“去連接”：互聯網平臺連接性的再思考

徐嘉偉

［摘要］ “連接”是互聯網運行的基礎邏輯，“連接性”是互聯網的基本特性。隨著互聯網進入移動時代，“連接”的規模和形態發生變化，無時無處不在的“連接”正在重新定義虛擬與現實的界限。從發展歷史來看，互聯網連接性的演進遵循了由復雜到簡單的“去連接”原則，為用戶提供便利已經成為互聯網平臺生存和競爭的必要條件。隨著ChatGPT、Bing Chat、Notion AI、Opus Clip等生成式AI的出現，“去連接”呈現新一輪的發展。文章主要采用文獻分析法，結合生成式AI的案例研究，探討“去連接”這一概念和現象，并考察在這一背景下互聯網用戶的思維方式和媒介使用行為的變化。

［關鍵詞］生成式AI；“去連接”；“連接性”；用戶行為；Web3.0

一、概念引入

（一）“連接”：底層邏輯與感官的重塑

“連接”一詞通常用于描述兩個或多個實體之間的關系或交互，這些實體可以是物理實體（如電纜、管道、道路等），也可以是抽象實體（如計算機網絡、社交媒體平臺等）。文章所探討的“連接”是計算機科學中的概念，指通過互聯網將兩個或多個計算機、設備或網絡連接起來的信息通道。互聯網連接通常采用標準協議（如TCP/IP協議）進行通信，這些協議定義了數據在網絡中的傳輸和交換方式，構成了互聯網運行的規則體系。在互聯網環境中，“連接”可以是有線的或無線的，可以是點對點的（如直接連接兩臺計算機），也可以通過中間設備（如路由器、交換機）進行中轉。“連接”使得計算機、終端設備或網絡之間能夠進行數據交換、消息傳播、資源共享和遠程控制，而基于“連接”，用戶得以在全球范圍內訪問和使用各種互聯網服務。然而，對“連接”這一概念的考察，筆者認為，除了從技術邏輯層面出發，還必須考慮到作為認知和行為主體的人，即互聯網用戶，且“連接”的普及和發展已深刻改變人類對時空的感知。

“移動互聯時代，場景傳播重新強調了時間和空間的重要性，即時空的一體化的適時體驗。”［1］在時間和空間維度上，“連接”使得人們能夠在任何時間、任何地點通過計算機、手機等終端設備接入網絡，這在一定程度上打破了傳統意義上時間和空間對人類認知和行為的限制。在虛擬與現實的交互層面，通過“連接”，用戶可以在虛擬空間中獲取信息，開展活動。從最初的文字到像素圖片，再到更為精細的彩色照片和直接反映現實環境的視頻，互聯網連接形式的多樣化為用戶提供了更為真實的感官體驗。“連接”已經成為人類身體和感官系統的延伸，成為人類感知世界環境的一種方式。虛擬現實技術為用戶提供了更為沉浸式的身體體驗，甚至超越了現實世界的感官體驗。

（二）“連接性”：互聯網連接的特性

“連接性”作為互聯網的核心特性之一，指互聯網作為全球通信網絡，將不同設備、不同平臺、不同用戶連接在一起的能力。文章將通過特征歸納的方式來闡述“連接性”的含義。

文章認為，對“連接性”的理解可以從時空兩個維度進行。第一，從地理空間的維度來看，“連接性”具有跨地域的特性。互聯網將全球各地的終端設備連接在一起，通過網絡傳輸，使用戶能夠在短時間內獲取來自世界各地的信息和資源，實現跨地域的溝通和協作。第二，從時間的維度來看，“連接性”具有實時性的特征。互聯網的“連接性”顯著提升了信息傳播的速度，使得互聯網上用戶的行為具有實時性的特點，如用戶通過即時通信軟件實時發送或接收信息。此外，“連接性”還具有可拓展性。最初的“連接”是通過計算機代碼實現的，所有使用計算機的用戶都需要通過編碼和解碼來理解計算機語言。然而，隨著互聯網連接形態日益豐富，盡管代碼仍然是“連接”的基礎，但對非專業的網絡用戶來說，“連接”已經轉變為更易于理解和更形象的媒介形式，如人類語言文字、圖片和視頻等。

去中心化和開放性是互聯網連接性的兩個重要特征。去中心化表明互聯網上的信息和資源分散在各個節點，而非集中在某一中心點。這種去中心化特性賦予互聯網高度的穩定性和可靠性，并提升數據的安全性和訪問速度。同時，互聯網的技術架構是基于一系列開放的標準和協議的，如TCP/IP、HTTP和HTML等，這些開放標準也確保了互聯網的兼容性。此外，互聯網應用采用開源和開放許可的方式，允許用戶免費使用和分享，從而實現信息和知識的共享。

