智能傳播體系中人機融合的基本特征、技術架構與未來趨勢

陳蓉蓉，韓曉曼，姜立新，吳岳忠

（1.湖南工業大學 商學院，湖南 株洲 412007；2.湖南工業大學 文學與新聞傳播學院，湖南 株洲 412007；3.湖南工業大學 土木工程學院，湖南 株洲 412007；4.湖南工業大學 軌道交通學院，湖南 株洲 412007）

0 引言

伴隨著大規模的GPU服務器并行計算、大數據、神經網絡（深度學習）算法和智能芯片等技術的快速發展，人類社會先后經歷互聯網時代、大數據時代和人工智能時代，人工智能成為當前的戰略支點。自達特茅斯會議指明“計算機未來發展方向——類人化”以來，人工智能實踐出現了諸多問題（如失業問題、貧富分化加劇、戰爭隱憂等），人機融合的提出有效地解決了這些不足，成為智能化的未來發展方向。近年來，世界范圍內各大互聯網公司紛紛推出智能問答機器人、社交媒體機器人、寫稿機器人、AlphaGo等產品，為人機融合的未來發展指明了方向，人機融合在教育、醫療安全、交通安全、智慧城市等領域被廣泛開拓和應用，推動智能化傳播。

同時，隨著“元宇宙”概念的提出，人們愈來愈關注未來世界發展的走向，而被認為是互聯網進化的未來的“元宇宙”，融合虛擬與現實，以數據形成互通、開放，一個集體虛擬的共享空間。諸多學者從“元宇宙”的理論概念出發，探究“元宇宙”在媒體中的應用，例如其催生“沉浸式”新聞[1]、打造虛擬現實技術（VR）之上的游戲與社交融合的具身傳播場景[2]，以及人機交互之下未來電影發展的思考[3]等，并對其引發的數字化安全及未來“數智世界”治理[4]和未來傳播安全性提出問題及其策略[5]。虛擬現實技術作為“元宇宙”的核心技術，對人機融合及智能傳播提出了更高的要求，推動其在開發想象、認知學習、技術賦能的多維度發展。

智能應用的不斷涌現與“元宇宙”構建未來世界的數字化變革推動傳統傳播逐步向智能傳播發展，特別是趨向人機融合模式，其中關鍵在于技術的更新和發展，因此人機融合關鍵共性技術成為智能傳播體系中的研究熱點。由此，本文以智能傳播體系中人機融合的特征為出發點，通過數據采集和內容分析，分析人機融合關鍵共性技術架構策略，并從政策倫理、基礎支撐和感知理解3方面展望了有關該技術的未來發展趨勢。

1 智能傳播體系中人機融合的基本特征

在智能傳播體系中，人機融合通過網絡化、系統化的運作達到平臺化的傳播，并通過形式與內容產出的多元化滿足用戶需求，打造個性化符合不同特性的用戶個體及群體效應，以達到智能化的內容生產和智能化傳播，并產生新的業態，智能化通過新技術進行數字賦能，助力產業融合模式。

1.1 網絡化

中國互聯網絡信息中心（CNNIC）發布的第48次《中國互聯網絡發展狀況統計報告》中顯示，截至2021年6月，我國網民總體規模超過10億，互聯網普及率達71.6%。在該背景下，人機融合的傳動向網絡化呈現，大數據可視化、云空間、人臉等技術開啟了數據的多元化呈現，傳播平臺逐漸趨向網絡化，信息呈現可視化。互聯網的下半場就是將互聯網“上半場”的“人人互聯、萬物互聯”持續“加寬、加細、加密、加厚”的過程[6]。面對互聯網的發展及海量數據的驅動，搜索引擎、云應用等被開發出來。疫情期間，“健康碼”的使用超過400億次，明顯向數據連接模式給群眾出行、企業復工、學生復學等方面帶來便利。

1.2 系統化

首先，智能傳播體系中人機融合呈現在信息系統的社會運作層面，體現在信息的智能收集、智能生產、智能推送及智能接收，智能終端搭載傳感器，打造數據流，承載信息；以人機融合主導內容生產，通過打造智能機器輔助人完成內容生產的環節；在信息推送和接受層面,打造內容與用戶的完美接觸，通過信息傳送匹配用戶場景，整合信息資源，滿足用戶認知與感官體驗，完成信息環節的系統化運作。其次，在生態系統層面，通過信息流傳播于個人、集群等各個層面，構建社會、個人、群體的互動性的生態系統。最后，基于產業鏈，智能傳播體系中的人機融合對接上、下產業鏈，是一個系統工程，囊括大數據、數據挖掘、機器人深度學習、生產技術、接受技術整合系統化終端等多種技術，并綜合以上功能進行系統化運行。

