【摘要】生成式人工智能的技術(shù)語境凸顯了媒介及媒介環(huán)境的生成性和復(fù)雜性。對生成這一動態(tài)“過程—機制”的元理論進行分析，有利于在理解生成式人工智能的底層架構(gòu)和技術(shù)邏輯的基礎(chǔ)上，厘清生成性媒介的意涵和新媒介環(huán)境的變革。文章首先通過對人工智能與媒介發(fā)展中生成概念的溯源，揭示生成意涵表現(xiàn)為技術(shù)自主論與社會建構(gòu)論之間的有機互動，促使媒介觀的動力學(xué)與過程性視角轉(zhuǎn)向；其次，在智能技術(shù)層面爬梳技術(shù)生成主體由人類一般智力到機器智能對齊、生成邏輯由線性因果判斷向概率分布的演進，呈現(xiàn)媒介作為生成的行動主體，人機共同調(diào)試下生成的新型媒介環(huán)境；最后，追問和反思生成的價值依歸，在社會建構(gòu)論視域下對技術(shù)自主性發(fā)展所引發(fā)的人類主體性沖擊、信息與知識體系失序、社會信任機制動搖等新媒介環(huán)境中的倫理危機作出回應(yīng)。面向未來，有必要在媒介技術(shù)發(fā)展的學(xué)理和實踐層面重視社會倫理的“軟”引導(dǎo)和價值規(guī)范的“硬”約束，為更具良性運轉(zhuǎn)的生成性媒介環(huán)境建設(shè)奠定基礎(chǔ)。

【關(guān)鍵詞】生成式人工智能 生成性媒介 技術(shù)自主性 社會建構(gòu)論

【中圖分類號】G206 【文獻標(biāo)識碼】Ａ 【文章編號】1003-6687（2024）11-080-08

【DOI】 10.13786/j.cnki.cn14-1066/g2.2024.11.011

以ChatGPT和Sora為代表的生成式人工智能之崛起是機器智能領(lǐng)域的一次重大變革，也是媒介技術(shù)發(fā)展由專用性人工智能轉(zhuǎn)向通用性人工智能的關(guān)鍵節(jié)點。[1]這一轉(zhuǎn)變意味著人工智能技術(shù)不再僅僅是某個領(lǐng)域內(nèi)部的專門信息獵手，其應(yīng)用范圍日益廣闊，凸顯了信息生產(chǎn)的自主性、高效率和強泛化，其內(nèi)嵌的機器學(xué)習(xí)過程亦展示出該項技術(shù)的環(huán)境感知、事件決策和多方協(xié)作等高級能力。隨著生成式人工智能在代碼、語音、文本、圖像和視頻等領(lǐng)域的應(yīng)用日趨成熟，且被越來越多地應(yīng)用于搜索問答、寫作和知識生產(chǎn)等多元場景，[2]學(xué)術(shù)界對生成式人工智能媒介技術(shù)的研究與討論亦逐步增多。在既往的媒介研究中，生成式人工智能不僅被視為“數(shù)字大模型”“生成型預(yù)訓(xùn)練聊天機器人”和“通用任務(wù)助理”，①更被定義為“知識新媒介”“語言基礎(chǔ)設(shè)施媒介”“數(shù)字媒介”“個體化媒介”等，①其作為一種生成性媒介的屬性不斷凸顯。正如有研究指出：生成式人工智能重塑了媒介形態(tài)和媒介意涵，我們似乎正處于一場媒介革新的開端——生成性媒介的興起。[3]其中，生成性媒介指媒介并非僅作為信息存儲的容器和流通的渠道以發(fā)揮工具性功能，而是具備理解、處理和生產(chǎn)信息的能力。這驅(qū)使我們超越過往靜態(tài)、簡化、線性的媒介觀，以一種動態(tài)的、過程性的視角看待媒介與媒介系統(tǒng)。

因此，本文針對生成性人工智能這一新興技術(shù)展開研究，以期跳出已有研究圍繞技術(shù)本身的運作機理及其形成的社會影響所作的靜態(tài)推演，回到“生成”這一核心概念中動態(tài)的“過程—機制”的元理論分析上來，在厘清人工智能生成之主體、生成之邏輯、生成之效應(yīng)的基礎(chǔ)上，揭示技術(shù)自主論與社會建構(gòu)論之間的有機互動，從而對生成性媒介的意涵及其對媒介環(huán)境的影響作出進一步闡釋與梳理。

一、人工智能與媒介發(fā)展中的“生成”概念溯源

1. 人工智能生成的技術(shù)自主性指向與社會建構(gòu)內(nèi)嵌

在哲學(xué)史上，“生成”是一個有著深厚積淀的概念，其對應(yīng)兩個英文單詞，即becoming和generative。而在生成式人工智能研究領(lǐng)域，學(xué)界多使用generative來代表“生成式”或“生成性”。對于“生成”等一系列技術(shù)概念內(nèi)涵的探討首先源于德勒茲、加塔利等學(xué)者基于becoming一詞的哲學(xué)論述，強調(diào)生成網(wǎng)絡(luò)的無限生長性與發(fā)散性，指向關(guān)系先于存在、過程重于結(jié)果、差異優(yōu)于同一。[4]參考牛津詞典對于becoming的釋義，這一理路可進一步概括為：強調(diào)逐漸到達(dá)或變成某種狀態(tài)（state），或是達(dá)到與他物相適應(yīng)（befitting）的某種行動。而generative被釋義為：具有生產(chǎn)力的（productive）、有繁殖力的（procreation）。[5]在關(guān)于生成式人工智能技術(shù)的探討中，“生成”一詞指向技術(shù)在與人有效而即時的無限交互作用中，基于算法、模型、規(guī)則以自主生產(chǎn)內(nèi)容，體現(xiàn)出強大的對信息、知識及觀念的理解力、推理力、交互性與涌現(xiàn)性。[6]因此，區(qū)別于傳統(tǒng)判別式或決策式人工智能（Discriminative Artificial Intelligence，DAI），生成式人工智能不僅具有基礎(chǔ)的分析和預(yù)測功能，還擁有獨立作出決策判斷、自主生產(chǎn)內(nèi)容的能力。[1]