（三）“連接”的新思考：“反連接”與“去連接”

“信息量的無限膨脹與人們有限的‘注意力帶寬之間存在永恒的沖突，用戶總是會自動啟動某些機制來進行信息的過濾，如依靠自己的本能或慣性來躲避海量信息的沖擊。”［2］從個體需求的角度來看，“反連接”指用戶在特定情境下選擇斷開可能對其產生過度壓力和負擔的“連接”，以恢復必要的私人空間、時間和自由。這種反連接行為是基于用戶個體的情境性需求的，并非無條件的斷連［3］。從權利視角來看，“反連接”意味著對網絡服務商的權利進行限制，尊重用戶的隱私和自主權，不能在未經用戶同意的情況下過度地收集數據和投放廣告。“反連接”也代表了一種反向的互聯網產品思維，即設計產品和開發程序的過程應更多地關注用戶的需求，創造更符合用戶需求的服務和應用，而不是將“連接”的數量和速度作為唯一的衡量指標。此外，“反連接”強調的是一種新的網絡媒介素養，即用戶在享受互聯網帶來的便利的同時，學會合理安排時間，避免過度沉迷。

相比從用戶主體性角度探討的“反連接”，“去連接”更側重于揭示互聯網本身的發展和進化規律，即優化過度“連接”，簡化“連接”的形式、程序和操作方式。資源整合和一站式服務是“去連接”的典型表現，一個平臺能夠盡可能地提供多類型的用戶互動，就顯示其去連接屬性的強度。對平臺來說，用戶是需要通過競爭獲取的資源，而簡潔的界面、便捷的服務、豐富的功能已經成為衡量一個平臺用戶競爭力的重要標準，這些標準也體現了“去連接”的特性。

二、生成式AI：“去連接”何以可能

生成式AI（Generative AI）是一類人工智能系統，它能夠自主生成新的數據樣本，如文本、圖像、音頻等。生成式AI生成的內容屬于AIGC（Artificial Intelligence Generated Content），即人工智能生成內容。“AIGC是Web3.0下使用AI技術的生產力躍升、生產過程去中心化、生產結果優質可體驗化的內容生產模式。”［4］生成式AI通常利用深度的機器學習技術，在對既有信息學習的基礎上生成新的、獨特的數據樣本。“人類將自我意識賦予機器硬件將是一個遞進的過程，機器學習專門研究計算機怎樣模擬或實現人類的學習行為，以獲取新的知識或技能， 重新組織已有的知識結構并使之不斷改善自身的性能。”［5］就目前發展來看，生成式AI已經實現文本生成（如ChatGPT、Sage、Dragonfly等）、音頻生成（如SampleRNN、WaveNet、MelGAN等）、圖像生成（如Opus Clip、Midjourney等）、影像生成（如Synthesia、Fliki等），基本上覆蓋了所有互聯網中的信息形式。在特定類型中，不同的生成式AI也存在差異、各具優勢，如：在文本生成式AI中，Sage更專注于問答領域，而非應用領域；ChatGPT的優勢在于語言生成和智能對話；Claude+主要特點是情感和人格分析；Dragonfly的強項在于推理問答領域。

此外，一些生成式AI已經與特定平臺融合，生成特定內容，這可以被簡單地理解為生成式AI的平臺化。例如：BingChat的New Chat就是基于搜索引擎的生成式AI，它生成的內容是從互聯網現有信息中提取、分析并整合的結果，其角色更偏向于優化搜索引擎功能，而非生成全新、獨特的數據樣本；國外的在線預訂餐廳網站和應用程序OpenTable與ChatGPT簽訂了合作協議，這意味著OpenTable內置的ChatGPT模型將專注于幫助用戶篩選和推薦與美食、餐廳相關的內容。生成式AI的平臺化趨勢，不僅是互聯網從Web2.0向Web3.0發展的過渡形式，也是目前生成式AI商業應用的優秀實踐。

（一）主動“去連接”：生成式AI與媒介便利

1.作為工具：自動化內容創作

生成式AI的自動內容創作基于人工智能技術，能夠自動生成文本、圖像、音頻等多種類型的內容。這類技術功能主要依賴于深度學習模型，如生成對抗網絡（GANs）和變分自編碼器（VAEs），以捕捉數據中的模式并生成新的內容。

生成式AI的自動內容創作具有多個優勢。首先，生成式AI通過自動內容創作能夠自動生成大量內容，相比人工創作，顯著提高生產效率，滿足大規模、高頻率的內容生產需求。其次，生成式AI通過自動內容創作能夠根據用戶需求和喜好生成個性化內容，提供更精準、貼合用戶需求的內容，從而增強用戶體驗。最后，生成式AI通過自動內容創作能夠從大量數據中學習并結合不同類型的內容元素，避免內容同質化，為用戶提供新的靈感，協助用戶拓展思維。

