智能传播的认识论挑战

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陈卫星，中国传媒大学传播研究院教授，中山大学设计与传播学院特聘教授。

在20世纪30-40年代问世的传播学，曾经有过经验功能主义学派和社会批判学派的认识论交锋。随着20世纪90年代开启计算机时代和互联网传播的普及，传播主体和信息技术的关系建构成为认识论建构的焦点，由此提出的问题涉及到虚拟世界的基本属性和人工智能的意识边界。

在传播学的研究视野中，先后经历了上个世纪经验功能主义锁定的客体世界的固化、后实证主义张扬的主体意识对传统文本的颠覆，时间又一次循环到数字虚拟整合经验世界的技术实用主义阶段，这驱使我们在这里对以计算和智能作为基本特征的传播实践活动，提出一种认识论的反思。本文力图从认识论的历史路径出发，提出如何区分认识主体和认识对象，回顾控制论的崛起所带来的传播范式的革命，从认知科学的视角探讨计算的层面和意识的边界，透过社会传播与机器意识的交叉辨析认识论的新平台，呼唤建设性的现实重构能力、信息评估能力和抽象思维能力。

一

从认知表象到话语范式

从媒介学的视角来看，“认识论是对科学的思考，研究那些有效的知识的结构。认识论对描述性的陈述系统发表规范性的言论，它给出有效性的标准，辨认真实在发展中遇到的‘障碍’”（德布雷，1991/2014：45）。这就需要反思如何建立有关其问题能够有效提出并可以得出结论的知识“对象”。

准确定义知识属于认识论的命题，结论是否有效考验着认识论的可靠性。严格来说，人们最早使用的知识定义是柏拉图的若干对话，他认为我们的理解能力受到了自身所在的第二重世界的局限，所以在《泰阿泰德篇》等论著中提出“具有解释的真信念”，并指出把这一信念简化为一种公式，“被证实的、真的和被相信的陈述”（Justified true belief，简称JTB条件）。“在各种状况下，我们的心灵都在努力坚持对当时确定为真的事物的信念”（柏拉图，1961/2003：674），“真实的信念加上说明原因的解释产生最完善的知识”（柏拉图，1961/2003：746）。柏拉图的这些判断说明，知识是得到证成的真信念，既有知识结构和知识本质的信念，也包含有关知识来源和知识判断的信念。简而言之，有关认识论的讨论必然会涉及知识的获得、检验、改进和传播，而这又进一步牵涉到人的心理、行为、语言、逻辑乃至社会性。由此延伸开来，认识不仅是一个信息范围的拓展或扩容，而是一种对认知的结果及其规范所提供的某种担保。

一般而言，认识论诉诸于人类知识的性质、范围和界限，需要探索知识在多大程度上有现实依据和观察视角。在迄今为止的人类思想史历程中，人们往往会把经验科学的、数学-逻辑的、语言的和常识的知识作为探索认识论的切点。“对于人类传播理论而言，每一种理论都包含着有关知识性质（nature）和人类如何获得知识的假想。”（Arneson，2009：349）具体而言，包括“相关知识是什么？”“我们如何获得相关知识？”“怎样改进我们信念的认识质量？”“我们认识的手段能经得起怀疑吗？”等命题。

就认识论反思的历史路径而言，在我们所面对的自然事物或社会事物中，必然具有因果力（causal powers）或作用方式（ways of acting）和某种易受影响的性质（或易感性susceptibilities）。在人们对事物的实际观察和思考中，如何把经验衔接起来，比如说一个事物引起另一个事物，能不能从“是”中推导出“应该”，从“事实”命题中推导出“价值”命题，这个实然与应然问题就是17世纪著名英国哲学家休谟提出的一个经验主义认识论的命题。

当我们说一个对象与另一个对象相联系时，意思是这在我们的思维中产生了某种联系，并形成这两个对象可以相互证明对方存在的推论。“根据经验主义的诠释，只有两种知识：建立在经验基础上、因而最终建立在感性知觉基础上的知识，以及建立在关于概念之间关系的约定规则基础上的知识，比如我们在数学和逻辑那里所看到的知识。”（希尔贝克，伊耶，2001/2004：265）后者是证明的推理，即关于观念之间关系的推理；而前者是或然的推理，即关于事实与实际存在的推理。也就是说，我们所有对于事实的想法都是从已知的“因”导向期待中的“果”。自此以后，因果关系及其归纳、演绎等方面的不完备性，成为人类思想史上的经典问题。

