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以ChatGPT為代表的大語言模型應用成為互聯網空間新生態，開放域多輪對話與生成式技術的突破帶來傳播研究的新變化。2023年5月14日，由北京師范大學新聞傳播學院主辦，清華大學新聞與傳播學院新媒體研究中心、《國際新聞界》協辦的“ChatGPT啟示會”在京成功舉辦。來自清華大學、北京大學、中國人民大學、北京師范大學等知名院校的二十余名專家學者共聚京師大廈，圍繞“大語言模型下信息生產與流通領域的問題”“大語言模型下倫理法規領域的問題”“大語言模型下文化領域的問題”三個議題展開了歷時1天的精彩研討。最終，會議基于平等交流的學術研討原則，聚焦大語言模型時代的新變化提出了66個傳播學研究新問題。

上午場討論由北京師范大學新聞傳播學院周敏教授主持，北京師范大學計算傳播學研究中心主任吳曄教授作了“ChatGPT的技術邏輯”的引導發言。吳曄認為ChatGPT的技術原理大致歸納為“四板斧”：首先，第一“板斧”是ChatGPT“文字接龍”式的生成邏輯，即根據給定的輸入，預測接下來可能出現的文本。整個過程基于統計學習，這種邏輯下ChatGPT實際并不能真正理解問題的含義。第二“板斧”解決的是答案的引導問題，即人為引導“文字接龍”的方向。第三“板斧”是人類標注答案質量，然后將標注數據反饋給模型進行進一步訓練。第四“板斧”是強化學習。強化學習可以理解為模型的微調（fine-tuning）過程，模型在與用戶的交互中獲得反饋，并根據這些反饋持續進行自我調整和優化，以生成更好的回答。

下午場由北京師范大學新媒體研究中心主任張洪忠教授主持并作引導發言，周敏教授對上午場討論結果作了匯報。張洪忠教授對ChatGPT的兩個技術特點和大語言模型對互聯網的影響做了引導發言，認為大語言模型應用ChatGPT目前有兩個比較重要的技術突破。一是開放域的多輪對話，突破了對話技術停留在一問一答的瓶頸。這一變化能夠更好適配于復雜對話場景，更為未來人機交互帶來新的可能。二是生成式文本技術。ChatGPT采用的是生成式路徑，就像“接龍游戲”。這兩個技術突破推動了人機交往新階段的到來，使得自然語言技術從簡單的信息處理進化到了貼近于人的溝通和交流。更進一步看，ChatGPT這種應用形態僅是大語言模型的冰山之一角，人更需要關注的大語言模型這個技術底座。國內也掀起了大模型熱潮，諸如百度、阿里、騰訊、華為、字節等企業以及清華等院校都推出了自己的大語言模型。下一步互聯網競爭面臨四個轉向問題：大模型是競爭的入門門檻嗎？大資本的算力競爭是互聯網競爭的基本嗎云端競爭時代到來了嗎？對話即平臺會成為現實嗎？

議題一：大語言模型下信息生產與流通領域的問題

清華大學新聞與傳播學院教授金兼斌、美國卡耐基梅隆大學博士候選人戴舒琪、中國人民大學新聞學院講師張伊妍、北京師范大學藝術與傳媒學院博士后趙蓓討論了大語言模型的算力壟斷問題。戴博士指出：大語言模型的訓練需要消耗巨大的算力資源，更高的門檻在很大程度上限制了學界對大模型的持續探索，未來可能只有少量大型企業和機構能夠參與到前沿大語言模型的研發當中。從信息生產的角度來看，算力壟斷也可能帶來應用市場的壟斷，從而削弱信息生產的多元性。張伊妍進一步提出：由于算力壟斷，大語言模型的發展可能還會面臨價值壟斷的風險，尤其是當大語言模型被應用到新聞的生產和流通過程中，其攜帶的價值偏見和刻板印象會被進一步強化和放大。因此，大模型如果要應用于新聞生產，需要更高的透明性，也需要新聞從業者對技術有足夠深刻的理解。趙蓓也就此提出一個關切的問題：隨著大語言模型持續迭代，所需求的算力和經濟成本越來越高，會不會進一步演變為國家之間的競爭？對此，金兼斌認為大模型的國際競爭無法避免，同時他也強調了先發優勢在國際競爭中的重要作用：技術的先發優勢在馬太效應作用下可能形成“贏者通吃”的局面，因此有必要將大語言模型視作戰略性資源提早布局，搶占先機。

