大语言模型时代新闻传播学科新问题再思考

2024年国内大语言模型（下文简称“大模型”）进入蓬勃发展期，大模型应用纷纷落地，实现了多领域、多层次、多场景的基本覆盖，带来了全新的人机交互体验，成为信息传播新架构。2024年12月14日，北京师范大学新闻传播学院举办 “大语言模型时代传播学研究新问题再思考”研讨会，会议邀请了来自高校、业界、学术期刊的21位专家学者，聚焦“新闻传播学视域下人工智能研究的根本问题”“人工智能如何影响学科建设和知识生产”“如何围绕人工智能展开自主知识体系建设”等八个重要议题。研讨会由北京师范大学新闻传播学院张洪忠教授主持。

首先，两位学者做了引导发言。北京师范大学计算传播学研究中心、新闻传播学院许小可教授从四个方面分享了大模型技术一年多来的新进展，一是OpenAI推出的o1模型较之于以往的模型大大提升了推理能力，使语言模型在数学、编码等逻辑问题上的回答准确率大幅提升；二是图像、视频等多模态信息处理能力相较于以往有显著提升；三是人机交互方式从传统的手机平板交互过渡到更自然的语音等交互方式，这种变化促使设备生产厂商提出“AI+手机”“AI+PC”等概念；四是智能体技术发展并与前述技术结合，能够自然接收信息并自主产生行动，让与大模型交互更加智能。北京师范大学新闻传播学院周敏教授回顾了在2023年5月14日举办“ChatGPT启示：大语言模型时代传播学研究新问题”的讨论成果，她认为2023年会议讨论的大模型下信息生产与流通领域、大模型下伦理法规领域、大模型下文化领域议题等具有很高的启发性，随着2024年大语言模型应用场景、人智交互情境的进一步凸显，加之国内外学者一年来的深入探讨，许多理论问题可以进一步廓清，关键问题需要进一步聚焦。

在2023年“ChatGPT启示会”的基础上，参与本次会议的学者进一步聚焦新闻传播学科的根本性问题。北京师范大学新闻传播学院喻国明教授认为，中国广阔的大模型应用场景使应用型研究尤为重要，但研究者同样不应忽视对“根问题”的研究。其援引辛顿和乔姆斯基关于大模型的争论并将之解读为对大模型有限性的讨论，认为大模型的能力被限定在特定数据与规则边界之内，而现实生活的无边界性则需要人类凭借模糊的直觉进行把握，新闻传播学对大模型的研究不仅需要关注数据与算法的迭代，可能还需要更加明确数据和算法本身的边界，这种框定是探讨大模型问题的前提和基础。中国人民大学新闻学院教授、《国际新闻界》主编刘海龙认为，在研究智能传播时，人们不应该只追逐技术，而是将智能传播放在最根本的5W框架中研究。尽管当前大多新闻传播学研究将人工智能视为传播者来研究其与用户的交互，但将人工智能视作主体并认为其具有主体性的观点值得商榷。

北京师范大学新闻传播学院张洪忠教授认为，在人机共生的时代，技术趋势是不可阻挡的。新闻传播学是研究信息流的学科，信息流在哪，新闻传播学就在哪。如今，机器占据了社会生活中大部分的信息流，新闻传播学面临从过去的大众媒体、PC互联网、移动互联网带来的挑战转变为以大模型为代表的AI新挑战。《传媒观察》主编赵允芳认为，应当注意人工智能发展对新闻传播学科的冲击，比如“新闻无学”的社会认知是否会在智能时代愈演愈烈。

大模型已经给知识生产方式、“生产关系”带来改变，尽管AI需要人类知识的支撑，但从客观上看，AI已经能够进行、参与和助力“新知识”的生产，这对人类本位的“智能”概念和形态等形成了冲击。清华大学新闻与传播学院教授、清华大学图书馆馆长金兼斌表示过去“思想家淡出，学问家凸显”的风潮让考证、考据等研究工作得到重视，但如今学术出版在评价体系的影响下正出现论文知识含量通胀的现象，而大模型等AI技术目前已经能够实现用户借助成熟工具在创新性想法的基础上形成规范论文，这可能让思想性等知识创造的其他核心要素在重要性上发生变化。刘海龙认为，人工智能实际上更多扮演着媒介的角色，对人类知识进行加工并以智能环绕、推送搜索等方式构成我们的生活环境，而一旦涉及人工智能是否具有“智能”的探讨，就必然要考察它是否能够解释知识、是否具有意向性，以及它究竟是全盘依赖人类的算法还是能够生成与人类完全不同的知识。