可見，無論是becoming還是generative，“生成”概念均強調(diào)技術(shù)的系統(tǒng)化動態(tài)機制與連續(xù)不斷的自主繁殖力，與技術(shù)自主性思想中技術(shù)的自我增強與自我驅(qū)動模式聯(lián)系緊密。技術(shù)自主性思想來源于法國技術(shù)哲學(xué)家、媒介環(huán)境學(xué)的奠基人之一雅克·埃呂爾，指“技術(shù)按其自身的邏輯規(guī)律自主發(fā)展，并決定和支配著人的思維與社會狀況”。其意在揭示技術(shù)發(fā)展相對獨立的趨勢和技術(shù)發(fā)展過程中各要素之間互動演化及整體進化、增強的進路。[7]（85）

但在人工智能自主生成的具體實踐中，生成的運行機制仍內(nèi)嵌于社會建構(gòu)之中。正如技術(shù)的社會建構(gòu)論所強調(diào)的，一方面，技術(shù)并非一種脫離于社會之外的抽象物，其發(fā)展總是蟄居于當(dāng)下特定的社會情境和實踐活動之中；另一方面，并不存在一個穩(wěn)固的外部現(xiàn)實，技術(shù)確立的過程也是社會建構(gòu)的過程。[8]因此，生成式人工智能生成的樣態(tài)必然包含著技術(shù)在特定社會語境下的諸多社會實踐。聚焦于中國語境，2023年7月，國家互聯(lián)網(wǎng)信息辦公室聯(lián)合有關(guān)部門公布了《生成式人工智能服務(wù)管理暫行辦法》（以下簡稱《辦法》），界定了生成式人工智能技術(shù)的基本含義，即“生成式人工智能技術(shù)，是指具有文本、圖片、音頻、視頻等內(nèi)容生成能力的模型及相關(guān)技術(shù)”。[9]盡管《辦法》沒有在學(xué)理層面深度賦予“生成”概念更多內(nèi)涵，但值得注意的是，對于這種自主性與涌現(xiàn)性的技術(shù)模式，國家有關(guān)方面特別強調(diào)了提供生成式人工智能技術(shù)的相關(guān)服務(wù)倫理，主要包括在模型優(yōu)化訓(xùn)練、個人信息保護、未成年人防沉迷措施等方面確保技術(shù)的健康走勢。這表明，有關(guān)技術(shù)自主性問題的慎思“在實踐中直接指向的是技術(shù)能不能控制的問題，而這個問題的答案不應(yīng)該從技術(shù)中尋找”。[10]換言之，技術(shù)能否可控的問題實際上與人類具體的社會建構(gòu)行動息息相關(guān)。

由上述學(xué)界與業(yè)界關(guān)于生成式人工智能已有的定義可知，“生成”既指向技術(shù)自身的自主學(xué)習(xí)、創(chuàng)造與進化能力，也涉及人類社會對于生成模型與技術(shù)規(guī)則、倫理的建立乃至調(diào)適，其實質(zhì)是“技術(shù)自主”與“社會建構(gòu)”的有機互動。這種關(guān)于人工智能生成意涵的技術(shù)自主性指向與社會建構(gòu)的內(nèi)嵌，進一步重塑了媒介觀和媒介理論的發(fā)展，促使我們關(guān)注媒介的生成性轉(zhuǎn)向。

2. 媒介生成的動力學(xué)與過程性轉(zhuǎn)向

從媒介視角出發(fā)，ChatGPT、Midjourney和Sora等生成式人工智能的廣泛應(yīng)用展現(xiàn)出個體與智能媒介前所未有的新型交互方式，讓具有行動力的媒介和變動復(fù)雜的媒介系統(tǒng)從抽象、隱喻的背景變?yōu)榫呦?、現(xiàn)實的前景，即媒介與媒介環(huán)境不僅隱匿于人類社會交往之中，也同樣顯示出作為行動主體角色與社會其他要素共同生成不斷變化、難以預(yù)測的媒介環(huán)境的潛力。具體而言，在傳統(tǒng)大眾傳播學(xué)的結(jié)構(gòu)功能主義范式下，傳播內(nèi)容是研究關(guān)注的重點，無論是ChatGPT還是其他生成性媒介，在這種媒介觀下其僅能被視為一種承載內(nèi)容的新媒介手段或技術(shù)背景。但以生成性人工智能為代表的媒介技術(shù)對現(xiàn)實世界的“擾動”，讓曾經(jīng)較為抽象和隱性的“媒介即訊息”和技術(shù)即行動者的媒介觀愈加清晰和凸顯，驅(qū)使我們看到媒介及媒介生態(tài)的生成性和復(fù)雜性，并以一種行動者的動態(tài)視角來審視媒介與社會的關(guān)系。因此，在這種生成性的媒介技術(shù)語境下，胡翼青等學(xué)者形成了一系列研究成果，以呼喚一種強調(diào)變動與過程性的媒介動力學(xué)，從而超越傳統(tǒng)結(jié)構(gòu)性與靜態(tài)化的媒介觀，建立生成性的媒介研究視角。

對于媒介的生成性或生成性媒介的論述，在既往的媒介理論研究中已有所體現(xiàn)，媒介環(huán)境學(xué)派的代表人物麥克盧漢的媒介觀，就蘊含著媒介是持續(xù)運動的過程而非靜止的結(jié)構(gòu)，因而媒介環(huán)境是生成性的而非客觀存在的思想。[11]之后，作為媒介生態(tài)學(xué)代表的馬修·福勒更是基于數(shù)字技術(shù)與智能社會的發(fā)展重新審視媒介研究，提出了生成性的媒介本體論，聚焦動態(tài)復(fù)雜的媒介系統(tǒng)，推動對媒介理解從傳播渠道到基礎(chǔ)設(shè)施甚至是行動者、從強調(diào)功能到強調(diào)存在、從先在到生成的轉(zhuǎn)向。[12]總之，在生成性的媒介觀下，一方面，媒介不再是某一終點性的結(jié)果，而是持續(xù)具有發(fā)展與生成動力、創(chuàng)造新可能的行動力，通過生成時空、場景與實踐，制造感知、經(jīng)驗與權(quán)力關(guān)系，從而與現(xiàn)實世界建立聯(lián)系。另一方面，媒介不再是與人類主體相獨立的工具或渠道，而是在持續(xù)嵌入人類日常生活的過程中發(fā)展為人與媒介技術(shù)的互嵌，同時媒介技術(shù)開始內(nèi)化為人的主體性力量，從而形成人與技術(shù)共同創(chuàng)造社會交往關(guān)系與社會結(jié)構(gòu)的新圖景。

