谢新洲等：新媒体嵌入社会的现实与挑战******
如今以互联网为代表的新媒体已经渗透社会生活的方方面面。即时通信、网络视频、短视频、网络支付、网络购物、网络新闻等多元应用场景积聚了相当大的用户规模。新媒体凭借其空前的传播、连接、组织和创新能力，深刻且持续地变革着内容生产和传播方式、社会资源调度和转化方式，对社会生产生活产生了深远影响。
新媒体对社会生活的嵌入与重构
伴随互联网、物联网、大数据等技术的发展，当前的新媒体已不仅仅是一种媒介形态，更是一种网络化的媒介环境、泛在的信息场域和多态的存在方式，结合多个场景重新建构着人们的日常生活。新媒体以内容多元化、关系网络化、组织平台化、数据资源化等方式嵌入社会生活，呈现出“工具－媒体－平台－空间－社会”的生态化发展路径。
内容多元化：从“万物皆媒”到“元宇宙”
新媒体降低了内容生产与传播的门槛，用户兼具内容生产者、传播者、消费者等多重身份，从源头上释放了网络内容的多元性。在参与式文化的拓展下，用户可以便利地进行个性化表达。以往依附于组织单位的内容管理方式和文化娱乐方式被打破，人工智能、传感器、可穿戴设备等技术强化并拓展了个体的感知能力和方式。新媒体从“人的延伸”发展为“人的具身”。现实社会被建构成数字化形态，线上与线下的界限进一步弥合。互联网不再只是现实的“镜像”，人们开始追求在泛在化的内容生态中形塑个性化空间。“元宇宙”便在从内容多元向体验多元的发展趋势下成为社会热点。
关系网络化：从“趣缘格局”到“数字生存”
新媒体打破了时空桎梏，用户可以随时依照个人志趣或诉求彼此接近、连接，形成以“趣缘”为核心的社会关系。这种连接既可以是小范围的“面对面建群”，也可以是凝聚多方合力的“协作文档”。连接的建立、维系、终止变得临时且随意，形成大大小小的各类网络社群。网络社群以去中心化特征解构传统社会组织的结构形态、拓展基于社会关系的信息获取方式。随着移动互联网、大数据、云计算等技术的发展，人们的生活、学习和工作进一步向新媒体环境延伸，带来供需关系、合作关系、工作关系、学习关系等的网络化。由此，关系网络化的嵌入方式在网络关系建立的基础上，又增添了现实关系网络化的内涵。
组织平台化：从“超级平台”到“基础设施”
新媒体促进了社会资源的整合和流动，信息化、网络化建设将社会组织内部各部门、外部多主体加以串联，极大促进了资源配置的效率和效益。新媒体平台凭借其既有的技术能力和用户基础，由原来简单意义上的信息内容传播渠道，进阶为信息内容服务主体，深度嵌入经济社会发展与社会关系网络。一方面，新媒体平台利用其以可编程性、普及性、连接性、数据化为基本特征的技术“资产”(如应用程序接口API)，以数据为流通介质，设计出有限开放、自主可控的合作框架，成为相关产业链(如内容、广告、营销)的中心；另一方面，通过战略性地构建起技术平等、话语平等、机会平等的话语体系和组织氛围，平台将广大的内容生产者凝聚起来，配套以由平台主导的规则体系，成为内容生产、审核、分发、变现、评估的中心。平台纷纷构建“生态化”的商业版图，将用户、数据、关系等多种资源纳入其生态体系，持续向外拓展着功能边界和社会连接，以“服务工具”“舆论场域”“生活场景”“营收来源”等多元样态成为“基础设施”式的存在，其公共性愈发凸显。
数据资源化：从“服务要素”到“生产要素”
新媒体揭示了数据的作用和潜力，特别是在平台化趋势下，数据成为重要的生产资料和治理资源。数据的资源化转向首先体现在网络政务服务领域，从政府信息化到电子政务再到数字政府，新媒体技术的快速革新不仅对政府的管理模式和社会治理方式提出了新要求，也通过内容多元化、关系网络化、组织平台化为创新治理与服务方式提供了必要的数据支撑。比如在新冠肺炎疫情防控工作中，“健康码”将新媒体平台这一关键的网络节点与嵌入在现实场景的物理节点有机结合，以“扫码”的方式实现个人位置和健康信息的数字化、行程轨迹和社会关系的网络化，构建起覆盖全国的防疫网络，对疫情防控、复工复产起到关键作用。伴随数字经济的发展和成熟，数据被正式列为我国五大生产要素之一，与土地、劳动力、资本、技术并列。数据不再仅仅是“依据”“反馈”的来源，而是更加直接地作为基本价值单位参与到市场化配置中，具备“孵化”“创新”“再生产”功能，成为推动经济社会高质量发展的新动能。
