人工智能時代國際傳播的污名化行為：形式、趨勢與影響

陳定定 王悠 卜樂

【內容提要】 大數據分析、自然語言處理、深度偽造、聊天機器人與個性化推薦等人工智能代表性技術的廣泛應用，推動國際傳播進入了智能時代。國際傳播中的污名化行為也在人工智能時代出現了新的趨勢與特點。人工智能技術直接提高了假新聞制造的效率，并拓展了其傳播的廣度與深度，加劇了國際傳播環境的惡化。在新冠疫情、美國政治與俄烏沖突方面，國家間的污名化行為更加突出，這表明人工智能在國際傳播中的廣泛應用可能加劇國家間的不信任與誤判，惡化公眾間認知。在這種局勢下，加強對人工智能技術的監管，提高各國人工智能治理的協作水平十分緊迫。

【關鍵詞】人工智能 國際傳播 污名化 國際關系 ChatGPT

國際傳播中的污名化在歷史上經歷了復雜而多層次的過程，其中涉及到政治、經濟、文化等多個領域。①在歐洲列強對殖民地的殘酷統治中，他們常常使用污名化手段來將當地民眾定義為“野蠻”“無知”和“不文明的”。而在二戰及其后期，在納粹德國的統治下，在國際傳播生態中，猶太人被污名化為“寄生蟲”“陰謀家”等，成為納粹德國進行種族滅絕的對象。在冷戰時期，美蘇兩個超級大國互相污名化，將對方描繪成“邪惡的”“危險的”和“殘忍的”，試圖將自己的意識形態推向全球。從歷史上看，污名化的目的通常是為了攻擊、侮辱、排斥或壓制某一群體，從而獲得某種利益或權力。從始至今，國際傳播中的污名化都是一種充滿危害的行為，它不僅會造成個人、群體的心理創傷，還會導致社會矛盾的激化，甚至產生引發戰爭等嚴重后果。當前，隨著人工智能技術在各類媒體的普及，污名化傳播范圍更廣泛，速度更快，政治、宗教、族裔、性別等各個領域都可能成為污名化的對象。

一、人工智能技術在國際傳播中的應用

人工智能技術在社會各個領域應用以及擴散，已經開始對國際傳播產生深刻影響，它不僅改變了傳播方式，還提高了傳播效率和準確性。具體來說，大數據分析、自然語言處理、聊天機器人與個性化推薦等代表性技術影響深遠。大數據技術使得海量數據可以被快速處理和分析，促使媒體能夠更準確地了解受眾需求和偏好。這使得國際傳播機構可以更好地調整其傳播策略，以滿足不同國家和地區的需求；自然語言處理技術使得機器能夠更好地理解和處理人類語言，從而提高翻譯和語音識別的準確性。這使得國際新聞傳播者更容易跨越語言障礙，從而更流暢、高效地在國際間傳達信息；聊天機器人技術大大降低了國際媒體與受眾間溝通信息的成本，可以為受眾提供更為個性化的服務。這使得國際傳播機構能夠更好地了解多領域、多國別受眾的信息需求，獲得更多反饋；個性化推薦技術可以根據個人喜好和歷史行為提供個性化的推薦服務。這使得國際傳播機構能夠更好地針對受眾需求定制策略，進而提高傳播效果和影響力。

聊天生成型預訓練變換模型（ChatGPT）在2022年年末出現，更是將國際傳播推向了新變局。人工智能技術可以生成自然語言的文章、報告、評論等，也可以制作音頻或視頻材料，甚至可以將這些內容自動化地進行翻譯、傳播，幫助信息在國際范圍內傳遞。這意味著，新一階段的人工智能技術將對國際傳播生態產生重大影響。

二、人工智能時代假新聞的制造與擴散升級

人工智能技術可以轉化成文本生成、圖像處理與語音合成等多種應用。人工智能可以通過編程來模仿人類寫作，還可以使用特定的詞匯和句法規則來生成類似于新聞文章的文本，這大大增加了假新聞的制造規模。而圖像處理技術可以被用來制造虛假的圖片和視頻，這種模型可以將原始圖像和視頻輸入到神經網絡中進行訓練來生成新的圖像和視頻，普通受眾難以辨其真偽。

（一）提高假新聞的制造效率

人工智能技術大大提高了假新聞的制作效率，促使國際傳播中的污名化規模擴大。意大利非政府研究機構布魯諾·凱斯勒基金會（Bruno Kessler Foundation）的研究人員在分析了有關新冠疫情的1.12億條社交媒體發帖后發現，其中40%的內容來源并不可靠，在超過1.78億條與新冠疫情相關的推特中，有近42%是由軟件機器人所發布。②2020年12月進行的一項調查評估了美國新聞受眾是否曾經在社交媒體上不知不覺地分享過假新聞或信息，38.2%被調查者表示他們曾經分享過，而7%不確定是否不小心在社交網絡上傳播了錯誤信息。③許多案例證明，人工智能技術已經被廣泛用于生成假新聞。