其二，北京大學新聞與傳播學院研究員、助理教授蘇巖和張伊妍就大語言模型與知識鴻溝相關問題展開了對話。每次技術革命之后都會帶來類似的問題，即知識生產的鴻溝是被彌合還是進一步擴大？蘇巖認為，從生產、包括背后誰有權力來進行知識生產的角度來說，鴻溝其實是擴大了，因為原本信息資本更豐富的群體也將繼續占據知識生產的優先權。對此，張伊妍則提出了相反的觀點：大語言模型并不一定會加劇知識鴻溝，反而更可能推動知識的民主化。比如，相比搜索引擎，老年人如果通過自然語言獲取信息會在很大程度上降低其獲知成本。另外，很多人也表示ChatGPT在學習寫代碼方面能提供很大幫助，所以技術學習層面的鴻溝也是在不斷縮小。

其三，中國人民大學新聞學院教授彭蘭、天津大學新媒體與傳播學院教授陸小華、清華大學社會科學學院副教授張開平、趙蓓、李倩、蘇巖都提到大語言模型下虛假信息傳播的問題。彭蘭指出：AIGC（人工智能生成內容）的發展可能將未來置于一個真假難辨的信息空間，這對個體的生存和整個社會信息環境來講都是一個很大的挑戰。陸小華認為：人工智能涌現現象帶來最難的問題是如何判斷機器生成的內容是否符合現有的知識體系和知識規則，當前用大模型來檢測大模型的思路是否走入了邏輯誤區？張開平提出ChatGPT對于虛假信息跨文化語境傳播的問題：由于不同文化背景的群體存在不同認知模式，當西方語境下認為是真實的信息置于其它語境下則可能存在很大爭議。蘇巖表示：虛假信息傳播其實涉及到一個媒介素養的問題。如果ChatGPT虛假信息會深化后真相時代的一些結構性難題，那么媒介素養在這個時候就會起作用，它會像一個內化的屏障讓人在復雜信息海洋中建立一個比較好的知識體系，而不是被虛假信息所侵蝕。趙蓓基于社交機器人傳播角度也提到了類似的擔憂，她認為大語言模型可能會生產一些具有極強迷惑性的信息，甚至可能被用于傳播虛假信息或進行輿論操縱：當前社交機器人更多停留在一級傳播，如果大語言模型和社交機器人相結合，就可能會形成類人的交流能力，帶來社交機器人的多級傳播，從而強化社交機器人傳播虛假信息的負面影響。北京師范大學新聞傳播學院講師李倩也關注了大語言模型時代的社交機器人問題：當社交媒體上人和機器人的行為愈發趨近時，現有的社交機器人識別體系是否還能奏效？吳曄回應了這個問題：社交機器人識別其實是一個“魔高一尺，道高一丈”的過程。機器人識別不僅是在文本層面，還包括其它一些固有的行為特征，所以未來仍有算法可以應對。對此，戴舒琪持保留意見。