心理过程（典型的例子如思维）是心理表达之间的因果关系。从图灵机的概念开始，计算就意味着符号间的某种保持内容的因果关系。在经验观察的基础上探讨因果关系，这是技术思维的出发点。“语言和思维依赖于规则和程序的运用，而这种运用需要在某种能够执行它们的媒介物中表现出来。”（威尔曼斯，2009/2013：81）今天的大数据时代或算法时代，传播模式往往是基于数据化符号在时间和空间的联合分布所形成的关联与相关性，推导由此产生的观念联想（relation of ideas）如相似性、毗邻性和因果性，进一步探索人们在社会实践中的意义和方向，以及人类社会主体之间聚合的集体意识。

我们知道什么？我们如何确信我们知道？这是一般意义上的认识论的基本诉求。20世纪科技思维发展史上的一个重大转折，是1956年在剑桥和达特茅斯召开的两个会议，以赫伯特·西蒙（Herbert Simon）、诺姆·乔姆斯基（Noam Chomsky）、马文·明斯基（Marvin Minsky）和约翰·麦卡锡（John McCarthy）等人提出了认知主义（cognitivism）作为现代认知科学的第一个路标。

从认知主义的观念出发：“计算是对符号（表征它们所代表的世界的元素）所执行的运算。这里的关键概念是表征（representation）或者‘意向性’（intentionality），即哲学家的术语‘关于性’（aboutness）。认知主义者主张智能行为预设了以特定方式表征世界的能力。”（瓦雷拉，汤普森，罗施，1991/2010：34）所以，我们对认知行为的解释，首先要假设解释者提供解释对象的表象的可靠性，而这些表象恰恰是能够在人脑或机器中借助符号编码的方式产生一个物理学界面，而作为符号操作的计算不能脱离语义值的约束条件，虽然对象和表象之间的区别完全有可能是不确定的、模糊的甚至是不稳定的。

从上个世纪50年代世纪末，认知科学先后开拓出三条进路：认知主义（cognitivism）在50年代至70年代居于支配地位，80年代之后，联结主义（connectionism）挑战认知主义传统，90年代以后，具身动力论（embodied dynamicism）脱颖而出（汤普森，2007/2013：3-4）。借助于信息技术在智能运用层面上的社会化普及，认知科学逐渐与传播学研究合流，并成为今天继续探索新传播范式的科学基础。

二

控制论意义的传播学革命

19世纪末20世纪初，量子力学的问世为人们的世界观敞视开辟新的视角，事物可以存在于不同的现实层级，从物理学向其他学科拓展，关系是事物结构的重要来源。1943年，数学家诺伯特·维纳（Norbert Wiener）和心理学家罗森勃吕特（A. Rosenblueth）以及工程师比奇诺（J. Bigelow）合作发表一篇题为“行为、目的与目的论”（Behavior，Purpose and Teleology）的论文。同年，神经学家麦卡洛克（Warren McCulloch）和逻辑学家皮茨（Walter Pitts）联合发表题为《内在于神经活动中的思维逻辑演算》（A Logical Calculus of the Ideas Immanent in Nervous Activity）的论文（米歇尔，汉森，2010/2019：119）。这两篇论文把生物系统和机械系统进行了统一研究，内嵌于环境中的活体组织及其运行机制被视为具有具有独立性的实体。“大脑中的每个神经元是一个简单的数字处理器以及大脑整体上是一种计算机形式”（撒加德，2006/2015：529），神经网络可以计算逻辑函数，这是第一个被认可的人工智能思想，由此诞生“控制论”这一术语。

从传播学理论和思想的发展谱系来说，控制论的创新在于“认为人类主体的各种界线不是既定的，而是被建构的。将控制、传播以及信息作为一个整体的系统进行概念化处理，控制论从根本上改变了人们对界线的看法”（海勒，1999/2017：111）。早期的控制论力图从内容和语义中把信息抽象出来并转化为数据，通过数据的输入和输出的处理过程，制造数据的消化、转移和变量。“计算机作为一种使用符号的机器在控制论早期发展中起的作用较小；控制论的主要基础是反馈和信息论，而计算机只是最大的‘机械装置’。”（西蒙，1996/1998：250）这种能够包括物体、装置和程序组成的相互协调的整体，形成一定意义上的技术体系，拥有记忆和进行逻辑运算的能力。这个涵盖知识、技能和话语构成的整体，塑造当代传播学的技术格局的基本轮廓：“人机对话是今天社会性的生产实践活动当中一种非常普遍的状态。在传播学历史上，第一个考虑人和传播机器对话行为模式的理论是控制论......所以说，控制论模式在象征化水平上和内容传递机制上表明，传播同时是过程和这个过程的结果。”（陈卫星，2004：19）所有的人机交互都是基于主体之间的交流或自我认知而为，这离不开对信息的储存、传输和处理，实质上是人的感性结构化与人的部分理性程序化之间的融合，或者预测未来的信息，或者探寻未知的可能。