1.3 平臺化

高維的媒介傳播功能的社交網絡平臺既能夠滿足個體的表達欲望，也能夠達到群體集群意識表達，所謂豐盈的內容所引發的信息流動，得到更大層面的信息處理。第一，平臺化是基于產業的平臺化運作，例如百度、阿里巴巴等進行平臺化的運行，在用戶平臺的搭建上積極主動，進行商業化投資，最大限度地吸納用戶流。第二，打造智能媒體化平臺，新華社建立“媒體大腦”智能視頻生產平臺、AI合成主播生產平臺等，致力于打造平臺化、資產化、智能化、場景化、服務化的“中央廚房”式融媒體數據平臺。第三，視頻媒體擴平臺運行，傳統媒體如影視媒體開通抖音號、頭條號進行跨平臺傳播，新聞通過運算自動產出，橫縱向的平臺設計，形成全面生產的態勢進行傳播。

1.4 多元化

智能傳播體系中人機融合的多元化體現為形式多元化和多元化內容生產。首先，當今時代，“人人自媒體”“人人為主播”的出現，媒介的多元化，導致傳播層面逐漸打破“內容為王”到“內容＋渠道”與“內容＋科技”的變化。在人機融合的作用下，智能傳播打破了傳播場所、傳播介質的單一性，呈現多元化的特點，體現為超運算技術、云計算、大數據、物聯網、車聯網、區塊鏈、AR虛擬現實等諸多層面的應用，繼而以互聯網為基礎的多元智能傳播生態中，受眾者具有多元化的信息選擇平臺。同時，“人人皆主播”及各種VR、AR技術的功能性營造出信息的專業化與分眾化，傳統文本的內容生產向視頻、音頻等多種媒體呈現的多元可視化內容轉化[7]。

1.5 個性化

人機融合的個性化表現為以用戶需求為導向，打造個性化服務。以機器人寫作為例，針對不同目標用戶的個性化需求，騰訊Dreamwriter 同步推出“研判版”和“民生版”兩個個性化版本[8]。隨著“互聯網＋”與5G時代下技術與算法的快速發展，傳統媒體向智能媒體轉型，應用人機融合技術大力發展數據、算法、智庫建設與更新，借助VR、AR等技術打造可視化與場景化，迎合受眾需求，比如新聞平臺如“今日頭條”、音樂平臺如“網易云音樂”，以及智能化“迎賓機器人”等通過對用戶模型的分析,應用算法進行內容篩選和識別，根據用戶偏好對信息進行個性化推送，形成協同，產生互動[9]。

1.6 智能化

智能化體現在快、準、穩3個方面，算法的應用、技術的支撐使得信息收集、篩選、產出的速度快，實現精準定位及個性化的分發，更加體現出人機融合大于人與機器的效果。隨著神經網絡技術的蓬勃發展，機器趨向智能化和擬人化。例如，類人化機器人——“最暖接待”Cruzr（克魯澤），憑借17個自由度，不僅能靈活地做出各種姿勢，同時通過人臉識別算法能輕松“認出”嘉賓并說出VIP專屬歡迎詞，識別準確率高達98%。

1.7 產業化

智能傳播產生新的業態，智能化通過新技術進行數字賦能，傳統媒介被智能化媒介替代，逐漸演化出數字經濟，催生“知識付費”和“共享經濟”。

2019年，中國知識付費行業用戶規模達3.6億，行業市場規模達278.0億元；2020年中國知識付費用戶規模超4.1億，行業市場規模達392億元。隨著互聯網經濟的快速發展，知識消費的規模快速擴大，內容消費與智能傳播相融合，呈現出數字經濟與知識大爆炸的聯動。人機融合催生互聯網信息產業化模式，前端技術投入的商業化行為到用戶流量變現的數字經濟環節，還將打造更具體的產業融合模式[10]。

2 智能傳播體系中人機融合的技術架構

2.1 人機融合范疇界定與技術應用

人機融合，尤其是在5G時代的推動及智能傳播體系之下，逐漸演變為人的決策擁抱機器的智能化。發展智能機器人，將其應用到多個領域，推動產業化的進程，產生集群化效應，讓更多的人群容納和接受，推動人類更好地找到人機結合點。目前，智能傳播體系中人機融合從內容產出來說，將其歸為服務智能系統與預測決策系統，是基于傳播的中間環節而言，主要側重于功能性（如圖1所示）。