這種高效率、高質量的內容生成能力，具有顯著的“去連接”屬性，能夠幫助用戶節約大量時間。從信息來源角度來看，生成式AI能夠從多個來源收集、整合信息，生成綜合性內容，使用戶不用在多個網站、網頁間切換，即可獲取所需要的信息。從生產環節來看，生成式AI能夠生成多個類型的內容，包括代碼、文字、音頻、圖片甚至視頻，使用戶可以在一個平臺上生成和獲取多種類型的內容。

2.作為對話主體：模擬交往與情感分析

借助自然語言理解（Natural Language Understan-

ding，NLU）技術，人工智能能夠解碼和讀取人類語言和表達，甚至在一定程度上理解人類語言中的情感因素。而自然語言處理（Natural Language Processing，NLP）技術則能夠幫助人工智能將處理過的計算機數據編碼成人類語言符號。這種持續的“理解”和“處理”以及“解碼”和“編碼”過程，構成了人機對話的基礎。

在自然語言處理過程中，作為人工智能，生成式AI能夠根據輸入的上下文信息生成適當的內容，在模擬真實交往中適應不同的情境，為用戶提供更接近實際的交流體驗。此外，生成式AI還能夠通過分析輸入的文本，識別情感，將喜怒哀樂等情感考慮在內，并從大量數據中學習各種語言表達和風格，模擬真實交往，生成多樣化、富有創造性的內容。基于此，生成式AI在一定程度上能夠代替網絡中的陌生人社交，在深度學習的基礎上洞察人類情感，提供更專業、個性化的解決方案，使用戶不需要多次連接不同的平臺或內容即可獲得情感交往問題的解決方案。

然而，盡管生成式AI在模擬真實交往和情感分析方面具有諸多優勢，但也存在局限性。例如，生成式AI可能或誤解輸入的情感，或在輸出時表達不當，甚至過度關注表面的語言形式，而忽視了真實交往中的道德、倫理等方面的考慮。這就需要生成式AI在學習數據、模型架構、評估指標、人機協作等方面建立更完善的體系，確保在模擬真實交往和情感分析方面的可靠性。

3.作為媒介：連接平臺

ChatGPT的學習數據并非持續更新，而是基于2021年9月以前的互聯網數據，這意味著其并不具備聯網功能，而是一個預先訓練好的大數據語言模型。2023年，OpenAI在社交平臺上宣布，推出ChatGPT插件，以幫助平臺和用戶完成更多任務與實現更多功能，如檢索實時信息、檢索知識庫信息、代表用戶執行操作等。目前，OpenAI已經將第一個插件開放給包括Shop、Slack、Wolfram、Klarna、OpenTable等在內的12個平臺。這使得這些平臺能夠通過創建插件，獲取ChatGPT在各個平臺的實時數據支持，實現更豐富的功能，如：OpenTable插件允許用戶搜索和預定餐廳；Instacart插件使用戶能夠在本地商店進行購物；Zapier可以與谷歌表格、Trello、Gmail等應用程序進行連接，幫助用戶提高線上辦公效率。

可見，生成式AI接入互聯網，不僅能提高用戶的平臺使用效率，幫助用戶節約學習成本，也能使用戶的平臺使用方式發生變化。例如，在搜索引擎出現前，用戶通過網站目錄、書簽、電子郵件、論壇等在網絡中獲取目標內容，搜索引擎的出現使得用戶能通過檢索標簽的方式獲取目標內容，點擊搜索欄也已經成為用戶的媒介使用習慣，但仍需要更換關鍵詞進行多次檢索。而生成式AI接入互聯網，則使用戶只需要進行少量的“連接”就能獲取目標內容。

（二）雙重隔離：生成式AI重塑用戶的互聯網使用行為

生成式AI可以提供接近無限的內容，能夠模仿人類的語言和風格，根據用戶的喜好和興趣，為用戶提供個性化的內容和體驗，并代替人類的部分工作和創作。然而，在呈現積極主動性的同時，處于發展過程中的生成式AI也可能形成雙重隔離效應。

