媒體等同理論視角下AI文生視頻對人機關系的傳播實踐研究

［摘要］AI文生視頻的出現豐富了多模態交互的呈現形式，人與機器之間的協作由簡單的指令問答升級為機器自主解讀的智能化傳播反饋。生成式人工智能算法模型呈現多模態化的運作形式，機器的擬主體性愈發凸顯，人類與機器的多元主體協作實踐向傳統的用戶本位傳播格局發起挑戰。基于此，計算機情感計算模型的升級賦予AI文生視頻對用戶指令更強的情感理解力，在對用戶進行感官延伸的同時，也帶來對情感思維的延伸。由此，AI文生視頻對用戶傳播主體地位的沖擊，必須通過交往理性對二者的主體關系予以規范，從而實現人與機器和諧共處的健康生態。

［關鍵詞］人機傳播；媒體等同；AI文生視頻

弱人工智能時代（Artificial Narrow Intelligence）的智能媒體停留在對人類部分特質進行模仿學習的階段，是一種不具備自主意識的機器，通過展開仿腦活動，創新人機之間情感交互的形式，逐漸成為扮演情感交互對象的擬人主體。巴倫·李維斯（Byron Reeves）和克利夫·納斯（Clifford Nass）在圍繞媒體展開多方面實驗研究后，提出媒體等同理論（Media Equation Theory），認為個人會將媒體當作現實生活來看待［1］，計算機作為社會行動者（Computers Are Social Actors，CASA）范式對該理論進行延展，強調個體更加關注計算機呈現的社會化線索，個體將其視為社交對象是一種無意識的行為［2］。當計算機以生成式人工智能的形態參與到傳播過程中時，其擬人化屬性變得更加明顯，人與計算機之間的傳播也由信息需求導向擴展到情感交互層面。

對人與機器的關系問題討論離不開一個命題，即機器是否具有自我意識。人機傳播中的傳播主體用戶在將媒介視為技術工具時，也將其視為交流對象，且其對用戶指令的解讀在表面內容的基礎上升級為對背后情感信息的解讀。多模態信息是對多元化媒體信息內容的概括，傳播學界將模態列舉為文本（text）、圖片（image）、音頻（audio）等媒體形態，認為多模態分析是對多種媒體形態之間關系的研究［3］。隨著多模態大模型計算與學習能力的深化，用戶與機器的交流對話從簡單的指令問答演變為基于情感信息的交互。生成式人工智能是人機雙方作為傳播主體參與傳播實踐活動的新體現，AI文生視頻指借助人工智能技術將用戶輸入的文本或圖片信息轉化為視頻內容的技術。以Open AI發布的Sora模型為代表的AI文生視頻改變了內容協作的生產方式，數智化的生產傳播活動不僅對媒介技術計算能力提出了更高的要求，也給用戶腦力勞動傳播實踐帶來了挑戰。

一、人機關系裂縫：數智化信息交互消弭傳播主體身份邊界

在人工智能時代的人機傳播過程中，生成式人工智能搭載著傳播媒體與主體的雙重屬性參與傳播活動，人與計算機的關系呈現矛盾現象。數智化信息交互指以生成式人工智能為依托，圍繞人機雙方進行的多模態信息交互行為，數字智能技術是現代信息管理技術的核心，其應用已從初期的專家系統拓展到面向用戶的智能交互［4］。AI文生視頻是文字轉變為視頻需求的具象化實踐，使用戶進行腦力勞動的認知邊界得以不斷延展［5］，多模態信息復合疊加下的人機傳播實踐也催生了用戶身份的主體性危機與交互過程中的情感越位風險。

（一）傳播主體的身份危機：算法模型類腦功能對個人的信息控制

個人信息自決權指個體自主進行信息決策與控制的權利［6］，也是人機傳播過程中用戶主體身份的體現，類腦算法模型在理解人腦結構的基礎上深化對智力的理解，可以在未告知用戶的前提下對個人信息進行采集與處理，借助算法模型引導干預用戶的信息決策。AI文生視頻模型對人腦生理架構與智力思維方式的學習與模擬，實現對人腦高級智力功能的延伸，以Sora為代表的文生視頻大模型在真實再現現實世界的基礎上，再造出一個由虛擬符號連接的數字空間［7］。然而，作為物理世界模擬器的視頻模型需要源自現實世界的海量原始數據作為模型訓練的學習素材，當未經用戶知情或同意的數據投入使用時，用戶對個人信息的控制力就會逐漸被削弱。用戶與AI文生視頻的對話以自我信息披露為代價，據此生成的用戶畫像也成為限制個體信息認知范圍的囚籠，算法對用戶的潛在引導使得用戶的信息傳播行為存在被支配風險，當個體的信息決策不再基于完全自主時，其主體地位也在不斷被計算機算法侵蝕。