圖1 內容分類

從技術產出上來說，主要應用以下幾種技術（如圖2所示）。

圖2 技術分類

內容與技術共同作用于媒介傳播應用，技術的融合應用呈現出不同的功能態勢，例如社交機器人、機器寫作、類人機器人與人工智能（AI）主播、算法的智能生產等，社交機器人如經濟機器人利用傳感技術—多傳感信息耦合技術—信息監測對經濟的動態進行實時監控，運用機器學習與深度學習、知識圖譜等技術的政治機器人在政治層面發揮作用，例如澳大利亞廣播公司開發新聞大機器人，充分運用傳感技術、面部表達技術、語音識別與合成等技術，對用戶的問題進行陳述和回答，建立新聞機構和受眾之間非正式、親密的關系。機器寫作基于自然語言處理、數據挖掘、機器學習、搜索技術、知識圖譜技術等進行開發運用，類人化機器人和AI主播利用圖像技術、自然語言處理技術（NLP）與語音技術、多模態識別及生成技術等生成類人化的形態，學習主播的語音和面部神態，比如基于撒貝寧原型的AI主播“小小撒”、《你好星期六》的AI主播“小小漾”，深層次地實現了與主持人、嘉賓和觀眾的互動。應用算法進行智能生產，通過機器學習與深度學習、大數據、知識圖譜等技術自動對用戶進行精準畫像的描繪和精準分群，實現大數據的全覆蓋。

2.2 智能傳播體系中人機融合關鍵共性技術架構分析

傳播效果體現在認知層面、心理和態度層面、行為層面。認知層面呈現人的知識量的增加和知識構成的變化，所謂個人信息處理的“基模理論”，運用大腦中的“認知模塊”，認知層面對信息流及新事物進行篩選和掌握。以智能傳播受眾體驗的臨場感為例，群體能有更直觀的真實感受，例如VR新聞，讓觀眾體驗第一視角的身臨其境，體會真實的正在發生的新聞。

因此，為了實現智能傳播增強、沉浸式等多維效果，從產業鏈發展角度出發，提出以“政策+平臺+內容”模式構建智能傳播體系中人機融合關鍵共性技術架構（如圖3所示）。該架構通過政策倫理、基礎支撐、感知理解3個方面進行融合，共同推動傳播行業應用領域發展，實現“新技術、新產品、新業態、新模式”數字化經濟賦能產業智能化轉型升級。

圖3 智能傳播體系中人機融合關鍵共性技術架構

3 智能傳播體系中人機融合的未來趨勢與策略分析

未來技術的發展趨向數字化、區塊鏈、大數據融合發展，對技術發展水平和人、社會等提出了更高的要求，智能傳播體系中人機融合關鍵共性技術架構主要從政策倫理、基礎支撐和感知理解3個層面進行發展戰略對策內容研究。

3.1 政策倫理——人機融合的政策法規

人工智能不斷模糊著物理世界和個人的界限，不斷刷新人的認知和社會關系，延伸出復雜的倫理、法律和安全問題。智能傳播改變著人們以往的“擬態環境”，在受眾的價值引導和行為動機層面產生著影響，受眾群體越來越關注到信息流的正確性和錯誤性，以及倫理道德、隱私等更高層面的問題。針對這些問題提出解決方法，并抽取出知識，匯聚融入知識圖譜，作為人機融合的認知約束力。

（1）法律問題。法律法規是一切管理體系的綱領，是決定管理方向正確與否的基石。針對智能傳播發展進程中有可能出現的誹謗性、惡意性、隱私侵犯等各種風險，針對智能傳播激勵機制、控制機制、反饋機制的調校驗證，有關部門適時出臺智能傳播法律文件、規章制度，是新時期我國傳統媒體和新興媒體向智能傳播進化過程中健康有序發展的基礎。例如：智能傳播的法律與倫理問題及其治理、體制機制建設、研究風險防范與規制、網絡主播的影響力及其行為規范、健康傳播研究等。

（2）倫理問題。智能傳播內容生產鏈條、傳輸鏈條、反饋鏈條 及智能傳播產業鏈條的所有環節、所有元素上都有與倫理道德相關的人物信息或事件信息，要求人工智能技術和設備的研發及相關產業的發展都要以國家安全、國家傳播安全為基礎，呼喚公平正義，講求風清氣正，堅守良心底線、道德底線，遵循新聞傳播基本規律和行為準則，營造科學合理的智能傳播社會環境。例如：智能傳播的倫理問題及其治理、新聞輿論倫理、智能算法與搜索傳播倫理研究等。

（3）監管問題。借勢借力于5G賦能，智能傳播事業線和產業鏈上集聚了無限量的傳播終端和豐富多樣的傳播渠道。智能傳播管理既要從傳播環境、傳播群體、傳播終端等外部渠道開展工作，又要從媒體傳播機構、場景渠道、傳送渠道和反饋渠道等內部建設與完善智能管理系統。隨著智能傳播技術和智能傳播政策的陸續出臺和不斷完善，引導力、品牌力、傳播力與影響力成為評價傳播效果的主要指標，智能傳送需建構合理的激勵機制，反饋渠道應有科學合理的監管制度。例如：傳播網絡輿情的特征、影響及引導策略、智能傳播領域出現的新問題及監管研究等。