因而，生成性媒介視角打破了人類中心主義與主客體二元論，在看到媒介所體現(xiàn)出的自主性和自創(chuàng)性的同時，也看到媒介作為居間者或行動主體與人類社會的關(guān)系互構(gòu)。媒介不再是社會有機體穩(wěn)定而確定的組成部分，“媒介像波一樣運動，又具有粒子態(tài)的結(jié)構(gòu)”，形成非線性、不可預(yù)測的媒介環(huán)境，我們需要面對生成過程中的偶然與無序。[11]而這種動態(tài)的媒介生成性過程也同樣顯示出人工智能技術(shù)生成實踐中，技術(shù)自主性與社會建構(gòu)的互動與互構(gòu)。

當(dāng)生成成為智能技術(shù)與媒介發(fā)展的底層邏輯，我們有必要從技術(shù)生成之主體和生成之邏輯出發(fā)，在自主論與社會建構(gòu)論互動的視域下，揭示媒介生成意涵的動態(tài)演變，并進一步評估生成性媒介的社會效應(yīng)和倫理問題。在此基礎(chǔ)上，圍繞從人工智能技術(shù)到媒介，再到媒介系統(tǒng)的“生成”之概念，形成解釋媒介技術(shù)的本體論、認(rèn)識論和價值論的邏輯閉環(huán)。同時，人類如何將內(nèi)嵌價值立場的社會建構(gòu)行動植入媒介技術(shù)的開發(fā)、應(yīng)用、選擇、轉(zhuǎn)化的生成全過程，決定了“人的自主性能否超越技術(shù)自主性，從而形成良性媒介生態(tài)系統(tǒng)”。這是媒介討論的關(guān)鍵落腳點，也是本文借助技術(shù)自主論和社會建構(gòu)論的闡釋路徑以觀照生成性媒介技術(shù)發(fā)展的原因所在。

二、媒介技術(shù)作為動態(tài)行動者：生成之主體演進

對于生成之主體的探討意味著需厘清生成式人工智能及生成性媒介是“誰基于什么來生成”的，也即圍繞技術(shù)發(fā)展探求生成的“源頭活水”和“內(nèi)生主體”，其對應(yīng)媒介技術(shù)的本體論問題。

在技術(shù)自主論視域下，技術(shù)的發(fā)展有其自身內(nèi)在的生命力，且具有相對獨立性，這一理論重點關(guān)注技術(shù)發(fā)展的內(nèi)生邏輯與規(guī)律對人的自我存在產(chǎn)生的他律性，以及價值、個人或社會主體之間被技術(shù)所中介的可能。[13]按照技術(shù)自主性的指向，技術(shù)背后往往是一套具有巨大潛力和變革力的技術(shù)群和由技術(shù)群所形成的作為整體的技術(shù)系統(tǒng)。就生成式人工智能來說，其生成能力爆發(fā)實質(zhì)上由智能算法和大數(shù)據(jù)的進步共同推動，[1]而其“源頭活水”正是埃呂爾闡述“技術(shù)自主性”時曾提及的馬克思之言：社會一般智力對自然界的賦能。[14]這里的一般智力指隨著社會發(fā)展而形成的階段性的總體人類智力，也即一般社會知識。

從生成式人工智能初始智能的生成源出發(fā)可以看出，從計算智能到感知智能再到認(rèn)知智能，技術(shù)自主生成的能力是逐步被激發(fā)開顯的。自1956年人工智能被界定為一種新的電腦創(chuàng)造性系統(tǒng)方法論之始，人的一般智力屬性作為機器進化的標(biāo)準(zhǔn)之一便被確立下來，[15] 類人和類腦成為人工智能的核心技術(shù)要求及始終追求進化的目標(biāo)。當(dāng)前，人工智能正漸次進入認(rèn)知智能階段，其生成性被更大程度地激發(fā)，通過全方位模仿人腦的認(rèn)知能力，使智能機器具有記憶、學(xué)習(xí)、理解、邏輯、思維、情感等淺層的意識類腦能力與行為控制能力，從而讓機器能夠像人一樣進行思考、表達(dá)和行動。[16]可見，人工智能是人類一般智力對自然界的賦能，是由人類以自身智能為藍(lán)本進行的設(shè)計和建造。因而，人腦所具備的一般社會知識是生成式人工智能計算運行與智慧生成的元智能。這種元智能代表著原始的、與生俱來的智能，它以碳基生命為載體，指向理解、表達(dá)、抽象、推理、創(chuàng)造和反思等人類高級能力。[17]

從生成式人工智能的技術(shù)內(nèi)核出發(fā)，大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練語言模型、上下文學(xué)習(xí)和基于人類反饋的強化學(xué)習(xí)，是生成式人工智能具備強大生成性的核心技術(shù)。其中，大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練語言模型被稱作生成式人工智能的基座模型或基礎(chǔ)設(shè)施，可以為解決各種復(fù)雜問題提供底層強大的計算、學(xué)習(xí)和求解能力。[18]大模型作為一種基于深度學(xué)習(xí)的自然語言處理技術(shù)，旨在通過大規(guī)模的文本數(shù)據(jù)進行自監(jiān)督學(xué)習(xí)，使模型學(xué)習(xí)到人類語言的潛在結(jié)構(gòu)、語法規(guī)則和語義關(guān)系。[19]在模型預(yù)訓(xùn)練中，大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練語言模型會接受大量的未標(biāo)記文本數(shù)據(jù)，例如維基百科、互聯(lián)網(wǎng)文檔等，并通過自監(jiān)督任務(wù)來學(xué)習(xí)語言的表達(dá)。在基座模型的基礎(chǔ)上，上下文學(xué)習(xí)技術(shù)隨之生發(fā)，旨在驅(qū)動語言模型基于當(dāng)前輸入數(shù)據(jù)的上下文信息進行學(xué)習(xí)和預(yù)測。進而，生成式人工智能會基于人類反饋的強化學(xué)習(xí)，通過與人類進行交互和反饋來訓(xùn)練智能代理或大語言模型，使模型與人類的偏好和習(xí)慣對齊，[20]從而讓人工智能的行為符合人的意圖與價值規(guī)范，以實現(xiàn)智能對齊。[21]在上述技術(shù)群或技術(shù)系統(tǒng)運行的過程中，一般智力間或融入，技術(shù)由此與人類偏好的理解方式、問題的理解意愿及解決方式、價值觀及意識形態(tài)相匹配與對齊，[18]最終符合人機交互的自然形式，也即人機智能對齊。