人机对话是人与计算机或类似于计算机的交流平台的交互中人的心理活动和过程，调节人类的感知能力和理解效率，通过人的身体与媒介的结合来完成媒介化对实践活动的指令和定位，思维活动的相对稳定性积淀为某种概念集合。正如弗里德里希·基特勒（Friedrich Kittler）所说：“一个简单的反馈圈-信息机器就超越了人类，它们的所谓发明者。计算机本身变成了主体。如果实现编写的条件不存在，数据处理可以根据编号指令的惯例照常进行，但如果某个中间结果可以实现条件，那么程序本身就可以决定其后的指令，即它的未来。”（基特勒，1986/2017：299-300）所以，我们需要和以技术为核心的人工环境结盟，而不是把它们看作是完美无缺的工具或我们意志的义肢延伸。

本世纪以来，在传统媒体和新兴媒体的叙事衔接方面提出新思路的美国传播学者亨利·詹金斯（Henry Jenkins），率先为我们展示新旧媒体的融合文化的理论推演，并提出脍炙人口的“跨媒体叙事”（transmedia storytelling）这个术语，用来描述媒介融合时代文化消费者所面对的内容创意与娱乐体验的新样态（詹金斯，2006/2012：153）。詹金斯在其著作中曾毫不吝啬地引用法国学者皮埃尔·莱维（Pierre Levy）关于共享知识和集体智慧的见解和观点，这让我们得以去重新确认一位似乎被遗忘的人工智能传播学的开拓者。这里所说的人工智能，既可以被理解为编制程序的技巧性思维或概念性构想，也可以被想象为探索知识甚至是处理心与物的关系的实验认识论。

早在1987年，莱维基于对艺术和科学的创造条件的考察，出版成名作《通用机器》（la Machine Universals），从哲学和人类学的角度系统思考计算机的表达模式和演变机制，并由此提出算法（Algorithm）和建模的思想。他认为计算机图像处理（infographie）让被看到的形象具有一种逻辑特征，把虚拟集合和现实步骤融合在程序中。计算机这种“通用机器”代表人类的古老梦想：一切都可以计算。“认知科学只在算法模式中理解记忆、实习或感知。面对计算机模式，我们应该重新质询变化和生命。在没有预料到的人工智能的启蒙下，我们要重新思考思维。”（Levy，1987：7-8）即通过源代码引导的信息触角，表现认知状态的开放性，并应用统计程序予以优化。

三年之后的1990年，莱维更深刻地感受到智能信息技术对人们的思维和知识关系的冲击，从而拓展出认知生态的新视野，提出类似“机器能否思考”或“心灵是否可以被考虑成一个机器”这样的问题。计算机革命改变了问题的方向，并通过计算机去模拟推理、决策、问题解决，而计算机的界面感知和对象语言的开发试图提供越来越程序化的愿景。莱维在《智能工艺——计算机时代的思想未来》一书中勾勒出人类思维状态转型的环境界面的路线图：从线性时间意识转向瞬间即时意识，从普遍化转向语境化，从理论转向建模，从语义转向语用，从真实性转向有效性等等，而所有这一切变化是基于人机传播所带来的“人与机器之间的意义创造”。在这当中，恰恰是信息背景意味着一个较大的语义网在特定时刻的活动框架。“传播的游戏意义在于，借助讯息手段来确定、校正和转化信息背景先于和同伴一起分享信息内容。”（Levy，1990：26）技术不再只是媒介，而是在扮演一个新的传播主体，从而用自己的专业标准核实什么样的信息实践在传播情境中可以通过言说来实现。

莱维提出的语言思维与物质方式的交互机制呼应了随后以概率统计为基础的统计建模、机器学习、随机计算算法等物质化程序。“语言的物质化有两种类型：一种是通过书写或印刷，另一种是通过语法化与模拟来重新创建人工语言能力。与需要写作工具和纸张的前者相比，后者需要更细致的客体间关系。从通用标记语言到超文本标记语言再到网络本体的发展就是这样一个逻辑能力的语法化与模拟过程，它以分析性和连通性为前提。”（许煜，2016/2019：141）计算机平台的对象语言成为算法操控的技术支点，影响着人们的思维方式、文化态度和行为规范。

在人类社会已有的文化经验中，被广泛使用的自然语言不仅包含着各种信息性内容，而且也具有看待这些内容的各种态度。“我们倾向于把语言简单地当成一种表达的技术，而没有认识到，语言首先是对涌流的感性经验的分类和组织，它产生出某种世界秩序。运用其特定的符号象征方式，一种语言很容易将世界的某个侧面表达出来。”（沃尔夫，1956/2001：23）后工业化时代的计算机的语言编程形成前所未有的对象语言对自然语言的挑战。“当传播、教育、知识和认知活动通过信息的自动处理成为媒介，文化成为什么？当数字合成装置、调色板和文字处理系统从根本上转化创作条件时，如何理解艺术现象？”（Levy，1987：7）上个世纪感到的冲击还只是计算机对经验的取代以及信息编码的语言功能。从今天的角度来看，莱维提出的问题还是一个前智能时代的问题，即人要通过学习和使用去适应机器智能，去重新塑造经验的形式和结构，这在当下的智能时代已经被转化为机器通过“理解”人的语言指令来完成人机对话，即机器自己通过记录人类行为的海量数据来生