人机协同生产内容的原创性问题得到深入讨论。《新闻记者》主编刘鹏认为，大模型时代如何辨别AI生产内容是值得关注的。AI生产内容具有两个特点，一是内容看似完整但只浮于表面；二是AI生产内容会出现逻辑错误或胡乱编造内容。金兼斌则强调，大模型技术介入到内容写作过程会成为常态，AI辅助知识生产的过程仍然是人机协同的体现，机器发挥其工具性，帮助人类完成内容生产过程，人类需要完成文字的把关任务。所以，AI生成内容仍然是具有原创性，其本质仍然是人类主导的创作过程，人类提供创作思路和完成内容的审核把关。

人工智能带来了人机关系的新变，需要新闻传播学科自主知识建设的跟进。《传媒观察》主编赵允芳则强调，新技术背景下的新闻传播学研究，更需要研究者清醒辨别研究长河中的“泡沫”与“石头”，既关注新鲜的概念和命题，同时坚持冗长艰难的精神探索和文化实践。北京师范大学新闻传播学院教授丁汉青认为，从科研的角度看，技术的迭代升级带来许多新的新闻传播学名词。当下本学科研究面临新概念大多源于海外的局面，如何解读新概念并创造出中国本土原创性的概念则涉及自主知识生产的问题。《编辑之友》执行主编李晶则指出，围绕智能技术展开的智能传播研究目前是我国新闻传播学科具有代表性的研究方向，经过在学术视野和维度上的不断拓展，智能传播不管是在内生性的理论建设方面，还是在外生性的跨学科研究方面，都贡献了非常多的研究成果，将在我国新闻传播学研究的自主知识生产能力提升中发挥重要作用。

对于大模型在短时间内给新闻传播学知识体系带来的巨大影响，河北大学新闻传播学院教授韩立新提出应延续新闻传播学的知识研究脉络。韩立新援引马克思《政治经济学批判导言》中“人体的解剖是猴体解剖的钥匙”的“从后思索”思维，指出可以通过对大模型等新媒介技术的认识，来进一步理解旧的媒介物质、媒介传播的特征与逻辑，接续智能时代与工业时代甚至更早的远古时代，从漫长的历史视角来书写和构建新闻传播学知识体系。

新闻传播学研究如何观照大模型等前沿智能技术在传播产业中的应用，这一问题得到与会专家的热烈讨论。赵允芳认为应用型研究与理论性研究需要融合，实际上是新闻传播学研究如何确定边界、寻求平衡的问题，新闻传播学与社会现实紧密相关，不可能对技术环境的变化视而不见，但同时也要保持新议题与经典和典型议题的融合。智能传播的理论探索要与大模型下新闻传播学的应用研究同步，正如《新闻界》总编辑段吉平认为，国内外智能体作为差异化的行动者、微调大模型、个性化人机信息交互模式分析、人机协同的新变化、算法价值对齐的伦理问题、媒介考古与知识考古等，都是智能传播领域的重要探索方向。李晶认为目前的学术论文缺少应用层面的伦理问题探讨，如知识成果中的伦理问题讨论不足，学术出版相关理论的制度化、规范化、标准化还有待完善。

北京师范大学新闻传播学院副教授朱毅诚指出，在人机沟通时，用户的话语无法被机器理解，用户无法得到准确回答。因此人类在与大模型沟通时，需要适应机器的语言逻辑，例如用户用机器能读懂的方式提问。北京师范大学新闻传播学院院长助理、高级工程师修利超进一步指出，人类将大模型视为一种工具，而超高的易用性使其相较于其他工具更加接近于完美，反而给我们带来了选择性的压力，对人性本身构成挑战。当前研究讨论的主体性危机相关问题，可能有一大部分根源在于这种工具对我们造成的选择压力。喻国明指出，在应用领域，大模型平台在对比性推荐算法、极端情绪内容管控等方面的行动策略，以及用户如何正确理解大模型的“幻觉”现象并加以利用，都是值得新闻传播学研究的重要问题。张洪忠认为，技术一直在不断发展，在研究技术时应站在技术逻辑和用户对技术感知的角度上探讨问题，如用户如何感知技术并与之建立亲密的恋爱关系。