從一般智力到智能對齊，技術(shù)自主性以基座模型、上下文學(xué)習(xí)信息文本和基于人類反饋的強化學(xué)習(xí)為中介路徑，其生成之源頭是人類一般智力，生成之主體是人類的習(xí)慣偏好、價值倫理規(guī)范以及由此形成的人類社會的語料數(shù)據(jù)。因此，從技術(shù)自主性的源頭和主體行動者來看，ChatGPT等生成式人工智能技術(shù)雖然提供了一套系統(tǒng)而完備的信息流通網(wǎng)絡(luò)，但人類智力仍是這一網(wǎng)絡(luò)源源不斷的“活水”提供者，[22]其本質(zhì)上無法超越人類智力范疇內(nèi)的文本內(nèi)容或語料庫“喂養(yǎng)”。不過在此基礎(chǔ)上，生成式人工智能技術(shù)并沒有完全依賴于人類一般智力與智能對齊的訓(xùn)練與監(jiān)督，而是基于自主監(jiān)督式學(xué)習(xí)，逐步跨入技術(shù)自主論中的自我增強階段。這種自主性發(fā)展的潛在挑戰(zhàn)在于：“在達(dá)到了人類的預(yù)期目的之后，裝置還會繼續(xù)運作并生成人們計劃外的結(jié)果”，[23]由此人作為生成主體的位置開始動搖。

從媒介的角度看，生成式人工智能在生成源和技術(shù)內(nèi)核所顯現(xiàn)的技術(shù)，以人類社會為基礎(chǔ)而逐漸生發(fā)出自主性趨勢。一方面，這印證了保羅·萊文森關(guān)于媒介進化的“人性化趨勢”的論斷，即ChatGPT等生成式人工智能在發(fā)展過程中其類人和類腦特性逐漸開顯。[24]正如360集團創(chuàng)始人周鴻祎針對OpenAI的升級版技術(shù)成果GPT-4o的形象闡述，從GPT-4到GPT-4V再到GPT-4o，人工智能逐漸具備了對知識的理解力、視覺能力和對情緒、情感的表達(dá)能力，從而擁有了“大腦”“眼睛”“耳朵”和“嘴巴”等逐漸齊全的人類感官。[25]另一方面，這種趨勢啟示我們，生成性媒介技術(shù)與媒介史上任何一種應(yīng)用型技術(shù)不同，其并非某種工具性的載體或中介，而是自身作為一種動態(tài)的行動者，在自主涌現(xiàn)和傳播知識、信息的同時，成為與人類共生、互構(gòu)的新主體、新常人。[26]因此，當(dāng)媒介不再是靜止而穩(wěn)定的物自體或環(huán)境，我們就需要在人與技術(shù)互動融合、共創(chuàng)生成的過程中理解媒介作為生成性主體的新意涵，并看到媒介系統(tǒng)中人與技術(shù)、人與社會、技術(shù)與社會等各種關(guān)系都處于不斷變動和轉(zhuǎn)化之中的全新生態(tài)。

三、人機共同調(diào)試下的媒介環(huán)境重塑：生成之邏輯理路

對生成之邏輯的探討意味著厘清生成式人工智能及生成性媒介的生成方法與關(guān)鍵路徑，其對應(yīng)媒介技術(shù)的認(rèn)識論和知識觀。在生成式人工智能具體的生成實踐中，技術(shù)群及相應(yīng)的技術(shù)系統(tǒng)如何運轉(zhuǎn)、如何結(jié)合有監(jiān)督與無監(jiān)督式訓(xùn)練、如何自主學(xué)習(xí)從而具備生成與涌現(xiàn)的能力；當(dāng)媒介技術(shù)具備這種生成力后又如何重塑人與媒介互動關(guān)系、信息和知識生產(chǎn)及傳播模式等媒介環(huán)境體系，是本文考察生成邏輯的重點。

1. 從因果演繹到概率分布：媒介技術(shù)的生成原理解析

在技術(shù)的運行與生成過程中，生成式模型的建模方式、基于該建模方式的運行原理以及支持模型進化的新技術(shù)之間相互依賴和不斷進化的特征，共同決定了技術(shù)生成性的發(fā)展。其一，從生成式模型的建模方式與運行原理來說，傳統(tǒng)判別式人工智能所基于的判別式模型，是建立在因果性上直接對數(shù)據(jù)和預(yù)測類別的條件概覽進行建模，從而通過演繹式的規(guī)則輸入來實現(xiàn)認(rèn)知模擬；而生成式人工智能所基于的生成模型則建立在相關(guān)性和概率性上，對聯(lián)合概率分布進行建模，從而通過預(yù)測不同元素間的概率分布來實現(xiàn)認(rèn)知模擬。[27]由此，生成式人工智能可以根據(jù)給定的輸入，預(yù)測接下來可能出現(xiàn)的文本，再經(jīng)由概率計算輸出結(jié)果，并在人類實時標(biāo)注的反饋數(shù)據(jù)中進一步訓(xùn)練優(yōu)化。[6]在這種生成式模型運行體系下，生成式人工智能能夠根據(jù)已經(jīng)學(xué)習(xí)的內(nèi)容創(chuàng)造性地生成新內(nèi)容。

其二，使生成式大模型涌現(xiàn)出驚人能力的因素，除了訓(xùn)練模型規(guī)模與數(shù)據(jù)量的擴大之外，更重要的是支持模型進化發(fā)展的新技術(shù)，包括提示學(xué)習(xí)、指令精調(diào)和思維鏈技術(shù)。提示學(xué)習(xí)也被稱為語境學(xué)習(xí)，旨在通過構(gòu)造提示語和預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)，以少樣本甚至零樣本的模型學(xué)習(xí)提升其推理能力。指令精調(diào)旨在通過學(xué)習(xí)人類與模型交互的模式，使模型更好地理解人類意圖。思維鏈則是以人類思考和解決復(fù)雜推理任務(wù)中，將問題分解為多個中間步驟、逐步求解的過程為參考，通過模擬人類在完成復(fù)雜任務(wù)時的思維過程，以連續(xù)多步邏輯相關(guān)聯(lián)的提示，支持前述指令精調(diào)，使模型在應(yīng)對具體情況和解決問題時具備多步推理、學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)構(gòu)造的能力。[20]