成新的信息模式和传播规则。

三

计算的层次与意识的边界

20世纪70年代末，神经系统学家与心理学家、计算神经科学的创始人大卫·马尔（David Marr）熔数学、心理物理学、神经生理学于一炉，首创视觉计算理论（computational theory of vision），其中包括计算机视觉（Computer Vision）和计算神经学（Computational Neuroscience）。他认为信息处理可以分为三个彼此独立的层次，即计算理论、表象和算法、以及硬件实现（马尔，1979/1988：24）。理论层次解决计算什么的问题，以及执行计算的策略逻辑，涉及认知状态；算法层次解决怎样计算的问题，涉及区分输入、输出的表象以及实现表象之间的变换的功能组织；硬件层次解决用什么结构来计算的问题，涉及物理层面。

计算的物质性要具有以理性支配的行为作为目标，即理性在计算过程中被解释为对符号的操作过程。而认知和计算之间的关系有时被抽象为事实与符号之间的描述刻画（描画）关系或映射关系，实际上是赋予命题符号以意义的过程的一个方面，即意指。从认知科学的角度来说，认知系统的运作包括三个层次，即物理的层次、符号的层次和语义的层次。加拿大学者派利夏恩（Zenon W. Pylyshyn）从计算机科学的视角定义了三个解释层面：功能建构层面、代码及其符号结构的层面、代码的语义内容层面（派利夏恩，1984/2007：10）。对语义的研究旨在建立一套能够判定任一陈述句真值条件（truth-condition）的规则体系。今天的人们可能会确认计算机在功能建构和符号结构方面的技术优势，但在代码的内容方面，计算机的程序是否还只是一个语法统计模型，而不可能完全取代人在思维过程当中的语义建构，诸如意识、思想、情感、情绪及心理所有其他特征，都是具有语义内容的，这意味着还在期待从神经科学、认知科学和心理学的角度予以回应，尤其是如何克服在情感化表征、非公理性推理和直觉决策等方面的人机差异。毕竟，人类能否超越自身——或者，计算机程序能否跳出自身，这可能是一切认识的根本性的问题。

计算机思维是否能够取代人脑？上个世纪后期的认知科学曾经把心理表征视为计算机数据结构，心智内心的“计算”程序就是算法，而思维的过程就是运行程序。人的有目的的行为是否可以被人们的信念和欲望予以合理性解释？美国著名哲学家福多（Jerry A. Fodor）在上世纪就提出心的表达理论（The Representational Theory of Mind），也被人们称之为精神表征主义（mental representationalism），“思维就是计算”就是其中的一个主要论题（福多，1997/2006：315-333）。这种关于机器理性的图灵-福多构想（斯蒂克，沃菲尔德，2003/2014：348）试图结合意向心理学的似律（law-like）和计算机心理学的法则，认为计算是处理符号间的因果关系，再形成推理关系，比如联想就是行为之意义中的真正的计算关系。所以，人的心灵是一个基于内在符号进行计算操作的序列：“心理表达具有语义值以及具有保持语义值的因果力。”（福多，1997/2006：320）换言之，一个计算机可以修改自身的程序，但不能违背自身的指令，最多只能通过服从自身的指令来改变自身的某些部分。

人类社会的未来是否由计算机思维主导，学术界目前分为两派：一派主张弱人工智能，认为计算机可以模拟大脑过程，模拟意识，但是本身并不能产生意识。另一派主张强人工智能，认为意识是可以用纯算法来实现，提出“心灵计算理论”（computational theory of mind），超越归纳逻辑的资源空间，用算法开拓更大的领域，如探索数字规则、发现因果网络、提炼概念和假说、建构评估系统等。简言之，借助计算机和互联网，人工智能的发展已经跨越从表示、计算到感知的阶段，后续的发展路径是突破认知和意识的限制，即让计算成为认知，而不再是分析哲学家普特南过去所断言的“人工智能的想象的任务是模拟智能，而不是复制智能”（普特南，1992/2008：11）。不过按照“卷积神经网络（CNN，Convolutional Neural Networks）之父”杨立昆的技术判断，机器学习存在着效能上的极大局限，因为人脑的计算量远超CPU，要达到人脑的计算能力，需要10万个处理器连接上功耗至少25兆瓦的巨型计算机才能实现（杨立昆，2021）。从上个世纪80年代开始，新的认知模型以大脑为基础，但大脑不再是一个受规则主导的信息管控中枢，而是随着自身经验而改变的神经网络。

