11月12日上午，中国人民大学新闻学院、中国人民大学新闻与社会发展研究中心、中国高等教育学会新闻学与传播学专业委员会共同举办了以“智能传播图景及影响”为主题的第51期“新闻传播学术话语体系创新深研会”。深研会以线上会议的方式进行。

本次会议汇集了具有深厚经验、不同学科视野和丰富成果的技术专家、业界精英与传播学者，力图从不同维度拓展对于智能传播的认识，全面描绘智能传播的图景，探究智能传播对社会生活带来的深刻影响，促成智能传播研究领域不同学科学者的对话与合作。

参加会议的嘉宾合影

（中科院自动化所副总工程师、 中国科学院大学人工智能学院教授）

中科院自动化所副总工程师王金桥教授在题为“基于多模态大模型的智能理解与生成”的演讲中，结合具体的案例，介绍了智能传播得以实现的技术基础。

他指出，随着数据算力的提升和模型建构水平的提高，人工智能将从只能处理单一任务的“单模态”自监督学习将迈向“多模态”自监督学习。通过对文本、图片、音频和视频等不同模态数据进行跨模态的统一表征和学习，人工智能将更加接近人的思维模式。

届时，以文生图、图像检索和图像生成的功能将得以普及推广；高颜值、高分辨率、多样性强的数字人虚拟形象的生成将变得更加容易；AIGC（人工智能生成内容）也会推动艺术创作的创新。

（认知智能国家重点实验室副主任、 科大讯飞股份有限公司研究院常务副院长）

来自科大讯飞的王士进结合公司的探索，介绍了“人工智能技术最新进展及典型应用”。他总结了运算智能、感知智能、认知智能这三个人工智能层次的发展进程，并指出，当前语音识别、语音合成、机器翻译和图文识别等技术的推广应用，意味着前两个层次的人工智能技术不断成熟、逐步普及。当人工智能获得了知识推理和常识推理的能力后，第三层次的应用也逐渐成为可能。

在他看来，无论是语音识别准确率超过人工速记，还是智能助理技术在全球通过国家医师资格测试，或是在教育领域作文评阅技术达到人工专家水平，都证明了“在有充分行业数据支撑的情况下，人工智能可达一流专家水平”，而这也会给包括媒体在内的各个行业带来挑战。

（清华大学建筑学院副教授）

清华大学建筑学院杨滔副教授从“数字孪生城市与城市信息模型”的角度，介绍了城市建设与管理中智能传播技术的应用。

数字孪生城市代表了新一代城市科技的前沿方向，是城市复杂系统的新型解决方案。在各类智能技术的加持下，城市成为现实空间和虚拟空间逐渐交融后的混合空间，进而成为一种新的基础设施，一种新的空间形态，一种新的共享平台。

他所描绘的雄安新区的数字孪生城市规划前景，也开启了人们对于基于城市空间的智能传播的另一种想象。

（新华智云科技有限公司CEO）

新华智云科技有限公司CEO徐常亮聚焦于“机器生产内容（MGC）在各行业的案例实践”，分析了机器生产内容（MGC）对于内容生产全流程的影响，以及这一技术应用向其他行业扩散的可能。

从2018年世界杯10秒完成视频内容生产，到基于物联网等技术进行的突发事件信息传递，再到文旅领域“记录美好瞬间、讲述美好生活”的智能应用，MGC的自动化、智能化、即时性的特点显示出自身独特的优势。在智能传播时代，机器将协助记者等内容生产者完成日常工作，也将给传媒行业和其他相关行业的发展提供新的思路。

（北京彩云环太平洋科技有限公司CEO）

彩云环太平洋科技有限公司CEO袁行远的演讲侧重于人工智能在日常生活及交流中的应用。他围绕“基于自然语言的虚拟角色构造与互动探索”这一主题，介绍了AI在气象播报中的应用，以及利用AI进行小说续写、通过AI技术与文学作品的人物对话、用AI拍大片、制作galgame游戏等诸多新奇的行业实践，从微观案例的视角展示了人工智能技术如何影响到人们日常的传播行为。

（中国人民大学新闻学院教授）

在前几位嘉宾从技术维度与行业实践对智能传播的历史、现状与未来进行分析后，中国人民大学新闻学院教授刘海龙从“智能传播中的身体问题”这一视角将研讨带向了理论层面。他首先追问了“什么是智能传播”这一根本性问题。他认为，可操作的智能传播的概念包含四个方面：计算机为中介的人际传播；人主导、AI辅助的人际传播；AI主导、人辅助的人际传播；人与AI间的传播。