（二）擴大假新聞傳播范圍

人工智能技術促使假新聞傳播范圍擴大，使得國際傳播中的污名化效果提升。社交媒體平臺借助人工智能和機器學習技術的支持，運用算法系統來評估用戶的個人背景和興趣愛好。這些評估基于用戶在媒體平臺上的行為，如發布的內容、點贊以及對其他帖子的回應等。這些信息使平臺能夠提供個性化服務，將每個用戶與最有可能引起他們興趣的內容進行匹配。個性化服務可以提高用戶的滿意度和留存率，進而增加社交媒體平臺的廣告收入。此外，內容創作者還可以通過銷售與其內容相關的廣告來從個性化服務中獲益。觀點偏激或對一定社會議題有偏見的人群更有動力獲取與自己觀點類似的信息，且容易放松對其真實性的評估。這導致媒體平臺與內容創作者逐漸依賴人工智能技術吸引用戶。假新聞或不可靠消息的制造者也利用該技術匯聚大批量受眾。根據美國新聞可信度評估與研究機構NewsGuard發布的一項分析報告顯示，2020年，前100個新聞來源中17%的內容來自不可靠的網站，而2019年這一比例約為8%。不可靠程度排名靠前的《每日郵報》網站（The Daily Wire）2020年在社交媒體上與網民的互動次數是2019年的2.5倍。④

（三）幫助假新聞提高質量

人工智能生成的假視頻在2017年底首次引起了公眾的注意，當時一個名為“Deepfakes”的美國社交平臺Reddit帳戶發布了基于圖像生成算法生成的視頻。隨后，“深度造假”（deepfake）一詞被廣泛用于指代所有類型的人工智能生成的人類模仿視頻。人工智能技術迭代，導致深度造假的信息泛濫，使得國際傳播中的污名化效果增加。當前人工智能技術能夠制造深度造假素材，如在照片和視頻中，可以將一個人的臉替換成另一個人的臉，這項技術通常被用于污名化各類公眾人物的信息中。如2018年，比利時某政黨發布了一段時任美國總統唐納德·特朗普（Donald Trump）的演講視頻，呼吁比利時退出《巴黎氣候協定》，但實際上這是一段深度造假視頻。麻省理工學院的團隊研究了126000個新聞主題中的超過450萬條推文，并使用兩種最先進的機器人檢測服務來過濾掉由機器人傳播的推文。研究發現，機器人確實加速了假新聞的傳播，但它們也以大致相同的速度加速了真實新聞的傳播。⑤

三、人工智能時代國際傳播中污名化的案例

（一）疫情時代的國際傳播污名化

世界衛生組織 （WHO） 總干事譚德塞在2020年2月15日的慕尼黑安全會議上發表講話時指出，假新聞比這種病毒傳播得更快、更容易，而且同樣危險。在全球新冠疫情大流行期間，人工智能技術在國際傳播中的應用也在擴散，圍繞疫情的虛假或誤導性信息增多。錯誤和虛假信息的傳播，不僅導致人們的防疫措施不到位，也惡化了國際傳播中的污名化行為。⑥這些污名化行為包括：不同國家之間對彼此防疫政策的污名化、不同族群之間的歧視與污名化、極端群體對科學防疫的污名化等。同時，國際傳播中的污名化與疫情政治化趨勢趨于一致。

西方輿論持續鼓吹“新型冠狀病毒起源于中國”論調，并通過各種國際社交媒體傳播了這種偏見與歧視，造成了對華裔甚至亞裔群體的歧視。⑦例如，在美國，針對亞裔美國人的仇恨犯罪激增。加利福尼亞州州立大學圣貝納迪諾分校仇恨和極端主義研究中心對警方數據的分析指出，美國大型城市的反亞裔仇恨犯罪在2020年激增約150%。根據亞太政策規劃理事會（Asian Pacific Policy Planning Council）的報告，僅從2020年3月至5月，加州的34個縣鎮就有超過800起與新冠疫情有關的仇視事件。半島電視臺在2020年3月的一項分析中發現，僅在3月，推特上就有超過10000條帖子包含“功夫流感”一詞，抖音海外版上帶有所謂#“中國病毒”（chinese_coronavirus）標簽的帖子的瀏覽量也達1.1億人次；在照片墻上，存在72000個貼有所謂#“武漢病毒”（WuhanVirus）標簽的帖子和10000個貼有所謂#“功夫流感”（KungFlu）標簽的帖子。⑧一些帶有族群歧視色彩的虛假視頻廣泛傳播。此外，社交媒體上還泛濫了一系列圍繞疫情起源的陰謀論。一些極端群體運用人工智能技術制作大量虛假圖片與視頻，將5G技術與新冠病毒的傳播聯系起來。英國有超過80座移動信號塔被燒，英國移動公司（Mobile UK）公司有40名員工遭到人身攻擊或語言攻擊。