党的二十届三中全会《决定》提出“构建适应全媒体生产传播工作机制和评价体系，推进主流媒体系统性变革”，专家们就大模型如何助力这一要求展开了讨论。

首先，人机协同在新闻生产传播领域逐渐被具体化。北京师范大学新闻传播学院教授禹建强认为，大模型具有为传媒所用的能力，对于部分不熟悉技术的报社工作者来讲，大模型可以在文本、图片以及视频制作等方面成为记者、编辑的帮手。《新闻记者》主编刘鹏表示，从目前的观察来看，大模型在生产结构性内容方面表现良好，并对媒体机构中生成标题、评论、配图起到辅助性作用，但业界普遍认为模型带来的新鲜感不具有持久性，最终还需依靠人类的创造力。

其次，大模型的传播应用研究目前面临的问题与突破进路。刘鹏指出，大模型的应用型研究不能只停留在“产品测评”等描述层面，这可能因为缺少理论价值而无法形成结构性的知识体系，而理论抽象所需的技术逻辑推演与好莱坞式技术未来想象之间的边界也仍需研究者商榷。

再次，大模型应用中的版权问题也是大家关注的一个重点。《出版发行研究》社长李游认为，人工智能对版权和著作权的影响是一个复杂的问题，涉及伦理、法律和技术等多个方面。在出版行业，人工智能的应用需要大量的数据和内容支持，因此出版业需要权衡数据共享与保护、成本与回报之间的关系，并探索新的商业模式，这将成为需要行业从业者和研究者共同解决的问题。《电视研究》编审朱旭红、《中国编辑》副主编于大品均强调，在业界应用研究中，大模型在媒体节目生产中的艺术呈现、版权问题以及国外前沿应用等议题得到重视，但相关研究可能仍需要交叉性强的学科思维与知识背景，兼顾人工智能与传播实践，融汇新闻传播学、计算机科学等其他学科的视角，加深学术研究与产业实践的联系。

苏州大学新闻传播学院教授陈龙认为，大模型应用引发了基于交往的技术变革，其带来了采用节点传播的个体化实践，这将使未来的信息传播基于个体化交往，而作为传播中介的新闻媒体等机构可能将消失。北京师范大学新闻传播学院教授丁汉青认为，当前人机交互是信息生产的关键，生产者和消费者的界限逐渐消弭，在新闻策展的过程中媒体角色正由内容生产者变为内容聚合者，边界日趋模糊的新闻和舆论如何交互影响，大模型算法优化和大模型算法驯化如何双向协同？这些问题值得研究者关注。

在大模型时代，人类可能在人工智能影响下发生认知与行为模式的适应性改变。周敏提及了大模型有可能带来“信息茧房”等问题，即用户一方在人机交互中如果不具备强主体意识，那么AI生成的内容有可能会塑造其认知的茧房。朱毅诚关注到人工智能助手的社会身份问题，发现人工智能正逐渐成为一种社会身份标签，而对于标签的感知本身就能够产生效果，研究者可以考察用户感知“人工智能”标签存在时的心理与行为变化。此外，人工智能嵌入许多用户的日常生活之后，可能会塑造个人新型的生活与工作模式，因此研究者可以向着个人的工作流程、交流习惯或企业内部工作流程管理等方向进行研究。修利超则认为，从生物学的角度看，一个物种的进化会导致其他物种也产生协同进化，形成进化上的棘轮效应，而大模型可能也对人类造成了某种选择性压力，这也提示了新闻传播学研究者一定程度上需要突破传统CASA理论的思路，将大模型视作一个主体而非“类人”进行研究。

在明确价值框架的基础上探索人工智能技术价值实现的路径，是当前大模型研究所应重视的关注方向。喻国明指出，应以互联网发展以来形成的大传播格局为基础探讨大模型发挥的作用，人类对人机协作共生的讨论应首先了解人类社会的发展目标对于人工智能技术的需求。刘海龙认为，人类对于人工智能和技术进步的探讨往往过于乐观，却忽略了大模型计算能力指数级增长需要行星级别的资源投入，可能将人类社会带入“回形针陷阱”的悖论之中，目前人类资源为计算能力设定的上限以及人工智能发展对环境的影响仍是研究讨论较少的重要问题。刘海龙还认为，美国的技术升级的方式是提升GPU、算力和量子芯片等不断去迭代技术，中国的人工智能发展思路是通过优化算法来用简单的技术达到相似的结果，即如何用极简的算法实现相似功能，这种中国经验形成的中国道路对环境和算法极限可能会有所突破。