上述技術(shù)群在進一步訓(xùn)練與學(xué)習(xí)的動態(tài)運行過程中，逐步實現(xiàn)了從有監(jiān)督到無監(jiān)督、從多樣本到輕樣本、從依賴人工到自主驅(qū)動的轉(zhuǎn)變，人工智能的自主生成性被逐漸激發(fā)。從生成式人工智能ChatGPT-1到ChatGPT-4的進化來看，技術(shù)模型的訓(xùn)練與學(xué)習(xí)以無監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練、有監(jiān)督精調(diào)為基礎(chǔ)，經(jīng)歷了從指令性學(xué)習(xí)到強化學(xué)習(xí)的過程，包括三個階段：首先，通過人工干預(yù)的預(yù)訓(xùn)練和有監(jiān)督微調(diào)得到初始的生成式模型；其次，人類標(biāo)注者對初始設(shè)定的問題和模型生成的回答進行綜合排序，通過獎勵模型訓(xùn)練并建構(gòu)數(shù)據(jù)集；最后，基于前一階段的獎勵模型反饋，優(yōu)化大語言模型和相應(yīng)算法，以此得到滿足人類偏好的模型。此后，基于人類反饋的強化學(xué)習(xí)技術(shù)還會根據(jù)所有使用用戶的反饋不斷學(xué)習(xí)和優(yōu)化，使生成式人工智能模型在復(fù)雜任務(wù)中的性能和效果進一步提高。值得關(guān)注的是，ChatGPT-4還在強化學(xué)習(xí)技術(shù)的基礎(chǔ)上，額外加入了安全獎勵信號，幫助模型判斷安全邊界以減少模型的有害輸出，防范化解安全風(fēng)險。[19]

2. 人機互構(gòu)、秩序重組與深度媒介化：新媒介環(huán)境的生成

基于上述對生成式人工智能技術(shù)系統(tǒng)生成方式、生成過程的具體分析，我們可以發(fā)現(xiàn)，生成性技術(shù)的發(fā)展一方面得益于技術(shù)與人類智力及價值規(guī)范的不斷交互，正如ChatGPT因“Chat”而具有并顯示自己的生成能力；另一方面則得益于在模型進化、算力的支持下，技術(shù)自主性發(fā)展的自我增強能力和技術(shù)要素相互嵌套且愈發(fā)結(jié)合的趨勢，以此形成生成的技術(shù)邏輯。這種邏輯也即生成性媒介的運行邏輯，顯示出大模型技術(shù)基于概率分布對媒介環(huán)境體系的重塑。正如基特勒的經(jīng)典論斷“媒介決定了我們的處境”，[28]生成式人工智能的生成邏輯不僅重新定義了媒介意涵，還進一步形塑和建構(gòu)了人類與機器不同主體間的互動、日常生活與社會系統(tǒng)。

其一，人與媒介的關(guān)系轉(zhuǎn)變?yōu)椴粩嘧兓拖嗷ミm應(yīng)的“調(diào)試模式”。面對生成性媒介技術(shù)，人與媒介的關(guān)系更多的不是使用、觀察或控制它們，而是在不斷調(diào)試中實現(xiàn)信息、知識乃至關(guān)系的共同生成。[20]如在上文提到的技術(shù)生成過程中，人類建構(gòu)模型、“投喂”材料，以及技術(shù)學(xué)習(xí)訓(xùn)練的過程是一種互動調(diào)試的雙向?qū)嵺`，人與技術(shù)各自的特征都在互動中以彼此為前提，不斷生成與變化。由此，人與媒介技術(shù)已然“互為尺度”，[29]并在相互的調(diào)試中讓一切堅固和確定的媒介結(jié)構(gòu)體系不復(fù)存在。

其二，在人與媒介新的交互關(guān)系下，一系列信息與知識的呈現(xiàn)和組織方式均發(fā)生轉(zhuǎn)變，“搜索—獲取—交互—生成”的生產(chǎn)流程和無須依賴傳統(tǒng)平臺作為中介的“生產(chǎn)即分發(fā)”的分發(fā)形態(tài)成為常態(tài)。[24]前者（生產(chǎn)流程）源于生成性媒介擁有的強大預(yù)測性和模擬性，因而用戶在搜索和交互過程中所產(chǎn)生的文本，可以基于技術(shù)基底的大型數(shù)據(jù)集被匯總、重寫和擴展等。不過，雖然媒介生成的邏輯實現(xiàn)了從“拼接”到“原生”的轉(zhuǎn)向，但這種“原生”仍基于人類社會已有的數(shù)據(jù)集，因而其交互和生成的結(jié)果仍然無法跳脫媒介技術(shù)基于眾多數(shù)據(jù)集而形成的“腳本”。對于后者（分發(fā)形態(tài)）而言，當(dāng)一鍵生成和一鍵發(fā)布的生產(chǎn)和傳播模式結(jié)合在一起，這種自動化與一體化的生產(chǎn)與分發(fā)機制縮短了信息與知識接收的過程，也進一步擴展了信息與知識發(fā)布的場景。

其三，當(dāng)媒介系統(tǒng)的運行轉(zhuǎn)變?yōu)榧夹g(shù)系統(tǒng)的底層生成邏輯與多主體間協(xié)調(diào)交互，知識與信息的呈現(xiàn)組織方式被革新時，一種人與技術(shù)互嵌的深度媒介化社會將變?yōu)楝F(xiàn)實。相較于生成性媒介出現(xiàn)之前的表層媒介化現(xiàn)象，“深度媒介化”指向一種內(nèi)在趨勢，即隨著媒介技術(shù)向社會滲透的程度不斷增強，社會在結(jié)構(gòu)層面的制度、文化和個體層面的實踐活動等各類元素，都與數(shù)字媒介及其基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)生相互型構(gòu)。[30]人與技術(shù)共創(chuàng)的、更具沉浸式的混合現(xiàn)實成為理解深度媒介化現(xiàn)象的前提。[31]尤其是當(dāng)視頻生成技術(shù)Sora作為“世界模擬器”（word simulator）橫空出世，其意味著媒介環(huán)境的又一次革命性重構(gòu)——視頻化社會的到來。由此，整合了所有媒介形態(tài)的智能化視頻正在成為通用性和生成性媒介的主導(dǎo)媒介形態(tài)。

四、媒介生成之效應(yīng)評估與倫理校準(zhǔn)