迄今为止，基于计算机平台的智能传播被归纳出出三个方向：符号主义主要是用公理和逻辑体系搭建一套人工智能系统（功能模拟），代表形式是知识图谱和专家系统，主要处理知识和推理。借助每秒能够处理2亿种棋盘落子状态的专用芯片，1997年5月，IBM的深蓝（deep blue）国际象棋程序打败世界冠军卡斯帕诺夫（Kasparov）为标志，创造第一代人工智能的峰值（张钹，朱军，苏航，2020）。连接主义源于仿生学，主张模仿人类的神经元，用神经网络的连接机制连接人工智能（结构模拟），主要处理数据。行为主义控制论意为假设智能取决于感知和行动（行为模拟），强化学习方法，主要处理信息。但人的深层次的智能活动恰恰包含有非表象的、不可形式化、不可规则化的信息，比如人类自我意识的内在结构中的无意识。

有学者归纳人类历史的进化逻辑，提出生命就是一种自我复制的信息处理系统，在这个系统里，信息（软件）决定它的行为以及硬件的蓝图。生命1.0属于生物阶段，硬件和软件都只能演化，而不能设计生命；生命2.0属于文化阶段，硬件可以演化，软件可以设计；生命3.0属于科技阶段，硬件软件可以被设计，这便是人工智能（泰格马克，2017/2018：37）。目前最乐观的看法，主张把人工智能（客观智能）和人类智能（主观智能）相结合，不仅设计软件，也设计硬件，从而开辟一个“人机融合智能时代”（李平，杨政银，2018）。或者说，“人类社会实质上是一个不断进化着的复杂的信息—计算系统，而人则是生产信息和消费信息的‘物种’”（郦全民，2019）。在这种人机共生的蓝图中，算法是人工智能的重要组成部分，其意义在于不断提炼或强化产生、操作和处理抽象符号的能力，同时亦在物化和积累关系，当下的发展趋势正在走向机器学习的时代而挑战人类的现实理性。

展望未来，当人类社会的演化路径来到一种跨物种属性的下一代智能科学体系时，人们希望能从语用学的角度打破所有形式化的二元分离，如语法和语义、离散与聚合、自组织与他组织、自主化与智能化、形式系统与非形式系统等，真正体验一种主体客体化，客体主体化的建构与挑战。由是观之，人机合一的人类生态产生了认识论的变位，以适应未来可能面临的多重主体、多重身份和多重代理的传播状况。面对人类和非人类行动者之间的界面关系，人们至少要求一种新的经验研究的方法论原则来弥补数字鸿沟。

从上世纪末人类社会进入互联网时代以来，人们一方面开始从积极意义上去适应并参与数字化生存的环境演进，同时又质疑数字的、硅基的、线上的社会形态，在如何吞噬模拟的、碳基的、线下的社会时所联想到的殖民化效应。直到今天为止，当两者之间的界限越来越模糊，人们又开始从积极意义上去评估当今社会建构中线上线下相互并行的平行结构。简而言之，“从一种认为物理对象与过程起关键作用的唯物质论，走向一种唯信息论。这种嬗变意味着对象与过程都被去物质化（de-physicalized）了”（弗洛里迪，2013/2018：14）。因为数字化的本质就是在人和物理系统之间增加了一个信息系统，使过去的人、物理二元系统进化为人、信息、物理的三元系统，而作为中介的信息系统的影响力日益膨胀。通过以计算机为代表的智能系统的介入，人工取代自然似乎正在成为人类生存世界的全天候背景，媒介虚拟对感官的替换成为认知的主要途径，“虚拟不是非现实，而是与现实有一定关系的东西。是什么关系呢？至少是一种可能的关系：什么东西原本可以成为现实呢？什么东西可能成为现实呢？”（布艾希，2016/2019：198）似乎经验的决定性因素越来越远离经验本身。