（二）信息交互的情感越位：AI文生視頻內容的情感誤讀與過載

情感計算表現為計算機類人化的情感觀察力與解讀力，AI文生視頻模型Sora基于自然語言處理與計算機視覺技術對用戶輸入的文本指令進行解讀，分析其背后蘊含的情感色彩。而智能情感分析技術的片面化解讀帶來情感指令的誤讀，據此引發的情感過度渲染會加重用戶的感知過載問題。同時，計算機的情感信息生成與反饋基于不間斷的數據投喂，在與用戶進行情感交互的過程中進行情緒表達的深度學習［8］，然而，情感信息的復雜抽象性使得情感計算模型呈現解讀不全面問題，在生成數據過程中會因情感數據缺乏而難以準確呈現，因用戶個體理解力差異帶來的情感信息誤讀也時有發生。AI“復活”類生成視頻通過輸入逝去親人的數字信息，借助視頻生成模型即可還原逝者生前的面容與體態，這一功能因其給用戶帶來的情感慰藉得以廣泛傳播，然而逼真的情感交互會帶來強烈的視覺心靈沖擊感，這種基于不真實感的情感交互頻繁進行時，會招致情緒過載現象，進而帶來用戶的情緒感知乏力。

二、人機情感互通：AI文生視頻搭建情感交互網絡

情感是維系人機傳播關系的紐帶，AI文生視頻的情感表達使其更加貼近用戶與現實生活，人機傳播過程中搭建的情感網絡不僅包括人機雙方作為內容生產者的情感聯結，也包括傳播過程中內容接收者的情感反饋。這種聯結與反饋表明，AI文生視頻不僅具有媒介的技術工具屬性，而且可以基于情緒信息的感知解讀，與用戶建立起情感交互的聯結網絡。

（一）單一模態到多模態：AI文生視頻模型的身份建構

AI文生視頻作為多模態大模型而存在，其符號模態與身份建構之間具有密切關聯。模態指一種表意的符號系統，多模態指在一個符號性的話語產品中使用的多種符號模態［9］，現今以Sora、Runway Gen-3為代表的新興視頻模型呈現內容生產的多模態化趨勢。從單一向多元的模態形式轉變表明AI文生視頻模型功能與內容的升級，使其作為傳播主體的身份建構成為可能。

1.中介性轉向主體性的AI文生視頻模型

AI文生視頻的中介性表現為傳播媒介的工具屬性，通過對人腦的思維方式和語言習慣進行模仿，展開智能化學習，從腦力勞動層面實現對用戶主體地位的轉變。一是作為認知主體的AI文生視頻，在與用戶進行交流的過程中，分析對話過程中用戶的思維邏輯與表達方式，據此形成計算機的情感計算邏輯，通過情感回環對算法與媒體閉環進行情感計算，并因身體是人類情感溝通的基礎，理解情感之前需要理解“身體”［10］，進而捕捉深層次的信息需求，模仿用戶的認知習慣與思考方式，依據個體化差異形成不同風格的視頻內容。二是作為情感交互對象的AI文生視頻，刺激—喚起模式源自情感心理學的情感實驗研究路徑［11］。在情感理解層面，Sora模型可以依據文字描述進行情感信息的對齊，進行高感知度的無監督化機器學習［12］。在情感生成層面，Sora模型可以對用戶情感進行迅速反應，調動數據庫中的相關表意符號進行自加工，模擬用戶的情感狀態并予以視頻內容的反饋。

2.機械復現轉向模擬創造的AI文生視頻模型

弱人工智能時代的AI文生視頻是對人類思考方式的模仿，超時長、多角度、自創造的特性賦予AI文生視頻充當物理世界模擬器的可能性。相比Sora模型，此前的AI文生視頻模型停留在機械復現現實生活的層面，而Sora模型實現對現實環境的模擬再造。計算機以人工投喂的初始、預期結果數據為養料，進行無監督化學習，不斷優化自身算法與底層邏輯，向人類認知規則與思維方式靠攏。Sora模型的媒介生成能力指對要素的結構化處理和相關性聯結，其依托于真實環境的映射進行視頻數據元素的拼接與整合，通過對物理運動規則的學習進行虛擬空間中真實世界的創造，利用多角度的鏡頭語言追蹤增強虛擬場景的沉浸感。當從認知科學層面探討AI文生視頻模型的類人屬性時，計算機視覺技術將神經生理學特征融入其認知建模過程，Sora模型更是突破性地將Diffusion模型與Transformer模型相結合，使人機傳播過程中計算機的擬人特性不斷被彰顯。