對生成這一動態(tài)“過程—機制”的元理論分析，對于理解生成式人工智能和生成性媒介的底層架構(gòu)和技術(shù)邏輯，具有“打開技術(shù)箱蓋”的積極意義。上文在技術(shù)自主論和社會建構(gòu)論相互纏繞、互動的基礎(chǔ)上，在智能技術(shù)層面爬梳了技術(shù)生成主體由人類一般智力到機器智能對齊、生成邏輯由線性因果判斷向概率分布的演進，呈現(xiàn)了媒介作為生成的行動主體，在人機共同調(diào)試下生成的新型媒介環(huán)境。接下來，本文將追問和反思生成的價值論依歸，考察生成式媒介技術(shù)所彰顯的技術(shù)自主性將對媒介系統(tǒng)和人類社會產(chǎn)生何種挑戰(zhàn)，又如何通過社會建構(gòu)和人的自主性平抑相關(guān)危機。這種追問和反思意味著，在技術(shù)自主性開顯過程中所產(chǎn)生的問題不應(yīng)依賴于不斷涌現(xiàn)和生成的新技術(shù)來解決，[7]（89-91）而應(yīng)在社會建構(gòu)論視域下對技術(shù)自主性發(fā)展所引發(fā)的倫理危機，以及人類的主體性沖擊等問題作出回應(yīng)。

其一，當(dāng)媒介技術(shù)成為與人類共同生成的主體時，人的主體性何去何從，人在媒介環(huán)境中如何自處并把握人與技術(shù)關(guān)系的界限，成為媒介技術(shù)不斷生成過程中關(guān)注的重點。一方面，生成式人工智能自主生成的過程機制并非僅局限于功能層面的內(nèi)容，而是漸進為一種社會理念和結(jié)構(gòu)性機制。由技術(shù)自我增強帶來的不僅是一般智力向硅基生命體的轉(zhuǎn)移，同時也是智能對齊過程中所涌現(xiàn)出的技術(shù)解決主義，它將人類更深層次的編碼能力和“思維鏈”能力通過訓(xùn)練不斷交付給機器，這或?qū)⒁l(fā)工具理性對人類自主性的深度反噬。另一方面，生成式人工智能對人的概念、情感、尊嚴(yán)以及社會價值的錨定等均帶來了嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。技術(shù)自主性中的一個核心觀念是“人類無法預(yù)知技術(shù)帶來的后果”。伴隨著技術(shù)生成能力的成熟，技術(shù)或?qū)⒊蔀槟暼祟惖乃?，[26]并基于自身的生成性在很短的時間內(nèi)形成一套自己的語言和算法，從而在未來對人類“投喂”給它的知識感到厭倦和不足，另外開發(fā)自己的知識領(lǐng)域、建立自己的道德標(biāo)準(zhǔn)或行為規(guī)則體系，讓人類已經(jīng)成形的種種道德規(guī)范體系轟然倒塌，[32]形成技術(shù)自主性對人類自主性的僭越。

其二，在人與媒介技術(shù)共同生成的媒介環(huán)境下，信息與知識原有的生產(chǎn)和傳播秩序面臨失序危機。這將導(dǎo)致社會信任機制動搖，公眾是否還能通過媒介來理解社會事實、真相是否還存在等，成為新媒介環(huán)境生成過程中最大的問題。生成性媒介在社會的滲透，預(yù)示著后真相時代的真正來臨和真相的深度隱匿，其距離社會現(xiàn)實越近的同時，也意味著人類與現(xiàn)實和真相之間的距離越來越遠(yuǎn)。當(dāng)傳統(tǒng)公眾辨識真?zhèn)蔚摹坝袌D有真相”“有視頻有真相”等經(jīng)驗手段被技術(shù)生成的圖像與視頻取代時，信息來源變得更加難以追溯，社會真相的出場機制被重構(gòu)，媒體機構(gòu)對于信息、新聞內(nèi)容和事實的把關(guān)機制也將被顛覆。面對媒介環(huán)境中正確與錯誤、高質(zhì)量與低質(zhì)量、真實與虛假交錯混合的混沌現(xiàn)實，媒介與信任的聯(lián)結(jié)機制將開始崩塌。如在社交媒體平臺上，公眾在參考和消費信息時，需要考慮和判斷其生成的主體是機器還是人類，其可信度有多少。這種人與媒介、人與權(quán)威機構(gòu)原本已建立的信任機制出現(xiàn)解體的情況，不僅會導(dǎo)致媒介治理困境頻發(fā)，更讓人擔(dān)憂的是，這將會減弱公眾公共參與的動力和行動，從而阻礙社會民主和公共領(lǐng)域的發(fā)展。[33]

面對生成性媒介技術(shù)對媒介系統(tǒng)以及整個社會體系產(chǎn)生的沖擊，未來有必要在技術(shù)的學(xué)理闡釋上重視技術(shù)的社會建構(gòu)論，以平抑生成式人工智能引發(fā)的技術(shù)樂觀主義，并在實踐中校準(zhǔn)生成式人工智能的社會效應(yīng)和倫理規(guī)范。目前，雖然多數(shù)研究者仍認(rèn)同一般智力的有效性原則，認(rèn)為人類在某些方面的創(chuàng)造力始終是機器智能所無法企及的，但是，關(guān)于未來的社會建構(gòu)常常受到當(dāng)下技術(shù)發(fā)展思路的限制。正如在生成式人工智能技術(shù)的開發(fā)和應(yīng)用中，自主性和社會建構(gòu)的融合更多凸顯的是技術(shù)自主的必然，而非技術(shù)社會建構(gòu)的應(yīng)然?；蛟S未來的智能機器會進一步擺脫人類認(rèn)知模式的限制，顯現(xiàn)出超越人類的創(chuàng)造力。[34]因此，有必要更加重視技術(shù)的社會建構(gòu)，完成技術(shù)自主論和社會建構(gòu)論之間的和解，在重視人機對齊技術(shù)智能維度與技術(shù)自主驅(qū)動能力的同時，更加關(guān)注技術(shù)與人類社會價值觀的對齊，以社會建構(gòu)推動生成性媒介技術(shù)的向善發(fā)展。

