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趙麗瑾:網絡文藝的創作與傳播別陷入“算法”出不來

趙麗瑾2020年12月24日08:38來源:《光明日報》

原標題:網絡文藝的創作與傳播別陷入“算法”出不來

隨著5G技術的推廣應用,算法將更加精確。新華社記者 吳剛攝

北京市鐘書閣書店工作人員用手機直播推薦書籍。新華社記者 任超攝

基於算法推薦的網絡文藝形式,豐富了網民復雜多元的個體需求。圖為在2020中國國際數碼互動娛樂展覽會上,消費者在體驗數字娛樂活動。新華社記者 方喆攝

作者:趙麗瑾,系甘肅省中國特色社會主義理論體系研究中心特約研究員、西北師范大學傳媒學院副教授

算法,本來是一個技術概念,是迅猛發展的人工智能將之從幕后推向前台,使算法從有關計算、編程的專業領域“出圈”,成為大眾媒介生活中的“熱詞”。

算法被應用於互聯網個性化信息推薦,在海量信息中提高內容與用戶需求匹配度,降低用戶獲取信息的成本。算法是人工智能技術的核心,用以分析處理數據,為計算機學習、模仿人類思維能力提供基礎,實現人工智能對人類某些能力的替代或增強。

無論是否了解算法,大多數人已經被編織進數據和算法的媒介網絡,算法的作用也滲透進日常生活的方方面面。算法得以被廣泛應用於互聯網生活,恰恰是因為互聯網激活了個人的需求與價值。人本邏輯是算法運作的基本邏輯。因此,當算法深刻影響媒介產品、藝術作品的傳播、接受以及創作生產,特別是在技術層面大力促進網絡文藝蓬勃壯大時,堅持以人為本才不會陷入“算法”的技術漩渦。

算法擅長“猜你喜歡”,滿足個體對文藝作品娛樂消費、藝術欣賞的需要

瀏覽網頁時,系統會自動彈出用戶最近關注商品的界面。打開手機客戶端,“推薦”裡正是用戶感興趣的文藝作品或信息。很多人都有類似的使用體驗。那麼互聯網是如何“猜你喜歡”的?

簡單講,就是你一旦聽過民謠,平台就推薦民謠類曲目供你欣賞﹔如果你常刷美食短視頻,同類短視頻就會扎堆兒在你的“推薦”裡﹔甚至你頻頻搜索某明星姓名之后,平台會把相關的短視頻、影視劇、綜藝、娛樂資訊等一並推送,幫你“追星”。

這些個性化推薦的實現,依賴的正是算法,即擬合一個用戶對內容滿意度的函數,輸入內容、用戶特征、環境特征等維度的變量,模型計算后預估在特定場景下,對個體用戶推薦內容的合適度,分析決策信息內容的分發。復雜多元的個體需求,就這樣被算法“破解”了。

今天,算法分發幾乎已經是互聯網信息平台、搜索引擎、瀏覽器、社交軟件等的標配,被直接、廣泛地應用於信息處理、新聞生產、醫療健康等領域,在技術層面解決個性化信息需求。對於追什麼劇,聽哪首歌,讀什麼小說,這些文藝作品的選擇和接受問題,在互聯網世界中,已經發展為首先由算法判斷和選擇的新模式。

算法成了網絡文藝與受眾傳播之間的第一位“鑒賞者”,從哪些內容分發給什麼樣的用戶這類個性化推薦問題,到一些文藝作品排行榜,都是數據分析和算法運行的結果。算法基於對個體藝術趣味和文化身份的分析,滿足個體對文藝作品娛樂消費、藝術欣賞的需要。

算法正在深刻引導、影響網絡文藝創作,甚至出現“算法文藝”

人工智能畫畫、寫詩,進行藝術創作已經不是什麼新聞。人工智能藝術創作建立在數據、算法基礎之上,因探索對人類意識的模擬引發爭論,甚至引起人類可能被智能機器取代的焦慮和恐懼。而算法作為人工智能技術節點,主要以運作機制影響網絡文藝創作,驅動個體參與文藝作品的生產,有人據此提出“算法文藝”。