新媒体嵌入社会带来的问题与挑战
随着新媒体嵌入社会的方面增多、程度加深，新媒体逐渐从经济社会发展的外生变量转变为内生变量，对内容生产逻辑、用户行为逻辑、社会组织逻辑、市场运转逻辑、社会治理逻辑等产生根本性影响。一方面要着眼于新媒体社会嵌入的方式和维度，找到“管好”“用好”新媒体的逻辑与规律；另一方面则要充分体察新媒体发展的生态化取向，相关研究及治理工作要从客体性视角向环境域视角转移。具体而言，在新媒体社会嵌入的趋势下，有以下几个关键问题亟须解决。
多元化带来的内容治理难题
新媒体的发展，特别是平台的兴起，带来内容生产、分发、传播、消费机制的变革，重塑公共舆论、丰富网络文化的同时，也带来了网络内容治理难题。
在公共舆论方面，公共事件所触发的社会舆论从酝酿、萌芽、爆发至平息的全过程，不再由传统的大众媒体单向垄断信息资源，取而代之的是网状结构下多元化、社会化的内容生产。开放的平台环境降低了参与门槛，只要遵从平台的内容规则，用户就可以获取平台提供的即时性信息交互服务，参与到包含公共信息在内的内容生产、传播、交流和互动中。民众发表意见、参与公共事务以及建立社会网络的积极性和主动性显著增强，同时也带来由于表达主体扩充导致的信息质量良莠不齐、信息溯源难度大等问题。
在网络文化方面，新媒体为一些亚文化提供了组织和发展的“栖身之地”。但某些消极亚文化借此隐蔽扩张，滋生和宣扬畸形的价值观，危害群体成员的身心健康，动摇社会价值根基，具有一定的社会风险。亚文化群体成员往往容易被社群共同的情感认同所绑架，在“流量至上”的市场逻辑和平台规则下，朴素的情感诉求容易被资本挟持用于牟利，甚至诱发非理性的群体行为，扰乱社会秩序。同时，一些平台不惜包庇消极亚文化现象及相关有害内容以赚取“灰色流量”，从而增大了相关部门治理难度。
进一步而言，在以用户关系连接为核心的新媒体平台上，传播的个人化和社会化特征明显，但也容易导致传播的圈层化、社群化。在目前主要的网络舆论场域中，依托算法的信息分发和社会网络建构方式让用户更多地接触到跟自己观点和态度接近的信息，用户越来越难以接受其他不同观点，长期被算法塑造、牵制的价值观一旦定型便很难改变。此外，新媒体环境下公众意见的呈现和聚合机制受平台规则及其对信息流的规制影响较大，这就导致舆论的形成和发展容易受到平台商业利益的操控。由私人部门来裁决、量定公共事件中的话语权，必然会面临个体利益和公众利益失衡的问题。
网络化凸显的用户导向不足
党的十九大报告在加强和创新社会治理方面提出，明确全面深化改革总目标是完善和发展中国特色社会主义制度、推进国家治理体系和治理能力现代化。提升治理能力的一个重要举措就是转变政府角色，动员更多的社会主体参与对公共事务的管理。新媒体的信息和互动功能使其具备了媒体和社会网络的技术特征，并彰显多主体影响社会治理的过程。
目前大部分政府机构对新媒体的利用主要体现在内部的信息沟通和对外的信息公开。通过内部的机构重组和资源整合，在集约化的生产模式下及时掌握、发布行业或地域内的重要政治和民生新闻，一定程度上减少了信息疏漏、口径不统一、资源浪费等现象。一些地区借助短视频、网络直播等新兴方式，创新宣传策略和手段，以一种更贴近群众喜好的方式传播新闻和信息，提升了主流声音的传播力和政务信息的透明度。