其四，北京師范大學新聞傳播學院教授喻國明、中國傳媒大學新媒體傳播研究院教授趙子忠、北京師范大學新聞傳播學院研究員方增泉、北京師范大學新聞傳播學院副教授劉茜、北京師范大學新聞傳播學院助理教授朱毅誠、李倩、趙蓓還談到了大語言模型在信息生產過程中的潛在影響。喻國明認為，大模型是一個“出道即巔峰”的現象級媒介，對人類社會的影響越來越深刻和全面。趙子忠提出問題：大語言模型如何變革信息聚合和信息分享模式？劉茜指出：在大語言模型的背景下，應當更多去思考技術對于社會公眾的自信或者自我效能的影響是怎么樣的？尤其是當前正處于過渡階段，不同群體對技術可能有不同的反應。朱毅誠接著這個話題談到：我主要考慮了兩個方面的問題，第一是ChatGPT作為內容創作過程中的工具、對話對象，這種“聯合信息生產”或者說“信息共建”的能力和結果的差異性研究是值得關注的；第二是內容強依賴行業，如新聞、教師、營銷等行業的培養和行業組織內部的溝通和關系重構的問題。另外兩位學者李倩、趙蓓都提到了信息產生過程中的人機交互問題，李倩更側重于大語言模型對虛擬現實（VR）人機交互的影響，趙蓓則更關注大語言模型對人機交互（UI）可能帶來的改變。最后，北師大新聞傳播學院黨委書記、研究員方增泉對大模型訓練語料不對稱、不平等的問題提出了擔憂。

議題二：大語言模型下倫理法規領域的問題

隨著人與大語言模型創作邊界逐漸模糊，模型透明度對受眾的影響引起了北京大學新聞與傳播學院教授胡泳、張伊妍、趙蓓等學者的關注。胡泳指出：任何機器學習技術的工作原理一定比手工編碼系統更不透明，甚至科技公司的工程師也很難確切地說明算法的工作方式，這種不確定性的疊加可能會在未來某個時間節點產生不確定性的“爆炸”。張伊妍基于人機共創背景談到：當人接到一個創作任務，把創作目的轉換為大語言模型的輸入指令并對輸出結果進行適當修改的過程中，人機已經融合并形成一種賽博格（cyborg）的創作效果，這導致人與大語言模型創作邊界的模糊。透明度問題的重點在于將自主權留給受眾（keep them informed），通過百分比方式呈現人與大語言模型雙方對內容的貢獻比例。趙蓓認為可以將透明度問題細化為算法透明度、數據透明度、使用透明度三個組成部分。在算法透明度上，一些大型語言模型如GPT-3的算法已經公開，人們可以通過學習模型的內部機制和參數了解其工作方式，并據此分析模型生成內容的偏見和錯誤，但GPT-3之后OpenAI、谷歌不再公開算法，透明度的降低可能會影響大語言模型的未來發展；在數據的透明性方面，大語言模型的訓練數據通常是不公開的，整個決策過程往往是一個黑箱；在使用透明度上，趙蓓指出在使用大語言模型之前，應先制定規范使用透明度標準，避免陷入被動的“使用—檢測”競爭之中。

其二，戴舒琪、蘇巖等學者提出ChatGPT使用中的隱私保護的問題。戴舒琪以患者就醫為例指出，醫生輸入患者信息并利用ChatGPT為患者開具自動病歷的過程中，患者信息會被傳輸至美國OpenAI公司的服務器上，如何保護患者個人隱私將成為新的問題。蘇巖認為，ChatGPT帶給人的即時性便捷是僅僅是一種表象，長此以往的后果可能是“數字利維坦”的出現，屆時個人隱私數據變為公開信息。趙蓓提到，目前基于大語言模型開發的聊天機器人已能夠根據大量聊天記錄合成虛擬用戶，這一虛擬用戶類似于真人用戶的數字化身，與虛擬用戶的對話可能導致真人用戶的隱私泄露。

