基于智能生成的传播学研究新范式

科学技术（包括人工智能）作为第一生产力的日新月异，对人类生产生活的各个领域都产生了巨大影响，这当中也自然包括传播学研究领域。将各种智能融合于传播学研究亦成为了普遍的共识：喻国明[13]将人类智能与人工智能进行了对比，点明了人类智能的缺陷和人工智能的优势。他认为：“人类总是有一种莫名其妙的认知上的自恋”；“基于围棋原理与规则理解之上由人工智能自身发展起来的一套逻辑”的AlphaGo Zero，“以100∶0的成绩完胜那个打败了所有人类棋手的”“建立在人类棋手对弈经验的基础上，采用人工智能技术的一种逻辑延伸”的Alpha Go，恰恰说明了“人的认知是有重大缺陷的，是有极大的偏误的。而我们常常对这种缺陷和偏误并不自知”；而“对于社会科学的研究而言，新的技术方法的价值本质是，它能够将复杂性的现象和问题进行有效的简化处理，极大地扩展我们的学术认识和科学把握的自由度。这就是方法论、理论范式及技术的进步给我们带来的最大的意义和改变”；“方法论的进步，科学技术的突破和进步，其实就是给予我们将复杂事务简化的一种新的路径和范式，它的确给我们对复杂事物的把握带来极大的新的可能与机遇”；“大数据和人工智能技术的出现对我们整个研究逻辑、研究范式是一种革命性的改变”，“它能够把过去视为复杂现象的研究大幅度简约化，这必然造成我们整个学科版图进一步扩张、改写，层次进一步加深，这就是方法本身、技术本身的进步给我们带来的学术版图的扩张和学术逻辑的改写”。张洪忠[14]认为，人工智能的发展给新闻传播学研究带来了的新课题。人工智能正在颠覆原本拉斯韦尔5W传播模型当中除去传播受众之外的每一个环节。张洪忠即从传播者、传播讯息、传播媒介（特别是新媒体）、传播效果四大环节进行了详尽的解析，认为“在传播者的角色扮演环节，技术往EQ方向发展的人工智能机器人正在成为网红，形成一种新的亚文化”；“在内容生产环节，传统媒体时代记者和编辑是内容生产者和把关人”，而“社会化媒体打破了记者、编辑与受众之间的界线，即人人均可成为信息的发布者，也是接收者”；“在渠道拓展环节，VR/AR/MR、可穿戴设备将打破原有传媒业的报纸、电视、广播、PC、手机等渠道格局，成为新的传播渠道”；“在传播效果方面，人工智能的浅层学习模型应用已经完全颠覆了传统传媒业的传播和评估模式，传播效率获得极大提升”。张洪忠点明了人工智能给传播实践带来的不可逆的巨大变革，认为“人工智能对传媒业的改变正不可避免地来临，需要正视与接受这种发展趋势。当前大数据、云计算和不断迭代的算法三大技术的快速突破正在推动人工智能进入‘井喷式’创新阶段。面对这种发展趋势，传媒市场竞争将呈现适者生存、不适者淘汰的规律”。龙强和吴飞[15]认为：“大量的学者还在少数相对成熟的理论领域添砖加瓦，但没有关注到整个哲学社会科学，尤其是自然科学的重大研究突破，比如说人工智能问题、生命科学、仿生学、区块链等等。”吴予敏[16]认为：“当下媒介技术的进步似乎正在解构‘传媒二元论’，人工智能、可穿戴设备等全新科技正在构筑‘人媒一体化’的新的现实。”

在这当中，对大数据与传播学结合的研究，进而进阶到人工智能与传播学结合的研究，成为一个继往开来的角度。移动互联网时代赛博空间和物理空间高度融合的数字化是产生大数据的基础。从“继往”的角度而言，大数据研究从计算机的储存能力出发，符合传统传播学收集数据、分析数据的实证逻辑。例如，祝建华等[17]认为，社会化媒体时代的人类活动数字化痕迹数据很有价值，可以运用大数据方法进行非接入的分析。基于自下而上的归纳法，“从观察出发，总结模式，继而验证假设并提出理论”，祝建华认为，“归纳推理更加适用于新事物不断产生的社会化媒体环境”。陈力丹等[18]认为，“传播学中应引入更多的方法研究，才可能处理互联网传播的各种数据”。从“开来”的角度而言，大数据可以作为人工智能计算机算法进行机器学习的原材料，充分发挥计算机的计算能力，将人工智能（包括计算机仿生智能），融入应用传播学解决方案的建构当中。(www.xing528.com)

纵观传播学者对人工智能与传播学研究的融合的探讨，“颠覆”“替代”“淘汰”往往成为关键词。这也从一个侧面反映出传统传播学研究对人类智能的绝对依赖。一旦人工智能在解决一些传播应用实践问题上超越人类智能，同时意识到科技的进步犹如历史的潮流浩浩荡荡不可阻挡，就难免产生危机感，也难免产生对其的排斥感。这种传播学研究中人类智能与人工智能的二元对立，而非“由二生三”的融汇协作成为将智能融合进传播学研究的障碍。事实上，随着人类进入人工智能时代，人类智能和人工智能的智能融合而非对立将是大势所趋。脱离人工智能的先进生产力，人类智能解决问题的效果效率将大打折扣；脱离人类智能的明灯指引，人工智能解决问题的路径成本将大大增加。无论是人类智能还是人工智能更擅长于解决某类传播应用实践问题，都不妨碍将两者融合共同作用于目标对象。关键在于是否能够形成相应的方法论和模式，将二者的力量融合而非彼此抵消，进而产生“总体大于部分之和”的效果。而基于人类智能与人工智能的智能融合协作合力（而非彼此对立、相互替代）建构传播应用实践解决方案，正是“新塑传”的目标之一。