對於網絡文藝受眾而言,算法推薦的內容以滿足用戶個性化的文化藝術需求為目的。在觀看、欣賞和消費時,受眾通過留言、彈幕、轉發等方式評論,或者以圖片文字、音視頻進行重構或解構。這些反饋,既是以二次創作的方式,對文藝作品的進一步豐富,也起到優化數據採集、修正算法模型的作用。隨著5G技術推動,當萬物互聯與全時在線得以實現,技術迭代升級,對人的洞察,從傳統意義上的社會標簽及行為、認知、評價、態度等指標採集向身心層面深化,人成為一種完全意義上的傳播終端,文藝作品受眾的審美感受、情感狀態、理性判斷、藝術需求和所處的文化場景被全方位感知、數據化,並以此作為新的文藝創作和傳播的數據基礎。數據及分析反過來成為人們認知世界、認識自我,進行文藝創作的基礎。

無論歷史上的現代印刷技術、機械復制技術,還是當下的互聯網技術,都對人類藝術發展產生了重大影響。機械復制技術顛覆了藝術的精英屬性和等級秩序,而互聯網、移動互聯網為大眾參與文藝生產提供工具和平台,並對用戶賦權賦能。當下部分短視頻制作和傳播平台,算法機制突出流量“去中心化”特征,即平台會為每一個視頻分配幾十至上千不等的基礎流量,粉絲不多的用戶,也有機會和大號競爭,這樣的算法為普通用戶提供了相對平等的激勵機制。在以場景、細分、垂直和個性化服務為特征的傳播階段,平台會選擇推送有創意的文藝精品,滿足用戶文化期待。因此,理解算法運作的“秘籍”,是借平台和流量之力的傳播策略,更是創作者藝術構思和文化表達的創作策略。

怎樣在階梯流量分配中進入下一個流量池?如何提升完播率、互動率,進一步獲得疊加推薦?這些擺在短視頻制作者面前的首要問題,與傳統文藝面對的藝術創作問題已然不同,算法正在深刻引導、影響網絡文藝作品的創作。盡管流量背后是變現的經濟因素或資本的作用,而其運行模式卻是以算法為技術基礎的。驅動用戶從被動的受眾、藝術消費者成為創作者,實現網絡文藝創作主體的大眾化、多元化,算法正在發揮作用。

算法推薦源源不斷的新內容,可能讓用戶欲罷不能,加劇網絡沉迷與成癮,加寬數字鴻溝

推薦算法也可能放大或掩蓋某些審美趣味、情感傾向、藝術類型或主題內容等,甚至摻雜了資本等因素,這樣的推薦就不一定是用戶所需要的了,而可能是算法控制者所需要的。這意味著,算法作用機制下網絡文藝作品的推薦,在被讀、被看、被聽之前,已經被算法判斷和篩選了。換言之,算法正在更深層面隱秘地進行價值建構。

算法改變了網絡文藝作品的接受模式,也在影響網絡文藝作品的接受者。通過數據計算認定用戶“真實需求”,算法保障推送內容落點精准。但是,弱人工智能技術條件下的算法,還不能“聰明”地洞察出個體深層、復雜的文化需求,長此以往推送重復內容,用戶難以體驗藝術作品的豐富性和創新性,不利於藝術對人類精神、情感的陶冶,也不利於豐富和提升人的文化生活質量。

用戶享受平台個性化、高效便捷的推薦,是以放棄和出讓對文藝作品的選擇權為前提的,並導致用戶在被動的處境中,衍生媒介使用風險。推薦內容,極易引發用戶對網絡內容的過度使用。推薦源源不斷,且能持續轉換為新的、有吸引力的內容,讓用戶欲罷不能。很多用戶在厭惡、拒絕平台推薦之后,還是會重新回到推薦模式,因為面對海量信息的鋪天蓋地,算法能最快捷地為用戶解決選擇問題。推薦算法可能加劇用戶的網絡沉迷與成癮。同時,推薦算法對用戶的劃分,在社會結構層面上很可能加大數字時代的人群分化,加寬數字鴻溝。

