系的。即使将人类大脑中的信息下载到电脑中,也是将信息抽离语境。而“剔除了语境,信息变成了像阳光一样失重的数学定量,进入一个纯粹概率的纯净领域,不再与实体或具体的物质表现相
12、关“O因此,尽管智能增强技术的目的是弥补人类思维上的不足,关心人与智能机器之间的互补性,但也造成了两个不同的平面,即人类思维与机器思维的两个平面,这样将两者连接起来的技术接口要求人与智能机器成为一种共生性的伙伴关系,才能在更长远的未来实现人机合一。二、价值理性:人工智能技术的主体判断从拟人类到机器自学习,智能技术的不断发展自然带来人们对奇点,也就是我们的发明物彻底压倒人类的恐慌与讨论。而对此奇点一说,人们或保持乐观的态度,认为人类不可能被超越;或是悲观地认为未来人类将沦为机器的奴仆;而另一种折中的态度则认为一切在于人如何利用机器。(一)信仰的飞跃大多数人工智能技术研发人员持肯定的态度,认为这个
13、奇点迟早会被超越。在对待“谁是有意识的,什么是有意识的以及哪些生物是有意识的”这些问题上,雷库兹韦尔认为“你必须有信仰”,并称之为信仰的飞跃。他认为未来的机器将拥有自我意识,当有一天机器说出它们自己的感受和感知经验时,而我们相信它们所说的是真的时,它们就真正成了有意识的人。他借用了信息科技中的基本理论即思维的加速回报定律来证明这个观点,认为尽管生物确实是在不断进化,但是技术演进的速度要快上IOO万倍。这个定律遵循可预见的指数级增长规律,反对传统的认为“你无法预知未来”的观念。他进一步举例,孩子这一实体具有人类一样的情感反应,但却不能通过图灵测试,那么为什么不能接受足够像人一样的非生物体呢?这一
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