今天的人们仍然在提问，计算机系统在多大程度上能够进行自我复制、自我管理、有限的自我修复、适度进化以及局部学习，甚至能不能转变成生物学意义上的活系统。从神经生物学的角度来说，人的大脑产生思想，源于上亿个神经元对输入的生物电信号做出反应，根据从上游神经元接收到的信息计算是否产生电脉冲信号、动作电位或放电脉冲，并将其发送给所有下游神经元。面对这一夹杂着焦虑的未来学畅想，即便是乐观主义的未来学家也表态谨慎：“短期内计算机不会变得更像人类，特别是应该并不会获得意识或是具备情感和知觉。过去半个世纪。计算机智能已经有了巨大进展，但在计算机意识方面却仍在原地踏步。据我们所知，2016年的计算机并未比20世纪50年代的计算机原型意识更强。”（赫拉利，2015/2017：278-279）人们希望计算机的智能结构和意识状态形成一种人机共享的知识形式，形成一种协调主体与主体之间、主体和客体之间的中介。这当中的意识状态包含多种命题，涉及到意识的定位、形式、功能以及检测方式等，比如如何界定自我与意识心灵的同一性，文本化的主体在不同编码层之间的递归性反馈是否可能获得意识，新的涵义模型能否识别神经语言结构和计算机语言结构等等，总之，是希望虚拟化的信息平台让社会性的客观机制升华为一种有序、有效和有力的流动结构。

面对信息平台对社会意识的渗透，加拿大学者杰弗里·温斯罗普·杨（Geoffrey Winthrop-Young）提出下列质问：“计算机以何种方式重新划定人类和技术的界线？数字机器如何影响个人主体性和社会结构？计算机影响通讯、信息、质料性、身体、形象、书写等媒介理论概念的途径和原因是什么？”（米歇尔，汉森，2010/2019：148）在这里界定知识范围的目的，显然是想要探索基于计算机平台的智能传播的认识论的边界条件，至少是要避免只有人类行为但缺乏意识体验的“僵尸”（zombie）效果来篡改人类的意识状态，随着作为意志、自由、表象决策机制的主体的日渐模糊，一种巨大的影像循环式的信息自恋吞噬代表权力、知识和历史的主体。

四

传播技术的文化调适

如果智能传播是在以信息技术智能化的基础上建立起来的一种文化结构，那么在传播环境中，作为实践的文化就是智能应用的源动力。人们通过智能传播来认识和改造环境，使其成为拟人化的操作对象。

从生产力与生产关系的辩证法来说，当任何一种普适性技术的发展速度、规模和范围过于超出现有社会环境生态的可接受性，必然遭遇来自于族群和地理意义上的地方性社会与被排斥社会阶层的文化抵抗。从市场经济背景下的演变规律来看，技术创新一开始在资本加持下出场，逐步进行社会推广，一旦产生社会风险，就会重新进行制度校正，从规制的确定到时尚的变异，从技术内涵的调整到文化心理的修复，从而完成一次结构性的循环。如是这般，媒介技术始终在扮演一个引导受众面向新社会实践及其冲突的向导或导游这样的角色。

当知识的对象出现范式转换时，知识的积累和定义就被转移到新的知识平台上。事实上，新媒体的来临总是会涉及到一个重新建构社会共同体的想象力边界的现实性介入，即拉斯韦尔的五个W传播模式中的第一个W——谁（Who）的问题，谁可以说，谁被省略，谁最权威，谁被相信等社会传播中的协商程序，而那些附着于传统媒体的社会传播等价物将会因此而被重新审视和维护。

在人类知识的储存、分析和创造的发展过程中，无论是科技知识的自律性，还是人文批评的自主性，它们始终是对人类社会主体之间的关系走向的严肃挑战：“倘若我们过分容纳事实，那么以其整体性呈现的人文元素就会向客观性倾斜，变成了一种可数、可计算的事物，一种力量维度的底线，芸芸众生中的一个物种。如果我们过分容纳价值，那么自然的一切都会倾向于变成神话般的不确定性，变成诗歌与浪漫主义；万物皆变成了灵魂与精神。”（拉图尔，2004/2016：7）法国科学人类学家拉图尔在这里的分析提出了一个命题，即认识主体要成为思想主体，就无法回避思想工具的把握和思想对象的选择，被体验的内容而不是事实性内容更容易被聚焦。

如果说“媒介构成了经验与理解的基本结构和准超验标准。在法国哲学家福柯的知识考古学中，在特定历史时刻，知识之所以能成为知识，这全是看得见、说得出的这类层面的功劳。同样，有了媒介在给定的时间、空间里的调节作用，实实在在的经验才能发生”（米歇尔，汉森，2010/2019：1）。上个世纪60年代以来蓬勃发展的后工业化加速了信息传播的技术创新及其社会普及的潮流。人与机器可以通过物质化关系进行交互的环境，成为经济全球化和信息全球化的主要表象特征。

从人类文明史的角度来看，以语言为基础的文化技术的创新之所以会发生，是因为以表征与意义世界（语言）为一方，和物与物质世界（技术）为另一方之间的不对称和不平衡，由此往往刺激后者的颠覆性创新来引导一个从量变到质变的进化路径。基特勒认为图灵设想的通用计算机就是打字机的升级换代：“因为可以通过扫描磁条上符号的存在或缺省控制每一个步骤，最终形成一种书写。”（基特勒，1986/2017：20）进一步思考就会发现，过去的信息技术的主要功能是通过模拟界面的扩增，有助于人们突破信息接收的障碍，这在今天转化为一种导航机制，对海量信息进行搜索、匹配、分类和筛选。在这个从信息到知识的加工过程中，仍然存在参与者和观察者的经验的限制与束缚，同时也是文化多样性对“唯一客观性”的解构。