（二）美國政治中對中國的污名化

近年來，美國政治中對其認定的所謂“競爭或敵對國家”的污名化言論日益增多，特別是在美國總統選舉與中期選舉期間，這種現象更加明顯。美國總統選舉中的對華污名化言論主要指一些政治家、利益群體或媒體將中國描繪成一個具有挑戰意義甚至是敵對的國家，丑化領導人與政府形象，試圖通過宣傳所謂“中國威脅論”，來匯聚人氣，獲取選民支持，達到推動其選舉進程的目的。如2016年美國總統選舉期間，共和黨候選人唐納德？特朗普就經常批評中國，污蔑其為“貨幣操縱者”“偷竊美國工作機會”，并指責中國向美國出口“惡心的食品”。2020年美國眾議院選舉期間，一些共和黨候選人利用對華污名化言論，如污蔑中國是“對世界和平的威脅”“竊取美國技術”等來爭取選民支持。

在人工智能時代，國際傳播中的污名化手段不斷更新，形式也在不斷升級，這也體現在美國政治生態中。通過制造與傳播假消息，美國政客與利益團體利用人工智能技術主動對中國進行污名化，或污蔑中國干預美國內政，或大肆渲染所謂“中國威脅論”。在2020年選舉中，唐納德·特朗普不斷敦促其支持者對民主黨候選人喬·拜登（Joe Biden）的兒子亨特·拜登（Hunter Biden）進行更嚴格的審查，宣稱尤其需要調查亨特·拜登與中國的關系。特朗普于2020年10月14日發推文稱：“喬·拜登必須立即公布所有與他及家族業務往來和在世界各地——包括在中國——兜售影響力有關的電子郵件、會議、電話、成績單和記錄！”他的競選團隊還投放了一則廣告，稱“問題不在于亨特·拜登為何使用他的名字來獲得這些演出，而是喬·拜登讓他這么做的原因”。在投放此類政治廣告時，特朗普團隊使用了大量人工智能定向投放技術。有大量新聞報道指出，特朗普在競選中得到了臉書的直接幫助，使用了“微靶向——超針對性廣告”技術用于其政治廣告的投放。

（三）俄烏沖突中的國際污名化行動

自2022年年初俄烏沖爆發后，國際社會分裂為兩個陣營。在國際公共輿論場中，雙方大量使用人工智能技術對俄羅斯或烏克蘭政權及其國民進行污名化，一方面試圖削弱其戰斗意志，另一方面也丑化對方形象，借以爭取更多國際盟友。除此之外，國際社會也出現了一些污名化中俄關系的論調，甚至有大量假新聞捏造中國武器或人員進入戰場。

沖突爆發后，網絡便出現了大量疑似俄羅斯方面制作的澤連斯基吸毒、投降等消極視頻。在這些影片中，“澤連斯基”呼吁烏軍放下武器投降，澤連斯基隨后在照片墻發文說：“我只會建議俄羅斯士兵放下武器回家去。”2023年2月20日，美國總統拜登突訪基輔與澤連斯基會談后，大量社交平臺有消息稱，澤連斯基身后有一名穿著與其高度相像的男子，這名男子經常與澤連斯基一起出行，有時候還會作為他的替身。隨后，烏克蘭國家安全與國防委員會下屬的反虛假信息中心呼吁不要相信這些假消息，該機構表示這些消息的目標受眾是烏克蘭民眾，旨在破壞烏克蘭領導層的名聲。歐洲輿論界也出現了廣泛應用人工智能技術以污名化烏克蘭、污名化對烏政策的案例。隨著戰事趨于僵持，大量真假難辨新聞出現，如德國新聞雜志《明鏡》周刊（Der Spiegel）警告天然氣短缺，英國《衛報》對俄羅斯在烏克蘭的戰爭罪行提出質疑，意大利安莎通訊社（ANSA）批評基輔的糧食政策，這些言論在臉書和推特上得到了廣泛宣傳。但根據美國媒體平臺Meta發布的報告顯示，這些都是虛假的信息，來自于俄羅斯人工智能技術的模仿，其目的是改變歐洲方面對烏克蘭的支持政策。據Meta的研究，他們總共發現了60多個欺詐性媒體網站，這些網站都在社交媒體上傳播相關言論，丑化烏克蘭形象，并注冊了1000個左右虛假賬號，花費資金超過100000美元。⑨