然而，在获取社情民意方面，一些由政府部门或主流媒体搭建的新媒体平台上，虽然设置了“爆料”“信箱”等功能供民众发声，但后续反馈仍有欠缺。这种现象在资源相对匮乏的基层表现得更为显著，基层网络政务服务在功能定位上呈现出明显的“重宣传而轻服务”问题，服务能力有限，意见反馈渠道不够畅通。新媒体在公共对话上的功能优势未能得到充分利用和体现，政务服务平台未能真正嵌入当地居民的社会网络和行为习惯中。
资源化警示的数据安全风险
数据安全和网络安全是新媒体嵌入社会特别是数据资源化给主权国家带来的治理难题。网络空间的主权化倾向明显，地缘政治色彩加重，国家网络安全已经成为全球互联网治理的基本议题。
从政治层面看，数据是未来国际政治竞争的关键资源。社交媒体可能在人工智能加持下成为霸权的“武器”，通过算法推荐向全世界全方位、全时空、全天候地传递符合其价值标准、意识形态、外交政策、商业理念和社会文化的信息，此举实质上是以数据操纵、改变人们的思想。
从经济层面看，数据流动对全球经济增长的贡献已经超过传统的跨国贸易和投资，支撑了包括商品、服务、资本、人才等几乎所有类型的全球化活动，深入全球供应链的方方面面。国家和地区之间的数据依赖越来越强。一些国家以数据安全和公民个人隐私安全政策为由，对涉及国家关键基础设施、关键技术和公民敏感信息的海外产业进行带有意识形态的制裁，甚至将其作为国际政治博弈的工具。数字经济的蓬勃发展使得数据与实体经济的各个领域融合渗透，模糊了依托泛在连接技术构建的网络空间的边界。这一特性带来了网络形态的持续快速变动，加大了网络威胁向社会各领域蔓延的不可预测性。
在数据成为重要战略资源的当下，如何科学合理地将数据主权与安全纳入国家核心利益的范畴，确保数据资源的完整性、保密性和可用性，衡量好国家安全与经济发展的关系，是后疫情时期新媒体管理与互联网治理的焦点。
作者： 谢新洲 石林 (谢新洲系北京大学新媒体研究院院长；石林系北京大学新媒体研究院博士研究生)
来源：《中国网信》2022年第1期
ChatGPT掀起硅谷新一轮“AI革命” 中国科技公司跟还是不跟？****** 2022年11月底，人工智能对话聊天机器人ChatGPT推出，迅速在社交媒体上走红，短短5天，注册用户数就超过100万，而在两个月后，这一数据已经突破1亿。 在此之前，TikTok用了9个月跨过1亿用户门槛，Instagram则用了30个月，WhatsApp和Meta则分别用了42个月和54个月，Twitter更是用了60个月完成这一目标。 用“一夜蹿红”来形容ChatGPT并不为过。微软联合创始人比尔·盖茨甚至表示，这项技术诞生的意义不亚于互联网或个人电脑的诞生。 盖茨表示，在2023年，人工智能将成为最受人们关注的热点板块，他个人认为这种现象是非常合理的。同时，人工智能技术在未来，对于社会的影响将不低于个人电脑等技术。 近日，有消息称微软将在未来几周内把最新GPT-4版本的ChatGPT整合进必应搜索，直接对谷歌搜索地位发起挑战。 而对于微软通过ChatGPT的进攻，谷歌方面并未马上通过自身大型自然语言对话模型LaMDA进行反击，但其CEO Sundar Pichai也表示，2023年是AI用于对话和搜索的转折点。 在国内，ChatGPT概念股持续火爆，国内包括搜索、游戏以及投资等多个领域公司均对这一技术保持了高度关注。第一财经记者在对这些公司采访后了解到，目前国内AI(人工智能)技术在一定程度上已然处于追随位置，在找到准确落地模型后，ChatGPT或将成为国内AI快速发展甚至弯道超车的一次机会。但在资本市场中，对相关概念股应持审慎态度，长期关注技术进展与落地应用。 谁在追捧ChatGPT？ 2015年，连续创业家埃隆·马斯克、美国创业孵化器Y Combinator总裁阿尔特曼、全球在线支付平台PayPal联合创始人彼得·蒂尔等人联合创立人工智能研究实验室OpenAI，主要目标包括制造“通用”机器人和使用自然语言的聊天机器人。 