3.2 基礎支撐——人機融合的平臺基礎

建設開放、開源平臺的重要性，便于智能傳播創業者、智能傳播先行先試者優先享受到人工智能技術進步給我國新聞傳播事業所帶來的紅利。建立開放、開源的智能傳播平臺，讓智能傳播鏈條上的所有創新創業機構共享已有的技術成就和大數據資源，能以相對低的代價獲取創新成就，讓智能傳播技術更有效地實現轉化，激活我國新聞傳播行業在5G時代的創新思維，激發全領域全社會的創新精神。針對這些問題提出解決方法，集成相關技術，輔助構建知識圖譜，作為人機融合的認知計算力。

（1）互聯平臺。利用物聯網、5G、云計算、邊緣計算等技術，通過互聯網實現了“人人互聯、萬物互聯”，傳播平臺逐漸趨向網絡化，人機融合的傳動向網絡化呈現，從而獲得海量數據，形成人機一體的數據交互網絡，有利于傳播產業的高速發展和社會應用。例如：媒體空間、“數據套餐”、智能網關、智能推薦寬泛服務入口等應用。

（2）計算平臺。利用云計算、機器學習、大數據、邊緣計算、VR、AI、機器人等技術，提供龐大的信息存儲量、高速的處理速度、強大的記憶等能力，為傳播行業企業運營降本增效。例如：智能傳播平臺、媒體創作平臺、媒體數據中臺、AI合成主播平臺、融媒體中心、“立體新聞”等應用。

（3）信任平臺。利用區塊鏈、社交網絡等技術，實現媒介智能機器生產信息的用戶認知與信任，完成傳播信息的自動審核，保障算法的公正性、適應度與合法性等。例如：社會信任平臺、智能傳播算法及內容信任技術、智能核查、溯源追蹤系統等應用。

3.3 感知理解——人機融合的內容生產

智能的生成將涉及主觀目的與行為動機，并與情境中的客觀事實變化密切相關。產生智能不僅需要形式化的計算，更需要意識性的類比。掌握事實性與價值性的因果關系，深研人機融合智能，開展深度感知理解研究，將是智能研究的重大突破。針對這些問題提出解決方法，組合多種技術，理解應用知識圖譜，作為人機融合的認知智慧力。

（1）感知行為。感知行為作為應用終端，直接面向用戶，如何提升人機交互質量，實現人機自然“溝通”，是人機融合的首要基礎。通過人臉識別、語音識別、智能傳感、穿戴設備等技術豐富了信息的輸入輸出方式，作為感官知覺，達到能聽會說、能看會認，實現人機在自然狀態下進行數據交互。例如：智能播報、智能語音轉換及合成、兩智（自）媒體、虛擬拍攝、體感互動系統等應用。

（2）認知能力。認知能力是人腦加工、儲存和提取信息的能力，對事物的構成、性能與他物的關系、發展的動力、發展方向及基本規律的把握能力，是人機融合的關鍵技術。通過知識圖譜、個性化推薦、智能問答、語義理解等技術，對信息進行識別、推理、理解，實現機器認知和覺醒。例如：智能傳播內容自動生成、智能場景創作等應用[11]。

（3）情感輿情。人類情緒、情感和意見是人類的重要特征，如何讓計算機了解人類的喜怒哀樂，根據互聯網大數據定量分析用戶情感，實現傳播過程輿情監測，是人機融合的重要體現。通過NLP、圖像處理、多模態學習、深度學習等技術，實現情感分析、識別與處理，及時發現問題，完成輿情監控及預警。例如：智能稿件寫作機器人、傳播內容輿情監測系統、跨媒體網絡輿情數據智能分析與處理等應用。

4 結語

智能傳播的未來是人機融合，數字化的快速發展不斷引發對技術、人、社會關系的思考，要將眼光投放到世界智能科技前沿，不斷加強在智能科研領域的投入，前瞻性地在人機融合智能領域深入探索，更要圍繞認知約束力、計算力和智慧力，突破“卡脖子”關鍵技術，積極探索傳播產業鏈中的新技術、新產品、新形態、新模式，同時積極把握人機融合傳播之下的安全性和倫理等問題，將人工智能不斷融入傳播行業的各個流程和環節，助力行業智能化轉型升級，為未來打開無限想象空間，助力產業化、智能化、人性化的“數智世界”的發展。