另一方面，美國與歐洲也利用大量人工智能技術塑造國際輿論，并通過大量制裁手段污名化俄羅斯及與其相關集團。長期以來，西方國家對俄羅斯實施污名化政策，試圖以“流氓國家”“支持恐怖主義的國家”等概念來譴責俄羅斯的行為。美國與歐洲在國際輿論場上利用人工智能政策延續了這種污名化政策，繼續污名化普京個人，并接連炒作俄羅斯濫用核武器、制造人道災難等假新聞。

總的看來，偽造照片、制造虛假視頻、擴散假新聞組成了俄烏沖突中污名化行為的重要部分，而深度偽造與定向投送等人工智能技術則在此過程中被廣泛應用。

四、思考與啟示

在人工智能時代，國際傳播的污名化行為出現了新的趨勢與特點。長期以來，假新聞的制造依賴夸大事實、歪曲事實、篡改圖像或音視頻等手段，而人工智能技術的廣泛應用提高了其生產與傳播的效率，在國際公共輿論場制造出更多消極與不確定因素。這一點在新冠疫情大流行期間尤其明顯，一些極端政客與機構運用人工智能技術以污名化特定群體的傳播行為，刺激了社會矛盾與分裂。而在國際競爭乃至沖突中，人工智能技術被應用在國際間互相污名化行動中，存在惡化國家間公眾相互認知、加劇國家間不信任與信息誤判的可能。

當前，各國在人工智能技術發展與應用上仍有較大差距，這意味著各國在使用污名化工具或應對污名化手段上存在較大的能力區別。在這樣的背景下，加強對人工智能技術的監管，提高各國人工智能治理的協作水平十分緊迫。就國際傳播中的人工智能治理來看，第一，應該鼓勵政府或獨立機構監管人工智能算法，減少其傳播虛假信息或誤導性信息；第二，人工智能算法的制造者應該公開算法的工作原理和數據來源，讓公眾知道信息來源的可信度和準確性的頻率；第三，在人工智能內容生成不斷迭代的未來，應鼓勵獨立機構開發更多工具對人工智能生成內容進行識別與審核，以確保其內容的準確性和可信度；第四，在媒體與新聞界，應建立針對性規范來管理人工智能技術在該領域的應用，圍繞虛假信息、隱私、政治、公平等議題盡快制定規則；此外，也應該提高公眾意識，使公眾了解人工智能技術的原理、優缺點和使用規則，從而更為準確地判斷和評估信息的真實性和可靠性。

陳定定系暨南大學國際關系學院（華僑華人研究院）教授；王悠系暨南大學國際關系學院（華僑華人研究院）博士；卜樂系海國圖智研究院研究員

「注釋」

①曾向紅、李琳琳：《國際關系中的污名與污名化》，《國際政治科學》2020年第5期，第78-111頁。

②“Covid-19 and fake news in the social media， Bruno Kessler Foundation”，FBK，https：//www.fbk.eu/en/press-releases/covid-19-and-fake-news-in-thesocial-media/ ，2020-3-10.

③“Share of people who have ever accidentally shared fake news or information on social media in the United States as of December 2020”，Statista，https：// www.statista.com/statistics/657111/fake-news-sharing-online/，2022-7-21.

④“Unreliable news sites more than doubled their share of social media engagement in 2020”，Newsguard， https：//www.newsguardtech.com/specialreports/special-report-2020-engagement-analysis/ .

⑤“The spread of true and false news online”，Science，https：//www.science.org/ doi/10.1126/science.aap9559，2018-3-9.

⑥趙高輝、張藝偉：《新冠肺炎疫情期間污名化現象的傳播機制研究——基于污名產生、放大、反應三個維度》，《科技傳播》2022年第14期，第69-73頁。

⑦李珍暉、劉書博：《對抗污名化：新冠肺炎疫情背景下中國政府合法性話語管理》，《現代傳播（中國傳媒大學學報）》第2021年第11期，第60-65頁、第147頁。

⑧“Anti-Asian hate continues to spread online amid COVID-19 pandemic”，Aljazeera，https：//www.aljazeera.com/news/2020/4/5/anti-asian-hatecontinues-to-spread-online-amid-covid-19-pandemic，2020-4-5.

⑨“‘Grotesque Russian disinfo campaign mimics Western news websites to sow dissent”，POLITICO，https：//www.politico.eu/article/russia-influenceukraine-fake-news/，2022-9-27.

責編：荊江