在成立的7年时间里，OpenAI引入微软10亿美元投资并邀请量子计算专家、ACM计算奖得主Scott Aaronson等人加入。ChatGPT则是OpenAI在2022年11月30日上线的聊天机器人模型，其网页应用允许用户免费使用，目前用户与ChatGPT之间的对话互动包括了普通聊天、信息咨询、撰写诗词作文、修改代码等。 由于“无所不知”和高度智能化让ChatGPT在推出后受到用户追捧。 瑞士跨国投行瑞银集团(UBS)在最新发布的一份研究报告显示，ChatGPT成为史上增长最快的消费者应用。该报告援引数据分析公司Similarweb的数据称，1月份平均每天有超过1300万名独立访问者使用ChatGPT，是12月份的两倍多。 而在ChatGPT后的1个月，谷歌CEO Sundar Pichai在公司内部发布了“红色警报” (Code Red)，并要求多个团队集中精力，解决ChatGPT对该公司搜索引擎业务构成的威胁，同时批准了在谷歌搜索引擎中加入AI聊天机器人的计划。 微软更是将ChatGPT视为新一代技术革命，并宣布向ChatGPT开发者OpenAI追加投资数十亿美元，将其AI工具整合进Bing搜索引擎、Office全家桶、Azure云服务、Teams聊天程序等一系列产品中； 除了微软和谷歌两大科技巨头外，Meta也表示将向OpenAI支付数百万美元，帮助ChatGPT为Facebook和Instagram生成创作者内容。最近，亚马逊AWS成立了一个小型工作组，意图拓展ChatGPT等AI工具对企业的工作职能。 “在过去的几个月里，从文本到图像模型、ChatGPT和更广泛的生成式AI席卷了世界，让AI的力量更容易被理解。”Radical Ventures投资人Sanjana Basu在LinkedIn上发表的帖子中写道。 红杉合伙人Sonya Huang、Pat Grady也撰文表示，当下行业正处于生成式AI第四波发展浪潮中——杀手级应用涌现阶段。随着各大平台发展成熟，AI模型继续变得更好、更快、更便宜，越来越多的模型免费、开源，应用层面将出现大爆发。 正如当初移动通信技术在结合了GPS定位、相机及随身连接等新功能与特点后，催生了一系列新型的应用程序，红杉预计当下AI模型的发展也将推动新一轮生成式AI应用的爆发。正如十年前移动通信的拐点为少数几个杀手级应用创造了市场机会一样，预计杀手级应用也将出现在生成式AI领域中。 国内企业紧急布局 京东科技相关负责人对第一财经记者表示，ChatGPT确实是一个令人兴奋的前沿探索，现在确实是AI应用发展的好时机，尤其是应用落地的时机。 京东集团副总裁、IEEE Fellow何晓冬对AI发展比较乐观，并认为AI未来肯定要走产业路线，AI在产业界应用机会比学术界更大。何晓冬称，京东会不断结合ChatGPT的方法和技术点，融入到产品服务中推动人工智能的产业落地。 以京东云言犀为例，该系统是京东大规模商用的客户服务系统，每天和用户进行1000万次的交互，使得算法能够及时的迭代更新。何晓冬表示，相对来说，ChatGPT更加开放一些，例如闲聊、文本的生成，大家对体验相对有容忍度。而京东的场景更加垂直，必须解决用户的问题，所以京东云更加聚焦于任务型多轮对话，考量的是对话的精准度、客户的满意度，满足成本、体验、价格、产品、服务等要素的要求。 何晓冬表示，从使用体验上，ChatGPT让人感觉耳目一新，无论是流畅性，还是逻辑感都非常强，但存在的问题是，内容“干货量“偏低，逻辑强于内容。从技术角度上，ChatGPT最大的创新点在新的半监督学习算法，使得它对用户的意图理解，可能快达到大规模商用的搜索引擎水平。 何晓冬认为，相较于之前大量使用无监督深度学习算法，ChatGPT模型背后的算法和训练过程更加新颖。