算法推薦的便利是顯而易見的,與此同時也不能無視算法對網絡文藝作品的接收者造成的消極影響。

基於人類情感價值和人文主義關懷,通過人機協作,將人類智慧與人工智能有機結合,激發網絡文藝的先進性與人民性

算法深入影響網絡文藝的創作與接受,是互聯網發展進入“下半場”的必然表現。在大數據和人工智能技術支撐下,媒介發展趨於場景細分和縱向開掘,互聯網激活了個體的需求和價值,並在關系場景中提升了個人的能動性和影響力,算法技術的應用,正是以互聯網對個體賦權為前提的。無論人工智能的科學實驗,還是算法的技術操作,當人類擁抱新科技的時候,堅持“以人為本”,才能引導“技術向善”。

2019年3月,中央全面深化改革委員會第七次會議審議通過《關於促進人工智能和實體經濟深度融合的指導意見》,強調要“構建數據驅動、人機協同、跨界融合、共創分享的智能經濟形態”。這表明,在政策層面,國家已經為人工智能發展明確了方向。

機器是“人的延伸”。如果說第一次機器革命是對人“生產器官”中手臂等“體力”器官的延伸,那麼人工智能技術則是對人類“生產器官”中作為“智力”器官的頭,以及思想、意識等“智能”的延伸。智能自動化確是對人類智力的解放,人工智能不僅參與文藝創作,而且創造新的文藝生產方式。盡管以人類的藝術鑒賞標准來看,人工智能在文學詩歌、音樂繪畫等藝術領域的創造表現還不盡如人意,但是越來越宏大、沉浸、實時、虛實融合等復雜的場景,正在不斷對文藝創新提出要求。

通過研究人類藝術的創造過程,模仿神經網絡深度學習,機器正在程度不同地自主完成創造性工作。同時,通過人機交互,算法正在幫助人類逐漸從海量的基礎勞動中解放出來,更為集中地承擔主體性藝術創造工作。比如,生成藝術、算法創作等便是通過解放人類的部分體力與智力,使人類獲得更大的創作自由與主體性的人工智能文藝創造活動。

今天人們對人工智能技術發展的焦慮,主要出於自身可能被機器取代的恐懼。當人工智能對於人的“生產器官”全面延伸之時,如何將這種恐懼,轉變為人類獲得藝術自由,獲得創造主體性的快樂?

根本上,要遵循“以人為本”的原則,以人的體力和智力的全面解放為宗旨。新技術的開發,如果僅僅為少數人服務和利用,則不可避免地成為人類文明的致命威脅。如果人們能普遍平等享受到新技術所帶來的利好,那麼人工智能對藝術創作和職業的部分取代,就能轉化為對人類勞動的解放。否則,人工智能的威脅不是技術對人類的統治和取代,而是人類之間新的不平等。

算法是人工智能的底層邏輯,作為科學技術,其運行是以用戶價值和需求為中心的,“以人為本”亦是算法的根本原則。在算法廣泛應用的同時,將人工智能與人類智慧相結合,以科技延伸人的局限,以人把握科技的方向,才能有效規避技術中心主義。

通過人機協作,人工編輯幫助人工智能,成為更准確了解人類需求、個體文藝趣味的“鑒定者”。同時,伴隨技術迭代,用戶將被賦予更多權限,網絡文藝作品受眾可以通過算法校准自己的需求數據,主動規避自己不感興趣的內容。通過讓算法學習自己的藝術文化品位,干預算法推薦的模型。本質上,算法肯定並激勵個體的能動作用。

但是,正如傳媒學者斯科拉·拉什強調指出,在一個媒體和代碼無處不在的社會,權力越來越存在於算法之中。不過,推薦算法包含了設計者的意志,算法的弊端,根本上是因人類自身所致。因此,人類情感價值和人文主義關懷,在技術主義時代尤為關鍵。避免對算法的盲目推崇,通過人機協作,將人類智慧與人工智能有機結合,以健康豐富的信息流動,激發網絡文藝的先進性、人民性,傳遞真善美、激發文藝能量,才是算法技術操作的正確方式。

(責編:孫爽、程宏毅)