1. 內容隔離：從多方信源到單向輸出

生成式AI能夠幫助用戶快速且高效的解決問題，但也可能引發內容隔離的問題，即用戶不再習慣于訪問多個平臺，而將生成式AI當作唯一的信息來源。雖生成式AI是以眾多數據、信息作為支撐的，但其生成的內容受到算法的影響，在收集和整理內容的過程中會以算法為基礎對信息進行考量和排序，無法避免算法偏見和錯誤等問題的存在。加州大學的計算機認知科學家Piantadosi對ChatGPT進行測試，結果發現其普遍存在種族偏見和性別偏見的問題，如它在對話中表示只有白人男性能成為科學家［6］。這些偏見和錯誤的內容可能源自生成式AI訓練數據的不完整、不準確以及算法本身的局限。此外，由于生成式AI處理和生產海量的信息數據，因此對其生成的內容進行審查和評估則變得極其困難。可見，生成式AI作為唯一的信息來源，并不能為用戶提供完全可靠的信息。

內容隔離還可能引發媒介依賴的問題。雖然生成式AI能夠產出獨特且富有創新性的內容，但是其可能會削弱用戶的思考能力和創新精神，使用戶過度依賴機器的決策和建議，甚至可能對機器過度信任和盲從。在對生成式AI使用情況的調查中，筆者發現，用戶會產生虛構的人物或事件等歷史內容。可見，生成式AI并不能完全代替人類的思考，而應被視為激發人類靈感的工具。

2.交往隔離：從人際交往到人機互動

生成式AI的廣泛應用不僅在于其能夠迅速且高效地解答用戶疑問，還在于其能夠為用戶提供一種與現實人際交往相似的交流體驗。生成式AI能夠借助強大的機器學習和自然語言處理技術，有針對性地合理回應用戶的請求，其中情感分析是一個重要的討論焦點。

生成式AI通過機器學習大量數據，以“記憶”人類表達情感的方式，包括語言、面部表情、聲音、姿勢等，并創造出與人類情感相關的內容，識別人類的情感狀態，從而更好地理解和模擬人類情感，提高與人類的交流和互動的質量和效果。生成式AI的情感分析應用廣泛，包括創作小說、詩歌、新聞報道等富有創意的文本內容以及開發聊天機器人、AI助手等智能產品。同時，隨著技術的不斷更新迭代，生成式AI能夠為用戶提供更為可靠和有效的個性化解答，從而引發用戶網絡交往思維的改變。

除了雙重隔離問題，生成式AI在未來還可能會引發社會失業、收入分配不均衡、競爭壟斷、隱私安全以及知識產權和道德倫理等方面的問題［7］。生成式AI在創造發展機遇的同時，也可能帶來風險與挑戰。

三、Web3.0：展望“去連接”的階段性發展

在Web2.0時代，互聯網中各個平臺相互孤立，每個應用程序也通常由一個中心化的實體或組織進行控制和管理，使用戶在不同平臺間的信息無法互通，且缺乏公開透明。在Web3.0時代，互聯網構建在去中心化應用生態之上（DApp），且DApp由區塊鏈中的多個節點共同維護和管理，并基于共識算法達成一致。這種去中心化的結構能夠避免單點故障，具有防篡改、可追溯的特性，且基于同一或若干個智能合約，有助于構建一個區塊鏈生態，使平臺呈現更強的整合力和去中心化特性，從而不需要任何中心化的中介機構，實現相互交互和協作。這意味著用戶在同時使用多個DApp時，只需要一個賬號和一個身份。

生成式AI在一定程度上代表了從Web2.0向Web3.0的過渡，既利用了Web2.0時代積累的大量數據和算力，又彰顯了Web3.0時代倡導的開放和協作精神，以創造新的內容和價值。生成式AI也可以幫助用戶更好地利用和分享網絡上的信息和資源，促進用戶之間的交流和創新。此外，生成式AI還可以為Web3.0時代提供更多的可能性，如在去中心化應用、數字身份、數字資產、智能合約等方面發揮作用，從而凸顯去中心化能力，提升用戶的媒介使用便利性。

［參考文獻］

［1］迪克.連接：社交媒體批評史［M］.晏青，陳光鳳，譯.北京：中國人民大學出版社，2021.

［2］陳永偉.超越ChatGPT：生成式AI的機遇、風險與挑戰［J］.山東大學學報（哲學社會科學版），2023（03）：127-143.

［3］郭全中，袁柏林.AIGC與WEB3.0有機融合：元宇宙內容生產的新范式［J］.南方傳媒研究，2023（01）：36-47.

［4］喻國明，呂英培，陳肯.元宇宙中的人：連接的升維與身體的深度媒介化［J］.教育傳媒研究，2022（06）：12-17.

［5］李子儀.主體性危機：重思互聯網的連接性［J］.青年記者，2022（03）：47-48.

［6］王琳.連接與滲透：移動傳播時代的場景構建：以小紅書為例［J］.新媒體研究，2022（02）：92-95.

［7］蘇濤，彭蘭.虛實混融、人機互動及平臺社會趨勢下的人與媒介：2021年新媒體研究綜述［J］.國際新聞界，2022（01）：44-60.