如果没有人的数据甄选，这个模型参数即便大十几倍，也很难达到这个效果。尤其ChatGPT把生成的文本模型更加“组织化”，这是非常大的技术创新。“在某种意义上，这其实是对过去一味追求(参数)大和追求无监督学习的一个路线修正。”何晓冬表示。 一些中国的游戏公司也开始在部分项目中加入ChatGPT技术。 创梦天地副总裁王习对记者表示，2022年三季度的时候，Fanbook已经在与ChatGPT开始对谈合作，谈拢后数据接口团队进行了二次开发，在2022年11月ChatGPT在Fanbook平台上线。Fanbook是一款由创梦天地于2021年7月前后正式推出的社群类应用，定位于“用技术手段来提升企业里面客户和产品之间的协同”的工具。 Fanbook的本质是用AI机器人辅助进行大规模用户管理的一个社区工具。王习表示，Fanbook中有几十个机器人助手，包括资讯机器人、数据机器人、积分机器人等，ChatGPT只是其中一个机器人。 “我们主要还是用ChatGPT来服务社区和用户，这是引入它的一个核心。”王习表示，本质上团队是想要在平台上将ChatGPT进行商业化应用，并不是碰概念，“可以提供写稿、写代码等服务，可以按次收费，也可以包月等方式收费。” “对话方面可以用来对接客户做服务工作，代码方面可以用它来检查代码，而在图片上面，用AI生成会快很多，至少能够出一个基础框架，省了很多人工。”王习认为，在游戏行业里，以ChatGPT为代表的AIGC至少能够起到一定的辅助作用。 此外，虽然百度并未对“3月份推出类ChatGPT应用”的消息予以回应，但据记者多方了解，百度内部正在准备类似ChatGPT产品的消息属实。 在2022年末的一场百度内部沟通上，当时百度董事长李彦宏就提及到ChatGPT，称最近包括自己周边同行业同领域的朋友和好多不同领域、跨界的人都在问他怎么看ChatGPT。他称这样一个天天在琢磨的技术方向引起如此大的舆论场和关注度很不容易，并表示包括ChatGPT在内的AIGC技术能做成什么样的产品满足需求还存在不确定，作为一家公司能否把这么酷的技术变成人人需要的产品是最难的，也是最能够产生影响力的。 在相关产品上，在今年1月10日，百度曾宣布百度搜索将升级“生成式搜索”能力，基于百度自研的生成式模型能力，为用户开放式的搜索提问或定制化的信息需求“创作答案”。 此外，一些上市公司近期也对ChatGPT领域布局动态进行了回应。 近期连续涨停的赛为智能在回答投资者询问时表示，公司属于人工智能板块，但对ChatGPT没有相关布局。可能有些机构将公司列进了ChatGPT概念股，公司对此并不知情。 2月3日早间，赛为智能收深交所关注函。深交所要求公司结合2022年预计收入大幅下滑、连续多年亏损的具体原因、经营业务情况等，说明公司基本面是否发生重大变化，近期股价涨幅是否与公司基本面相匹配。同时，还要求公司详细说明是否具有机器人相关业务。截至2月3日收盘，上述公司周内涨幅已高达74.92%。 汉王科技也因ChatGPT概念连续多日获得涨停板，汉王科技首席数据技术官聂昱称：ChatGPT的出现极大地扩展了AI能力的边界，从而扩展了AI技术的市场应用空间，对于整个人工智能相关行业是一个极大的鼓舞。对于人工智能行业的科技公司和从业者来说，都有必要深入地思考未来在技术生态链中的定位，以及公司未来在研究方向和业务应用方向的定位与布局。 在近期举行的电话会议上，面对机构投资者关于ChatGPT业务布局情况的提问，科大讯飞方面也表示，公司有信心在预训练认知智能大模型上代表中国实现突破。科大讯飞承建了中国唯一的认知智能国家重点实验室，具备算法实现和持续创新的能力。预训练模型如果能够在诸如教育、医疗等专业领域和行业场景深度结合，会有巨大的潜在商业价值。 