生产、交互与传播:生成式人工智能的媒介可供性分析——以ChatGPT为例.pdf
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1、科技传播69技术创新作者简介:赵爽,硕士研究生,暨南大学新闻与传播学院。0 引言2022 年 11 月,美国人工智能实验室 OpenAI开发的人工智能聊天机器人应用 ChatGPT(Chat Generative Pretrained Transformer,生成型预训练聊天机器人)上线,将 AIGC 引入公众视野,对内容生产行业带来颠覆性影响,进一步揭示了人工智能技术在内容生产方面的巨大潜能。ChatGPT 以海量数据为支撑,整合了大规模语言模型、自然语言处理、深度神经网络学习等 AI 技术,运用 RLHF(Reinforcement Learningfrom Human Feedback,
2、基于人类反馈的强化学习)算法,让人工智能产出和人类的常识、认知、需求、价值观等尽可能匹配的文本,回应用户提出的各种问题。短短两个月内,ChatGPT 的用户数量就破亿1,强大的功能与卓越的用户体验使其迅速引起全球范围的关注与讨论。ChatGPT 的背后是生成式人工智能技术的巨大突破,可以预见,未来生成式人工智能技术将应用于更广泛、更多样的场景之中,对人机关系带来巨大的变革与颠覆,甚至对人类实践产生深远的影响。在此背景下,如何理解以 ChatGPT 为代表的生成式人工智能技术对于内容生产实践的影响成为重要的研究议题。1966 年,美 国 生 态 心 理 学 家 吉 布 森(JamesGibson
3、)在 其著 作作 为知 觉系统的感官 (The Sensesof Considered as Perceptual Systems)中第一次提及 affordance,而其思想的萌芽可以追溯至吉布森于 1950 年发表的著作视觉世界的知觉(The Perception of The Visual World)。在 这 一 阶 段,affordance 的 概 念 仍 是一个雏形,而在 1979 年出版的视知觉的生态学 进 路 (The Ecological Approach to Visual Perception)一书中,吉布森对 affordance 进行了更加精细的解释与界定。吉布森将
4、affordance构成了主客体之间的一种关系属性,强调环境提供给主体的用途,是主体在环境中做出某种行为的可能性。直接的知觉来源以及主客体之间的互补性是affordance 两个关键概念。此后,“可供性”被引入不同的学科领域中,关注构成环境的技术属性与其他社会文化要素的接合问题。2003 年,social affordance 被 Barry Wellman 等人引入传播学,将之定义为技术/物影响日常生活的“可能性”2。潘忠党等3于 2017 年将 affordance 引入国内传播学界,并将其翻译为“可供性”,引发国内传播学者对于媒介可供性的研究与讨论,着重考察技术、传播过程以及受众之间的交
5、互关系。一方面,媒介技术以及传播过程会对受众的认知、态度、情感乃生产、交互与传播:生成式人工智能的媒介可供性分析以ChatGPT为例赵 爽摘 要 沿着媒介可供性的理论路径,将 ChatGPT 看作一种知识新媒介,从生产可供性、交互可供性以及传播可供性三个维度对其展开分析。研究发现,ChatGPT 能够凭借其卓越的内容生产功能深度嵌入用户日常生活,其“类人”交互还能为用户提供情感体验。ChatGPT 生成的内容能够从单纯的人机传播进入人际传播乃至大众传播范畴,实现对社会生活的建构。为 ChatGPT 的颠覆性作用欢呼雀跃的同时,也需要警惕它带来的伦理争议。关键词 媒介可供性;ChatGPT;生成
6、式人工智能;内容生产中图分类号 G2 文献标识码 A 文章编号 1674-6708(2023)335-0069-0420237(下)科技传播70技术创新至行为产生影响,是当下主导受众的重要力量之一;另一方面,受众在接受媒介影响的同时,也会基于自身的能动性以及媒介提供的可供性做出不同的选择,进而对社会文化造成影响。可供性理论为研究技术特征与用户体验之间的关系提供了一个十分合适的研究视角,具有更强的情景化特征,从而弥补了部分研究单纯关注技术特征影响的不足。周葆华4认为,以 ChatGPT 为代表的生成式人工智能是人类最新的知识新媒介,并探讨了ChatGPT 对于人类知识传播的生产、调用与流通的影响