其三，喻國明和陸小華兩位教授認為大語言模型將對社會治理邏輯產生革命性影響。喻國明指出：從古至今人類社會的政治、經濟、文化都屬于精英治理模式，而技術對于人類社會最大的顛覆在于人類平等性的增強，拉平人與人之間的差距，打破精英和大眾之間的壁壘，削弱精英賦權的基礎，這將對未來包括傳播在內的整個社會治理、運作產生重大甚至根本性的影響。同時，人類增強可能導致精英治理的“黃昏”。在技術的加持下，人類可以從自然版本的身心結構發展到更聰明、更長壽也更符合人性的后人類結構，這一增強使人的差距驟然縮小，這是技術最重大的社會影響。這一影響可能從兩個角度來改變未來的發展趨勢，一是將人的體能、智能與領袖能力均值化，精英治理徹底變成所謂的庸眾治理，但這種情況發生的可能相對細微。更大的可能在于人類增強技術無法拉平人的差距，精英治理會以弱形式長期存在，形成一種新型的普遍強人治理，將精英治理改頭換面保持下去。社會治理機制與邏輯的過渡、轉變將是面對未來的重大問題。陸小華認為，大語言模型已經在重構社會規則，第一層表現為法律治理規則的重構，互聯網、數字技術等相關法律將被改寫；第二層表現為傳播主體的重構，大語言模型將成為新興內容生成主體，讓社會進入人機共生時代。

其四，北京師范大學新聞傳播學院副教授錢憶親提出了AI倫理法規制的落地問題。錢憶親指出：關于AI倫理法規學界已討論多年，當下相關探討已度過達成某種標準或共識的階段，進入到實施階段，即如何把AI倫理落地的階段。目前國際社會關于AI倫理的探討仍然比較抽象化、概念化，中國的AI倫理法規如何落地是學界亟需關注的問題。另外，中國大陸在AI倫理的國際標準制定中處于弱勢地位，因為目前所有AI倫理的國際標準制定都沒有中國大陸代表參與，長此以往將形成布魯塞爾效應，對中國人工智能公司、產品出海構成不利。

議題三：大語言模型下文化領域的問題

ChatGPT到底是什么，在傳播中扮演了何種角色？這個問題受到北京師范大學新聞傳播學院教授丁漢青、中國人民大學新聞學院教授劉海龍兩位專家的關注。丁漢青指出：技術是人類為了特定目的而創造出的方法和手段，因此ChatGPT實際可以視為一種技術、一種人造物。丁漢青認為，對ChatGPT的研究可從四個分析單元入手，一單元是人工智能制品的分析，探討大語言模型在產生關系中的定位，探討人機共生時代的新常規，側重互動關系的建構；二單元是技術系統的分析，探討大語言模型與人類的權力關系，分析大語言模型對人的認知模式、感知比例的影響；三單元是技術與社會的組合分析，探討大語言模型的形塑方法；四單元是技術文化，主要重新審視人類中心的倫理觀念，探討大語言模型作為決策者的可能性與合理性。

劉海龍認為，ChatGPT一方面是一個技術，但另一方面又是人，因為ChatGPT所有的知識來自于人的知識積累。劉海龍提到，ChatGPT在知識庫數據中概率抽取詞語回復提問，常輸出一些不痛不癢的“外交官式回答”，這些回答實際是一種知識的平均值，是以一種從眾的、卸除責任的方式替代人類決策，“平均”“從眾”“卸責”類似于海德格爾意義下的“常人”，卻比“常人”擁有更多的知識，其回答水準超越“普通”，是全人類的平均值，因此可將ChatGPT視為一種“新常人”。劉海龍認為，ChatGPT同時構成一種大他者，不在場卻又隨時在場，潛在地影響著人們的思想和行為。

沈陽、劉海龍、金兼斌三位教授都認為大語言模型時代人與機器的共同生存必然影響到人的主體性與獨立性。清華大學新聞與傳播學院教授沈陽認為人與機器的共生存在三個階段，第一個階段是人的能力整體上大于機器，即人類當下所處階段；第二個階段是機器與人類能力接近階段；第三個階段是機器覺醒為硅基生命的階段，此時人與機器的差距將被迅速拉大。劉海龍從他者消失的角度探討了人類的主體性危機。劉海龍指出，人類與機器交流時完全以人為中心，無需顧及機器的意愿與想法，這取消了機器作為他者的可能性，使機器淪為奴隸，然而正如黑格爾所言，當奴隸完全順從、承認、接受主人的意志時會產生一種顛覆，奴隸本身可能獲得比主人更多的智力與能力。金兼斌認為，一方面大語言模型作為新技術具有一種解放功能，把白領從繁瑣工作中解放，帶來普惠服務（universal service），增強人的生產能力，其普世性與重要性或成為國家重要戰略性資源；另一方面，當下人類已經不再處于本雅明所謂的機械復制時代，而是抵達人工智能復制時代，人類在面對人工智能時需要一種抵抗精神。金兼斌提到，電視時代人們需要抵抗沙發土豆（couch potato）的懶散狀態；手機時代人們需要抵抗成為低頭族；而在人工智能時代，人類應該主動追求美、創造美，保持人的獨立性與尊嚴，拒絕成為智能技術的寄生蟲。