但在机构看来，相对于微软、谷歌给出具体技术落地方向的动作，国内相关上市公司仅发布了相关人工智能技术积累，具体商业化落地案例并不是很多。 AI产业新机遇在哪？ 对于微软、谷歌等公司与国内厂商之间在ChatGPT方面的差异，Forrester分析师卢冠男对第一财经记者表示，GL- ChatGPT是OpenAI对GPT模型演进迭代的成果之一。微软更多是从资金和商业场景上给予支持。在技术探索上，由于GPT模型商业价值和表现水平的不确定性，国内技术厂商以往没有激进的投入。随着ChatGPT近期的火热，预期看到更多的国内技术厂商会在这方面快速追赶。 此外，卢冠男称，OpenAI在探索技术模型演进的同时，也在探索商业化方式，主要以API的形式提供服务给开发者。所以在ChatGPT备受关注后，国外同时也涌现了很多围绕其API进行创新的应用。相比而言，国内科技公司对生成式AI(GenerativeAIorAIGC)应用场景的探索还比较有限。应用探索是需要以模型服务作为基础。相信在国内技术厂商对该领域布局后，未来可以看到更多的本地化应用探索。 安永全球首席技术官Nicola Morini Bianzino也认为，目前还没出现在企业中使用ChatGPT的“杀手级”用例，但这种状态可能很快就会改变，未来6到12个月将带来实验的爆炸式增长，尤其是当公司能够使用OpenAI的API在ChatGPT上构建之后。 作为AI行业的分支，当下正火热的ChatGPT与AIGC能否给国内AI行业企业带来弯道超车的机会？宜远智能吴志力博士对第一财经记者表示，中国在AI领域个别细分领域有全球优势，但整体而言还是扮演跟随者角色。既然AIGC与ChatGPT成为全球技术创新突破口，在中国也会成为下一波AI发展热潮掀开序幕的角色。AIGC与ChatGPT带动微软、谷歌all in AI，也能增强中国对AI基础架构、战略投入及普及应用的信心。 卢冠男对记者表示，国内AI超车的关键条件是技术是否显著改变现有市场格局。目前ChatGPT在应用场景和商业化探索上还处于非常初期的阶段。作为生成式AI的一种，ChatGPT的表现无疑给行业在应用实践上带来很多想象空间。但是在应用落地后，是否能在消费市场提供独特价值？是否能在企业市场更好地支持其数字化转型的具体需求？其结果还有待观察。 对于可借鉴的ChatGPT商业化落地案例，卢冠男举例称，Forrester定义了图灵机器人(TuringBot)这样一个细分市场格局，将图灵机器人定义为一种AI驱动的软件，可以帮助应用程序开发团队以自动和自主的方式设计、构建、更改、测试和重构软件代码和应用程序，如GitHub Copilot这种服务。 虽然图灵机器人不是完全依赖ChatGPT而实现，但也是基于类似AI模型而构建的软件服务，有潜力赋能企业的软件开发团队，帮助企业加速产品的开发、提高代码准确性和部署速度。相比于其他商业化方向，图灵机器人的买方画像清晰，衡量收益的方式明确，属于2023年企业在生成式AI领域需要关注的技术之一。 巨头入局、趋势确定，资本市场热度持续，该如何看待ChatGPT在资本市场扮演的角色？东吴证券王丽颖表示，ChatGPT既不是单纯的概念炒作，也不能定义为划时代的技术突破，更多是在AI技术上的迭代更新，加上行业影响力人物的宣传，使得相关市场概念突然爆发，但相关公司更多公告的是技术储备，能否落地、获得商业收入，还需要一个很长的过程。 其次，王丽颖称，新技术的推广涉及到知识产权与数字确权问题，在安全背景下能否快速推广，也是一个很重要的观察点。第三是技术亮眼在帮助人们出具文章、文字、诗歌等方面，也涉及到对应的技术领域的道德层面讨论，最终扩展到多大程度也需考证。因此，资本市场的ChatGPT概念股更多是短期热点，长期需观察技术等综合因素，不建议追涨，即使追涨，也应追龙头公司，并保持追踪、及时止损。 大星彩票地图 |