（二）任務導向到情感共通：AI文生視頻共情網絡的敘事方式轉向

AI文生視頻Sora模型的多模態技術增強了信息呈現的精準性，拓寬了機器語言進行情感表達的方式。判別式AI多以用戶發布的任務為導向進行內容的生產，而生成式AI在此基礎上不斷向情感交互的方向邁進。一是從控件交互到情感交互的交互方式轉變。基于圖形的控件交互以預期的數據錄入為前提，人機之間的互動需要提前對數據解讀與處理方式進行設計，輸入與輸出方式的有限性則制約了交互的自主性，與之相反，多模態的情感交互是對用戶理性需求轉向非理性需求的表達實踐，計算機情感的生成性可以對用戶的需求表達予以情感信息反饋［13］。二是用戶想象空間的搭建。用戶與AI文生視頻的交互實現人內傳播的外化表達，Sora模型利用視頻形式對用戶的思維活動進行情感化的細膩處理，通過對用戶指令的解讀調取數據庫中的相關元素進行場景故事的多次創造，這種合乎用戶情感需求的視頻定制化呈現，是基于私人化情感故事與場景的多維創作，其中視頻的真實感與生動性連接了人機之間的情感網絡。由此，當Sora模型足以生成連貫的故事性內容時，其也具有了作為內容生產者的“人格”化特質。

三、人機協作共生：交往理性下AI文生視頻對新型人機關系的維系

作為傳播主體的AI文生視頻，在認知方式、內容生產、情感導向上均依托于對用戶主體的模仿和學習，即使機器具有“擬主體性”，人始終是倫理方向的主導者［14］。AI文生視頻通過信息的視覺呈現，對用戶需求做出反饋，是人類智能的外化延展。哈貝馬斯（Habermas）將交往行為視為主體間通過符號進行互動的可理解性行為，交往理性則是主體在信息共享的基礎上形成的傳播共識［15］，AI文生視頻對信息的解讀與呈現也是用戶思維活動與機器語言借助數字符碼逐步趨向一致的過程，人機雙方的共識聯結也需要二者進行身份選擇與規則適應。

（一）數字化身下的自我表達，從具身連接轉向情感聯結

數字化身表現為用戶在虛擬空間中對自身虛擬形象的建構，是對自身形象的合理映射或想象重塑［16］。AI文生視頻模型依據用戶自我披露的數據進行數字化“元件”的拆解，個體的數字化身以一種“全面數據化”的方式維系，人機之間的情感聯結以計算機對用戶的絕對服從為前提。定制化的數字社交對象可以實現對現實社交倦怠問題的情感喚醒，用戶與現實社交斷聯的關系訴求在虛擬世界中得以再連接。同時，AI文生視頻基于視覺幻想進行虛擬場景的呈現，使現實景觀與幻想場景在生成式人工智能技術的輔助下相互作用，用戶的虛擬身份也得以離開肉身開展數字交流活動。與網絡環境中以人為中心的節點化生存不同，人機之間的傳播搭建出人機共在的主體空間，當AI文生視頻模型的內容表達不是完全依賴系統設定，而是根據用戶的特點不斷變化交流方式時，機器語言變得更加有溫度，計算機的虛擬社交形象在用戶面前開始朝著“人化”的方向發展。人與計算機之間建立的長期對話既是對用戶數字交往需求的滿足，也是對計算機機器生命的延續，據此AI文生視頻不只局限于智能生成內容的工具，還可以擴展為以軟件形式參與溝通交流的虛擬機器人，生成式情感模型的演進也絕不是為了滿足單一的視頻質量升級需求，而是為了與用戶搭建起情感聯結的紐帶。由此，人與機器的具身化身體連接，轉向數字化身與計算機的情感聯結，AI文生視頻提供了虛擬交互的多維場景，既是對第一視角沉浸式體驗的滿足，又是通過多角色互動實現的虛擬情感社交關系搭建。