今天的人机合一的生活现实似乎在传播机器和人类之间孕育某种同源性，信息装置的时空模式和技术格式在不断透视和解析物理时空中的人性，这是一种无法与人的信息行为所构成的科技环境分开的人性。“技术正像人本身一样形成了一种人造的性质（nature artificielle）。”（盖伦，1949/2008：4）技术对象或系统在不同现实甚至不同世界之间建立联系之后，“人化”（hominization）不能和“技术化”（technicalization）相分离，至少信息的流动形式和信息的内容本身一样重要，实现信息的流通、处理和存储在数量上的飞跃，技术化的社会环境成为人的认知本身的组成部分。人产生出的智能常常是情智（算计），机产生出的往往是理智（计算），人机融合生成的智能一般包括是情智+理智，形成客观化的事实链、个性化的价值链与共性化的责任链交织纠缠在一起的三维结构。

五

认识论的新平台博弈

自从20世纪早期的维也纳学派以来，分析哲学提出对世界本身的本体论观念，逐渐转向关于信念的理论或语言或系统的元科学。“传统哲学意义的本体论就开始被关于某个给定语言或者科学如何概念化某个给定领域的研究取代。本体论变成特定陈述的本体论内容的某个理论。”（弗洛里迪，2004/2010：346）换句话说，要确定科学理论在标准化形式里面使用的量化变项的值。“存在就是成为变量的值。”从此以后，对本体的理解就不再是假设与事物本质相关的内在关系，而是考察其开拓外部关系的可能性，即被信息系统定义出来的“可供选择的可能世界”。也正是在这个意义上，我们可以理解以计算机和远程通信技术的无线融合，形成当今媒介的集合，为我们带来的新概念和新关系成为本体论的新认知平台。

今天的传播生态的运行图基本上被纳入大数据的视野，面对着在数量、类型、速度和价值等方面超过传统社会科学应用规模的海量数据资料，以人工智能为背景的算法逻辑似乎成为一种解药。在技术乐观主义的热情拥抱之外，从社会批评哲学的角度也可能将其视为一种以科学和量化研究面目出现的毒药：“这些受数学物理学启发并应用于算法的数学形式已经被初级阶段的、贫乏的控制论所挪用，已经被仅仅是拼凑起来的信息论所挪用，而且已经被那种消除对技术的任何思考、任何心智式的关怀沉思的对技术的使用所挪用。”（斯蒂格勒，2021）著名法国左翼学者贝尔纳·斯蒂格勒（Bernard Stiegler）认为，技术网络是对社会网络的解构，尤其是计算的霸权性使得信息的生成机制本身不再有多样性的可能，从而隐匿黑天鹅或灰犀牛的线索。

在一个数字媒体全天候传播的时代，原来相对稳定的、且由机械时间所奠定的社会与心理秩序遭遇强力冲击。如果说在前数字化时代，“物体中的这些时间残留与此在的知识相结合，产生了语境和环境的存在关系”（许煜，2016/2019：169），那么在数字化时代，数字媒介的加速度对社会结构的调整和社会分工的趋势产生越来越复杂的影响。“自动化的可计算性能够将知性（understanding）的分析能力委托给自动化的滞留系统（retentional system），而这就会导致康德意义上的知性的过度增长和理性（reason）的退化”（斯蒂格勒，2021）。这里提出的质询就是，数字符号意味着一种数学真实，但它是否可以等同于一种具有科学真实意义的代表经验对象的符号。

更值得警惕的是，由数据的生产、索引、注释和分配的传播机制而产生的权力效应，让行为主义快感湮灭认知理性。围绕着数据的先验如何激发主体的综合性判断，以及数据分析的可追溯性，正在演化为数据信息权力的社会再分配景观。“一旦数据成为有机体可以借助某种广义上的语言（声音、视觉模式、手势、气味、行为等）加以利用的可编码资源，我们就从一种前认知系统走向后认知系统。”（弗洛里迪，2013/2018：323）比如粉丝经济中的“冲榜”行为暗示了量化所隐藏的权力，而投票、刷榜等行为是数据驱动的、营造数字现实的算法归宿，从而在信息消费行为（阅读、点赞、转发、评论等）的流程中固化数据的意识形态性，这是把其偏狭性、片面性和局限性实体化的麻醉行为，上演大众消费主义和技术民粹主义的连续剧。