7、与意义。基于此,本文认为 ChatGPT 作为一种媒介具有独特的可供性,对其可供性进行分析有重要意义。潘忠党等3在讨论新媒体研究时将媒介可供性划分为生产可供性、社交可供性以及移动可供性,黄淼5在此基础上将“移动可供性”概念修正为“传播可供性”,指向的是新媒体通过回应用户的个性化需求进而对数字文化活动的传播过程产生影响的可能性。结合 ChatGPT 的界面设计以及运行逻辑来看,用户在使用 ChatGPT 的过程中,几乎不会与其他用户产生直接的互动关系,这种交互更多是人与机器之间的沟通与连接,因此,本文将借鉴已有研究提出的媒介可供性框架,从生产可供性、交互可供性以及传播可供性三个维度对 ChatG
8、PT 的媒介可供性进行分析,并在此基础上分析以 ChatGPT 为代表的生成式人工智能技术造成的价值争议。1 生产可供性:嵌入日常生活ChatGPT 主 要 依 托 GPT(Generative Pre-trained Transformer,生成式预训练转换模型)这一文本生成深度学习模型实现内容的生产与输出。这一算法模型中容纳了预训练语言模型、提示学习与指令精调算法、思维链算法(Chain of Thought,COT)以及基于人类反馈的强化学习(Reinforcement Learningfrom Human Feedback,RLHF)算法,多种算法模型共同组成 ChatGPT 实现内容
9、生产这一基础功能的技术架构。不同的算法模型在 ChatGPT 的内容生产与信息输出过程中发挥着不同的作用。ChatGPT 采用Transformer 模型基础上衍生出来的预训练语言模型,用于完成基础的语言生成、理解与处理任务;提示学习算法用于在模型预训练过程中不断提高自身的语言建模能力,而指令精调则用于学习人类交互模式的分布,使模型更好地理解人类意图,从而与人类需求齐平;COT 算法通过在小样本提示学习的示例中插入一系列中间推理步骤,有效提升了大规模语言模型的推理能力;而 RLHF 算法通过人类与机器之间的问答互动不断迭代,让模型逐渐具有对生成答案的评判能力。多种算法模型的进步与应用催生出不同
10、应用场景下的个性化内容,以 ChatGPT为代表的 AIGC 将进一步颠覆以往的内容生态。生产可供性包括可编辑性(Edit-ability)、可 审 阅 性(Review-ability)、可 复 制 性(Replicability)、可伸缩性(Scalability)、可关联性(Associability)五个方面,这些特征被用来解释媒介在资源调用方面的灵活性以及用户在生产内容时的能动性6。AIGC 的基本原理是人类通过训练,让机器理解人类给予的任务(指令),然后完成任务(给出答案),完成这一过程的基础就是收集数据。收集完成后,还需要对数据进行预处理,并用特定算法训练AI模型,之后便可用于生
11、成内容。从以上过程可以看出,数据是生成式人工智能技术快速发展的基础与前提,具体逻辑是机器不断学习数据与模式,进而创建模仿人类行为和创造力的新内容7。ChatGPT 作为 AIGC 的典型应用,其内容生产依托大体量数据库,通过算法模型实现数据的调用与重组,进而针对用户提出的问题给出回应。ChatGPT 拥有多达 1 750 亿个模型参数,巨量的模型参数能够容纳海量的人类文明知识,同时还能通过机器学习,在已有数据的基础上根据用户需求创造新内容。与传统搜索引起的单次交互不同,ChatGPT 能够通过多次提问不断完善内容细节,帮助用户更高效地“一站式”获取所需信息。除了能够为用户抓取不同领域的知识性内
12、容外,ChatGPT也能依托算法模型生成内容,从而解决实践类问题,为用户提供切实可行的意见与建议,作为一种辅助工具指导用户的实践活动,进而间接影响社会现实。ChatGPT 作为一种智能机器参与到内容生产过程中,打破了以往内容生产主要依靠人类主体来实现的现状,通过人与机器的对话与交流实现了内容生产,机器成为内容生产的主体之一。自然语言识别的算法支撑、简洁明了的界面设计与应用逻辑使 ChatGPT 能够满足用户解决日常生活问题的现实需要,无疑进一步提升了 ChatGPT 的可用性与易用性,有效提升 ChatGPT 的生产可供性。这些技术特征赋予了 ChatGPT 应用于多样化场景的可能性,Chat
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