相比于界面，作为传播主体的身体更是刘海龙的关注重点。他认为，长期以来，以“笛卡尔主义”为代表的身心二元论的观点占据主流，认为人的智能来自于大脑。但梅洛-庞蒂等学者认为，人的身体也可以“涌现出一种智能，成为人体智能的重要组成部分”。如果人工智能有了身体，在和人的交往中就会产生一种“身体间性”，促进双方的相互理解。在智能传播领域，“人工智能是否需要身体”必然会是一个值得思考的问题。

（中国人民大学新闻学院副教授）

人大新闻学院“智能传播”研究团队的塔娜副教授在“点击‘搜索’之前——搜索引擎、算法偏见与数字不平等”的演讲中，分享了关于“算法偏见”和“数字不平等”的思考。

塔娜注意到，在搜索引擎中，当输入一些特定的词汇后，系统的自动补齐功能会联想出一些与该词汇相关的语句，而这其中可能存在算法偏见的问题。通过量化研究的方法，塔娜及其团队证实了这一判断。她进一步指出，搜索引擎是当今重要的基础设施，其中自动补齐所带来的算法偏见，将成为数字不平等的一种新的表现，同时加剧社会的不平等。

（中国人民大学新闻学院讲师）

“智能传播”研究团队的周玉黍老师，则通过“人工智能时代，人们如何理解媒介？”这一问题，回到了对媒介这一传播学基础概念的思考。

他指出，在未来智能传播时代，人们也许会像对待真人和真实场景一样对待媒介。其中重要的原因在于未来媒介越来越智能与多元，能够感知环境、自我决策，传达更多社会化线索，实现和人的自主、平等交流。那么在未来，人和媒介会呈现出何种关系？传统的传播学理论又是否还能够适用呢？这是传播学领域需要关注的问题。

（中国人民大学新闻学院讲师）

和塔娜老师一样，“智能传播”研究团队的张伊妍老师同样关注到了算法在智能传播中的重要地位，她在“当用户遇上黑箱：算法感知、算法素养与算法想象”为主题的分享中，从用户研究的角度对算法相关概念进行了分析。

张伊妍在梳理了算法想象、算法流言、算法感知、算法素养等现象或概念的基础上，指出了用户与算法的相互构建关系，以及不同群体在算法面前的认知与行为差异。她也介绍了自己在信息茧房民间理论、算法反向利用和算法对议程设置效果影响等方面的研究成果。

（中国人民大学新闻学院博士生）

新闻学院博士生张微的分享主题为“示能、转译与黑箱：智能机器如何颠覆与再建内容生产网络”，她借鉴了行动者网络理论，通过采用“跟随行动者”的研究取向，对智能机器如何进入内容生产领域的过程以及所构建的行动者网络进行探究，并阐释了机器在此过程中的“示能”“转译”作用。

（中国人民大学新闻学院硕士生）

林聪与蔡静远两位硕士生在合作研究“人机传播视域下AI主播人格化程度对新闻可信度影响的研究：主播信任度的中介作用”中，关注到了AI主播这一新的主体，并通过实证研究探究了其人格化程度对新闻播报可信度的影响，为AI主播的外观及性格设计的具体策略提供了参考。

（中国人民大学新闻学院教授）

在会议的尾声，本次会议主持人、人大新闻学院“智能传播”团队负责人彭兰教授总结道，此次研讨帮助我们描绘了智能传播在未来更广泛的应用图景。在智能传播时代，机器不再只是被我们利用的工具，而是一种新的主体，它将促使新闻传播领域乃至整个社会发生变化。而对于空间、身体、算法、机器的示能、人对于机器的驯化、数字偏见等议题的关注，有助于拓展人们对于人与机器关系的理解、人与媒介关系的理解。智能传播也会进一步拓展传播的边界，再定义媒介、传播等基础性概念。我们既需要关注新技术如何消除传播中的旧障碍、打破传播既有边界，也需要思考未来技术发展是否会带来新的传播障碍，以及新的传播边界如何构建。

新闻学院“智能传播”研究团队成员承担了本次会议的筹办、组织工作，也通过会议分享了自今年5月团队成立以来的研究成果。

（文字：徐辰烨 李天钰 指导教师：彭兰）