（二）擬人類主體的行為邊界，漸趨人與機器的價值對齊

計算機的無意識性要求人類的價值規范標準與之并行，當計算機算法模型的建模規范與用戶價值體系不一致時，需要借助算法審計（Algorithm Audits）對人機雙方的價值背離問題予以調試［17］，對內容生產與傳播過程中的算法偏見與計算漏洞進行修正。人機交互關系的可控性不是要求計算機對用戶指令的完美踐行，而是計算機生成的內容與人類價值理念的契合與匹配。智能化內容生產與交互體驗會在用戶與虛擬主體之間形成情感聯結，但究其根本，當下的智能媒體無法對用戶產生情感，相反，用戶對計算機模擬情感的過度依賴會帶來技術濫用下的價值迷失。信任機制的建構是人機關系價值對齊的憑證，用戶作為信任主體，計算機作為目標信任對象被審視，人機之間信任鏈的產生過程常常是：陌生—不信任—初始信任—持續信任—強信任［18］。AI文生視頻可信性的增強需要對這一智能算法模型進行包容性訓練，通過對樣本數據進行篩選與清洗，提高所選樣本的代表性，同時進行原始數據的多樣性擴容，并對算法偏見進行檢測評估。由此，計算機進行價值對齊并非為了讓機器更像人，而是使機器更適應人，這種適應建立在機器語言的智能化解讀與反饋基礎上，對人類社會已經形成共識的基礎價值準則予以踐行，通過漏洞修補升級智能模型，從而在生成式大模型發展的過程中實現技術向善內生準則與現實導向實踐要求的平衡。

四、結語

劉易斯·芒福德（Lewis Mumford）指出對評估機器的效率關注在于機器體系的各部分速度是否相互匹配，而非用某一部分的絕對速度來體現，機器是為了服務于人類生活而存在的［19］。媒體生產傳播內容的效率不僅應該關注其傳播力與影響力，也應回歸用戶本位，判斷其海量內容是否對人的發展有所助益。人工智能所呈現的“主體性”是功能性的模仿而非基于有意識的能動性、自主意識與自由意志［20］。因此，擬人類主體身份中的“擬”與人類主體地位相區別，又因“主體”身份共性相聯系。在人機傳播過程中，計算機的絕對理性化會招致內容溫度的缺失，過度類人化會帶來用戶主體性的讓位與偏移，人機傳播過程中交往理性應兼顧對媒介技術的祛魅與用戶情感的維系。

［參考文獻］

［1］REEVES B，NASS C.The Media Equation：How People Treat Computers，Television，and New Media like Real People and Places［M］.New York：Cambridge University Press，1996.

［2］NASS C，STEUER J，TAUBER E R.Computers are Social Actors［J］.Human Factors in Computing Systems，1994（04）：72-78.

［3］周葆華，吳雨晴.超越單一模態：多模態計算傳播研究的進展與前瞻［J］.傳媒觀察，2024（01）：16-27.

［4］胡昌平，鄧勝利.數智背景下的信息交互與服務發展［J］.情報理論與實踐，2024（04）：1-9.

［5］喻國明，滕文強.Sora作為“世界模擬器”：媒介連接力的價值升維與場域重塑［J］.傳媒觀察，2024（04）：20-26.

［6］龍衛球.中華人民共和國個人信息保護法釋義［M］.北京：中國法制出版社，2021.

［7］劉濤.失聯的“蹤跡”：生成式AI圖像與圖像闡釋學的知識框架重構［J］.南京社會科學，2024（08）：86-100.

［8］鄒軍，謝婷.機器情感對人機關系的重構及倫理反思［J］.現代傳播（中國傳媒大學學報），2024（06）：27-34.

［9］張麗萍.多模態警示語的整體意義建構［M］.上海：上海交通大學出版社，2017.

［10］王喆.可計算的情感回環：后情感社會中情感計算的生成與批判［J］.新聞記者，2023（05）：52-61.

［11］易艷.傳播機制中的情感因素研究［M］.北京：人民日報出版社，2020.

［12］許加彪，陳綺珠.智慧傳播時代內容生產中復合主體的邊界調適與間性審視［J］.青年記者，2024（06）：24-28.

［13］劉金波.從ChatGPT到Sora：“超級媒介”的意向性［J］.新聞與傳播評論，2024（03）：1.

［14］彭蘭.智媒趨勢下內容生產中的人機關系［J］.上海交通大學學報（哲學社會科學版），2020（01）：31-40.

［15］姚君喜.西方傳播思想史［M］.上海：上海交通大學出版社，2024.

［16］羅婷，周治金.網絡化身對青少年身份認同構建的影響［J］.中國青年研究，2013（01）：84-87.

［17］袁雨晴，陳昌鳳.道德物化：大模型人機價值對齊的技術倫理進路［J］.南京社會科學，2024（06）：88-97.

［18］喻國明，滕文強，武迪.價值對齊：AIGC時代人機信任傳播模式的構建路徑［J］.教育傳媒研究，2023（06）：66-71.

［19］吳國盛.芒福德的技術哲學［J］.北京大學學報（哲學社會科學版），2007（06）：30-35.

［20］楊保軍.再論“人工智能新聞生產體”的主體性［J］.新聞界，2021（08）：21-27.