面对一种外在于主体的操作程序的压力性机制，人们有理由呼唤重建建设性性的现实重构能力、信息评估能力和抽象思维能力。人们会坚持认为计算机的推理能力不过是基于海量样本的机械模仿，而人的思绪活力却具有自发性和自主性。

今天的信息传播是基于信息生产的数据链组合，这就需要不断确认数字符号和实践经验的关系，或者从操作形态上确定数字符号与经验世界的相关性系数。如同著名社会批判哲学家阿多诺所说：“因为观念真理是且仅是思维的真理。没有数学命题或逻辑命题能以异于可能存在的思想的术语被构想。另一方面，思维意味着人的思维，那种不预定现实生动的个人的现实的物理思维行为的思想是我们所不能了解的。”（阿多诺，1940/2007：266）由此出发，我们可以期待传播伦理的新节点推动产生新的社会价值，尤其是信息传播的社会主体的自我认同伴随着知情权的普及、常识的指数型增长以及建设性责任意识的确立。简而言之，基于人与人之间的关系建构是获取并维系意义感、价值感、存在感的来源，并以此成为智能传播的认识论的基石。

六

结语

智能传播的现实告诉我们，今天的主体定义首先是其时空性和关系性的重新定义。我们不得不看到的一个现实，是表现为算法的方法论正在修改方法论意义上的世界观：“我们的世界主要由物理环境、人和社会构成，如果按此划分，人类的计算也可分为两大类：人和社会的计算、物理环境的计算。”（涂子沛，2014：270）前者研究人文环境中的社会行为和社会逻辑，包括社会人群的存在方式、社会意识的话语结构、社会组织的动力机制等，包括传统的经济学、社会学、政治学和历史学；后者研究人类自然生活环境的现实状态和演化机制，包括物理、化学、天文学、地理学、动物学、植物学等学科。从思想史的角度来看，这恰恰印证了罗素当年提出的一个指称：“数就是由于相似关系而聚合在一起的许多‘类’组成的一个整体。”（罗素，1927/2007：309）在这个意义上，算法本身可以被理解为认知当今社会关系的媒介，一方面为个体、社会和全球的发展提供运行图示和约束机制，同时也接受来自前者的反作用。一方面是客观环境的现实肌理和因果链条，另一方面是人类主体的自我意识与价值链条。

任何技术创新在本质上都要服从于话语建构，传播媒介的发展史本身，就是一部围绕着媒介技术创新所活化的话语变迁史。“媒介学的功能正是要建立技术领域和神话领域的关系，即在不断变化的东西和能够持续存在的东西之间建立联系。”（德布雷，1991/2014：35）这种联系就是通过传播能力的赋权效应激发社会主体的潜能，强化其社会性和文化性的存在，同时应对技术逻辑的增长和人工环境的变异。一方面是主体的语境氛围的变化，人与人的关系以及社会意识不可避免地会受到挑战；另一方面是客体的环境参数的变迁，甚至面对着物质化、虚拟化和智能化等多重逻辑的加持。

智能传播产生的技术变量总在制造新的信息环境，虽然说智能传播的算法时代亦有可能在资源配置、价值分配和财富指数等方面制造新的社会差异或导入新的社会博弈，但作为技术体系的传播逻辑不仅是参与控制的内在机制的形式，更多是参与社会构建的阐释机制的增量。“技术因素可能是必要条件，但不是充分条件。它产生一半的效果，为其他结果的产生提供了环境。”（德布雷，2000/2014：90）从这个意义上说，智能传播技术的媒介化功能只能在其使用过程和应用语境中产生。

科技创新所激发的问题性挑战，有助于人们深化将技术作为思想对象的问题（question）性思考，提出更有价值的问题（problematic）框架。我们对以计算为基础的智能传播活动的认识论反思，不是仅仅把这些活动当作客体性或直观性的形式，而是把“它们当作感性的人的活动，当作实践去理解”（马克思，1845/2012：133），力图阐释由问题本身所引发的实践战略与策略，探讨其意义的解读和做的方式，从而展望一种新的认识论的方法论。从马克思主义的立场出发，一切技术都是人类生产关系的总和，同时也是一种文化可使用的全部设备和可运行的工艺实践的集合。因此，当代以数字、智能和算法为关键词的传播学的发展是否能改变以及如何改变历史的欲望法则、言说形式、行动规则和神话话语体系，如何完善并优化社会建构中的外在人为秩序和内在自生秩序之间的互动模式和关系结构，就不再仅仅是我们研究信息技术史和传播思想史的问题化（problematiser）对象，而是人们介入当下社会实践的直接参照系。

本文系简写版，参考文献从略，原文刊载于《国际新闻界》2021年第9期。

封面图片来源于网络

本期执编/散人

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