結(jié)語

在生成式人工智能技術(shù)的推動下，媒介從靜態(tài)的信息中介轉(zhuǎn)向動態(tài)的生成主體，催生復(fù)雜且高度互動的媒介生態(tài)系統(tǒng)，促使媒介觀實現(xiàn)動力學(xué)與過程性視角轉(zhuǎn)向。本文在深入剖析生成式人工智能的底層架構(gòu)及其技術(shù)邏輯的基礎(chǔ)上，通過對生成這一動態(tài)“過程-機制”的元理論探討和概念溯源，從生成之主體、生成之邏輯和生成之效應(yīng)三個維度厘清生成性媒介的內(nèi)涵及其對新媒介環(huán)境變革的意義。生成在智能技術(shù)層面表現(xiàn)為生成主體由人類的一般智力到機器智能對齊、生成邏輯由線性因果判斷向概率分布演進，亦在媒介層面呈現(xiàn)出媒介作為生成的行動主體，在人機共同調(diào)試下生成新型媒介環(huán)境的社會現(xiàn)實，這個過程本質(zhì)上是技術(shù)自主論與社會建構(gòu)論之間的有機互動。然而，生成式人工智能技術(shù)在帶來變革的同時，也引發(fā)了一系列倫理危機與社會挑戰(zhàn)，如技術(shù)自主性導(dǎo)致的人類主體性弱化、信息與知識體系失序、社會信任機制動搖等。這些問題亟須學(xué)界與業(yè)界在社會建構(gòu)論視域下進行批判性反思與規(guī)范性校準(zhǔn)，從理論和實踐兩個層面搭建生成式人工智能技術(shù)發(fā)展的倫理基座。

2023年2月，中共中央、國務(wù)院印發(fā)《數(shù)字中國建設(shè)整體布局規(guī)劃》，強調(diào)要“強化系統(tǒng)觀念和底線思維”“筑牢可信可控的數(shù)字安全屏障”。[35]其針對數(shù)字技術(shù)發(fā)展提出的要求，正是對涵蓋媒介技術(shù)在內(nèi)的中國數(shù)字技術(shù)實踐，在社會倫理層面的“軟”引導(dǎo)，在數(shù)字技術(shù)價值層面的“硬”約束，意在強調(diào)構(gòu)建數(shù)字技術(shù)的發(fā)展和規(guī)約體系，推動建立網(wǎng)絡(luò)空間命運共同體，從而使數(shù)字技術(shù)的發(fā)展貫徹開放、健康、安全的人文主義價值取向，為更具良性運轉(zhuǎn)的生成性媒介環(huán)境建設(shè)奠定基礎(chǔ)。對于從事生成式人工智能技術(shù)相關(guān)研究和實踐的學(xué)者和業(yè)者來說，深入貫徹黨中央和國務(wù)院的安排部署，在微觀上平衡技術(shù)創(chuàng)新與社會價值、促進媒介與人良性互動，在宏觀上助力“數(shù)字中國”戰(zhàn)略背景下中國數(shù)字化轉(zhuǎn)型和數(shù)字社會建設(shè)，是應(yīng)該持續(xù)著力的方向。

參考文獻：

[1] 陳永偉. 超越ChatGPT：生成式AI的機遇、風(fēng)險與挑戰(zhàn)[J]. 山東大學(xué)學(xué)報（哲學(xué)社會科學(xué)版），2023（3）：127-143.

[2] 全球生成式AI產(chǎn)品研究報告2024[EB/OL].[2024-06-20].https：//mp.weixin.qq.com/s/GQh_EN5dkwTBWg8J0vZscw.

[3] Lev M. Seven Arguments about AI Images and Generative Media[EB/OL].[2024-09-29].https：//manovich.net/index.php/projects/artificial-aesthetics.

[4] 尹晶. 西方文論關(guān)鍵詞生成[J]. 外國文學(xué)，2013（3）：93-102，159.

[5] The Oxford English Dictionary [EB/OL].[2024-05-15].https：//doi.org/10.1093/OED/6565765148.

[6] 喻國明，劉彧晗. 理解生成式AI：對一個互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展史上標(biāo)志性節(jié)點的審視[J]. 傳媒觀察，2023（9）：36-44.

[7] Ellul J. The Technological Society[M]. New York： Alfred A. knopf， 1964.

[8] Berger P， Luckmann L. The Social Construction of Reality： A Treatise in the Sociology of Knowledge[M]. New York： Anchor Book， 1967： 68.

[9] 生成式人工智能服務(wù)管理暫行辦法[EB/OL].[2024-06-01].https：//www.gov.cn/zhengce/zhengceku/202307/content_6891752.htm.

[10] 劉永謀. 技術(shù)的反叛[M]. 北京：北京大學(xué)出版社，2021：22.

[11] 李璟，胡翼青. 從“環(huán)境”到“波粒二象性”：關(guān)于“媒介即環(huán)境”的再思考——媒介環(huán)境學(xué)經(jīng)典理論重訪之四[J]. 新聞記者，2024（3）：53-67.

[12] 馬修·福勒. 媒介生態(tài)學(xué)：藝術(shù)與技術(shù)文化中的物質(zhì)能量[M]. 麥顛，譯. 上海：上海社會科學(xué)院出版社，2019：14.

[13] Ellu J. The Technological System[M]. New York：Continuum， 1980： 36-153.

[14] 馬克思，恩格斯. 馬克思恩格斯全集：第三十一卷[M]. 中共中央馬克思恩格斯列寧斯大林著作編譯局，譯. 北京：人民出版社，1998：102.

[15] 李河. 從“代理”到“替代”的技術(shù)與正在“過時”的人類？ [J]. 中國社會科學(xué)，2020（10）：116-140，207．

[16] 尹幫文，孫偉平. ChatGPT沖擊波：類人恐懼與異化危機[J]. 理論月刊，2023（6）：5-13.

[17] Zhu S， Yu T， Xu T， et al. Intelligent Computing： The Latest Advances， Challenges， and Future[J]. Intelligent Computing， 2023（3）： 1-45.

[18] 劉學(xué)博，戶保田，陳科海，等. 大模型關(guān)鍵技術(shù)與未來發(fā)展方向——從ChatGPT談起[J]. 中國科學(xué)基金，2023，37（5）：758-766.

[19] 張熙，楊小汕，徐常勝. ChatGPT及生成式人工智能現(xiàn)狀及未來發(fā)展方向[J]. 中國科學(xué)基金，2023，37（5）：743-750.

[20] 張偉男，劉挺. ChatGPT技術(shù)解析及通用人工智能發(fā)展展望[J]. 中國科學(xué)基金，2023，37（5）：751-757.