胡泳教授則從機器發展的初衷對人機關系進行了反思，指出機器的建造的道路本存有兩派觀點，一派主張建造根據規則和邏輯進行推理的機器；另一派主張建造深度學習機器，讓機器根據實例數據和所需輸出生成看法，而這派觀點正成為當下人工智能的發展道路。機器學習是一個黑盒，最簡單的算法也可以觸發不可預測的緊急行為，即便大科技公司的工程師也無法確切說明機器學習算法的工作方式，這必將導致不確定性大爆炸的發生。胡泳將機器中的智能喻為幽靈，他認為機器中的幽靈正逐漸達到難以琢磨和不可控制的地步，盡管人類是機器的創作者，卻不是機器的主人。胡泳認為，人類是時候進行自我反思：為何制造大語言模型技術？為何把機器設計成類人的、有意圖的樣子。

彭蘭教授關注AIGC（人工智能生成內容）對日常生活的藝術化影響。彭蘭提到，過去的每一輪技術賦權都在某種意義上改變著人和藝術間的關系，例如智能手機使普通人也能完成曾被認為是高門檻的攝影創作。彭蘭認為，AIGC藝術創作將在數字世界創造幻象和現實的交融空間，這些創作難分真假，對個體生存與整個社會的信息環境都將構成挑戰，藝術領域里的所謂的超現實、超超現實，未來或許會成為生活的日常狀態。

陸小華、趙子忠教授討論了大語言模型時代傳播學研究和學科建設將面臨挑戰。陸小華提到，從知識生產的角度看，人與人工智能共生時代產生新的傳播主體，人工智能正在成為內容的生產者，而從政治角度看人工智能成為比一般人更有影響力的新權威，這一權威提高了專家門檻，即便跨學科者也難以辨識，這是新聞傳播學過去從未遇見的事情。趙子忠對傳播學的學科發展持樂觀態度，認為當下新媒體教育的總體方向是正確的，Web1.0、Web2.0的教育仍有價值。趙子忠指出，多元化和多樣化是人類社會最重要的方向之一，盡管人工智能潮流會對當下的學科教育產生沖擊，但媒體教育一定是動態的、不斷發展、不斷變化主題的，新聞傳播學需要找好角度與人工智能時代完成對接，發揮新聞傳播學對人社會的貢獻。

啟示會結束后，北京師范大學新媒體研究中心團隊將會議中所提到的66個研究問題進行了歸納、整理，并按照李克特五分量表制成問卷發放到參與討論的學者群和計算傳播學者群打分。截至2023年5月23日12點，團隊共收回有效問卷35份。其中，51.42%（18人次）的應答者為“教授”職稱，25.71%（9人次）的應答者為“副教授”職稱，8.5%（3人次）的應答者具有“講師”職稱，另外還有2位博士后研究員和3位博士研究生參與填答。

研究團隊對收回問卷數據進行因子分析發現，66個問題都呈現為一個因子。進一步研究團隊將相關問題輸入ChatGPT（GPT-4模型），基于機器理解來歸納、整理大語言模型時代傳播研究的探索方向，結果呈現六個研究方向，模型對每個方向還做了簡單歸納（見下表）。

表1：ChatGPT歸納的研究方向與學者評分情況

注：ChatGPT（GPT-4）所歸納研究問題較原始問題存在部分細節差異。