[21] 劉永謀. AI對齊是一種危險的嘗試[N]. 社會科學(xué)報，2024-01-25（6）.

[22] 朱春陽. 你好，ChatGPT！[J]. 新聞大學(xué)，2023（1）：2.

[23] 威廉·弗盧塞爾. 技術(shù)圖像的宇宙[M]. 李一君，譯. 上海：復(fù)旦大學(xué)出版社，2021：12.

[24] 郭全中，蘇劉潤薇. 作為新基礎(chǔ)設(shè)施的AGI：以GPT-4o等新一代生成式人工智能為例[J]. 新聞愛好者，2024（7）：16-21.

[25] 周鴻祎談GPT4o[EB/OL].[2024-06-01].https：//www.163.com/dy/article/J27LVEKA0519860S.html.

[26] 劉海龍，連曉東. 新常人統(tǒng)治的來臨：ChatGPT與傳播研究[J].新聞記者，2023（6）：11-20.

[27] Tomczak J M. Why Deep Generative Modeling？ In Deep Generative Modeling[M]. Cham： Springer International Publishing， 2021： 1-12.

[28] 吳璟薇，曾國華，吳余勁. 人類、技術(shù)與媒介主體性——麥克盧漢、基特勒與克萊默爾媒介理論評析[J]. 全球傳媒學(xué)刊，2019，6（1）：3-17.

[29] 彭蘭. 人與機器，互為尺度[J]. 當(dāng)代傳播，2023（1）：1.

[30] 高奇琦. GPT技術(shù)下的深度媒介化、知識秩序與政治秩序[J]. 現(xiàn)代出版，2023（3）：28-38.

[31] Marina G S， Julia W. Immersive Technologies in Media： Towards the Concept of Generative Mediatization？ [J]. Journal of Studies in Literature and Journalism， 2021（4）： 672-680.

[32] 何懷宏. GPT的現(xiàn)實挑戰(zhàn)與未來風(fēng)險——從人類的觀點看[J]. 探索與爭鳴，2023（6）：91-98，178-179.

[33] Ziv E， Aaron H， Laura H， et al. Art and the science of generative AI： A deeper dive[J]. Science， 2023（380）： 1-23.

[34] 彭蘭. 智能生成內(nèi)容如何影響人的認(rèn)知與創(chuàng)造？[J]. 編輯之友，2023（11）：21-28.

[35] 中共中央 國務(wù)院印發(fā)《數(shù)字中國建設(shè)整體布局規(guī)劃》[EB/OL].[2024-06-01].http：//www.gov.cn/xinwen/2023-02/27/content_5743484.htm.

① 參見喻國明《ChatGPT浪潮下的傳播革命與媒介生態(tài)重構(gòu)》（《探索與爭鳴》，2023年第3期，第9-12頁）；張洪忠、黃民烈、張偉男等《ChatGPT的技術(shù)邏輯、社會影響與傳播學(xué)未來》（《江西師范大學(xué)學(xué)報》，2023年第2期，第24-31頁）。

① 參見周葆華《或然率資料庫：作為知識新媒介的生成智能ChatGPT》（《現(xiàn)代出版》，2023年第2期，第21-32頁）；胡翼青、胡欣閱《作為語言基礎(chǔ)設(shè)施的ChatGPT》（《新聞記者》，2023年第6期，第21-27頁）；黃旦《作為人類文明進程動因的媒介——從ChatGPT說開去》（《新聞記者》，2023第6期，第3-10頁）；孫瑋《“視頻化社會”的來臨——從ChatGPT展望媒介通用性變革》（《探索與爭鳴》，2023年第12期，第55-62，193頁）。

From Generative AI to Generative Media： A Re-examination of the Connotation of "Generative" and the Media Environment

WANG Nan1，2， HE Jing1，3（1.School of Journalism and Communication， University of Chinese Academy of Social Sciences， Beijing 102401， China; 2.Research Center for New Media and Rural Revitalization， Xi'an Jiaotong University， Xi'an 710049， China; 3.Research Center for Political Communication， University of Chinese Academy of Social Sciences， Beijing 102401， China）

Abstract： The technical context of generative artificial intelligence highlights the generativity and complexity of media and media environments. A meta-theoretical analysis of this dynamic "process-mechanism" of generative is conducive to clarifying the connotation of generative media and the transformation of the new media environment on the basis of understanding the underlying architecture and technical logic of generative AI. Through tracing the origin of the concept of generative in the development of AI and media， this study finds that the connotation of generative is manifested as the organic interaction between technological autonomism and social constructivism， facilitating the shift in the dynamics and process-oriented perspective of media view. Further， this study summarizes the evolution of the technological generation subject from human general intelligence to machine AI alignment， and the generation logic from linear causal judgment to probability distribution at the intelligent technology level. It also presents the social reality of media serving as the generative agent and the new media environment generated under the joint debugging of humans and machines at the media level. Finally， from the perspective of social constructivism， this study interrogates and reflects on the value orientation of generative and responds to the ethical crises in the new media environment， such as the impact on human subjectivity caused by the autonomous development of technology， the disorder of information and knowledge systems， and the destabilization of the social trust mechanism. In the future， it is necessary to attach importance to the "soft" guidance of social ethics and the "hard" constraints of value norms at both the theoretical and practical levels of media technology development， in order to lay the foundation for the construction of a more benign generative media environment.

Key words： generative AI; generative media; technological autonomy; social constructivism

（責(zé)任編輯：張茂）

基金項目：國家社會科學(xué)基金一般項目“新媒體技術(shù)條件下弱勢群體表達(dá)的特點、機制與趨勢研究”（20BXW106）；中國社會科學(xué)院大學(xué)新文科重大項目“數(shù)字人文主義：智能強國建設(shè)的價值取徑”（校20230337）

作者信息：王楠（1994— ），女，內(nèi)蒙古巴盟人，中國社會科學(xué)院大學(xué)新聞傳播學(xué)院博士研究生，西安交通大學(xué)新媒體與鄉(xiāng)村振興研究中心研究員，主要研究方向：媒介與社會變遷、政治傳播；何晶（1977— ），女，陜西漢中人，中國社會科學(xué)院大學(xué)政治傳播研究中心主任，新聞傳播學(xué)院教授、博士生導(dǎo)師，主要研究方向：政治傳播、媒介與社會變遷、健康傳播。