网络文艺的创作与传播别陷入“算法”出不来

算法，本来是一个技术概念，是迅猛发展的人工智能将之从幕后推向前台，使算法从有关计算、编程的专业领域“出圈”，成为大众媒介生活中的“热词”。算法被应用于互联网个性化信息推荐，在海量信息中提高内容与用户需求匹配度，降低用户获取信息的成本。算法是人工智能技术的核心，用以分析处理数据，为计算机学习、模仿人类思维能力提供基础，实现人工智能对人类某些能力的替代或增强。无论是否了解算法，大多数人已经被编织进数据和算法的媒介网络，算法的作用也渗透进日常生活的方方面面。算法得以被广泛应用于互联网生活，恰恰是因为互联网激活了个人的需求与价值。人本逻辑是算法运作的基本逻辑。因此，当算法深刻影响媒介产品、艺术作品的传播、接受以及创作生产，特别是在技术层面大力促进网络文艺蓬勃壮大时，坚持以人为本才不会陷入“算法”的技术漩涡。算法擅长“猜你喜欢”，满足个体对文艺作品娱乐消费、艺术欣赏的需要浏览网页时，系统会自动弹出用户最近关注商品的界面。打开手机客户端，“推荐”里正是用户感兴趣的文艺作品或信息。很多人都有类似的使用体验。那么互联网是如何“猜你喜欢”的？简单讲，就是你一旦听过民谣，平台就推荐民谣类曲目供你欣赏；如果你常刷美食短视频，同类短视频就会扎堆儿在你的“推荐”里；甚至你频频搜索某明星姓名之后，平台会把相关的短视频、影视剧、综艺、娱乐资讯等一并推送，帮你“追星”。这些个性化推荐的实现，依赖的正是算法，即拟合一个用户对内容满意度的函数，输入内容、用户特征、环境特征等维度的变量，模型计算后预估在特定场景下，对个体用户推荐内容的合适度，分析决策信息内容的分发。复杂多元的个体需求，就这样被算法“破解”了。今天，算法分发几乎已经是互联网信息平台、搜索引擎、浏览器、社交软件等的标配，被直接、广泛地应用于信息处理、新闻生产、医疗健康等领域，在技术层面解决个性化信息需求。对于追什么剧，听哪首歌，读什么小说，这些文艺作品的选择和接受问题，在互联网世界中，已经发展为首先由算法判断和选择的新模式。算法成了网络文艺与受众传播之间的第一位“鉴赏者”，从哪些内容分发给什么样的用户这类个性化推荐问题，到一些文艺作品排行榜，都是数据分析和算法运行的结果。算法基于对个体艺术趣味和文化身份的分析，满足个体对文艺作品娱乐消费、艺术欣赏的需要。算法正在深刻引导、影响网络文艺创作，甚至出现“算法文艺”人工智能画画、写诗，进行艺术创作已经不是什么新闻。人工智能艺术创作建立在数据、算法基础之上，因探索对人类意识的模拟引发争论，甚至引起人类可能被智能机器取代的焦虑和恐惧。而算法作为人工智能技术节点，主要以运作机制影响网络文艺创作，驱动个体参与文艺作品的生产，有人据此提出“算法文艺”。对于网络文艺受众而言，算法推荐的内容以满足用户个性化的文化艺术需求为目的。在观看、欣赏和消费时，受众通过留言、弹幕、转发等方式评论，或者以图片文字、音视频进行重构或解构。这些反馈，既是以二次创作的方式，对文艺作品的进一步丰富，也起到优化数据采集、修正算法模型的作用。随着5G技术推动，当万物互联与全时在线得以实现，技术迭代升级，对人的洞察，从传统意义上的社会标签及行为、认知、评价、态度等指标采集向身心层面深化，人成为一种完全意义上的传播终端，文艺作品受众的审美感受、情感状态、理性判断、艺术需求和所处的文化场景被全方位感知、数据化，并以此作为新的文艺创作和传播的数据基础。数据及分析反过来成为人们认知世界、认识自我，进行文艺创作的基础。无论历史上的现代印刷技术、机械复制技术，还是当下的互联网技术，都对人类艺术发展产生了重大影响。机械复制技术颠覆了艺术的精英属性和等级秩序，而互联网、移动互联网为大众参与文艺生产提供工具和平台，并对用户赋权赋能。当下部分短视频制作和传播平台，算法机制突出流量“去中心化”特征，即平台会为每一个视频分配几十至上千不等的基础流量，粉丝不多的用户，也有机会和大号竞争，这样的算法为普通用户提供了相对平等的激励机制。在以场景、细分、垂直和个性化服务为特征的传播阶段，平台会选择推送有创意的文艺精品，满足用户文化期待。因此，理解算法运作的“秘籍”，是借平台和流量之力的传播策略，更是创作者艺术构思和文化表达的创作策略。怎样在阶梯流量分配中进入下一个流量池？如何提升完播率、互动率，进一步获得叠加推荐？这些摆在短视频制作者面前的首要问题，与传统文艺面对的艺术创作问题已然不同，算法正在深刻引导、影响网络文艺作品的创作。尽管流量背后是变现的经济因素或资本的作用，而其运行模式却是以算法为技术基础的。驱动用户从被动的受众、艺术消费者成为创作者，实现网络文艺创作主体的大众化、多元化，算法正在发挥作用。算法推荐源源不断的新内容，可能让用户欲罢不能，加剧网络沉迷与成瘾，加宽数字鸿沟推荐算法也可能放大或掩盖某些审美趣味、情感倾向、艺术类型或主题内容等，甚至掺杂了资本等因素，这样的推荐就不一定是用户所需要的了，而可能是算法控制者所需要的。这意味着，算法作用机制下网络文艺作品的推荐，在被读、被看、被听之前，已经被算法判断和筛选了。换言之，算法正在更深层面隐秘地进行价值建构。算法改变了网络文艺作品的接受模式，也在影响网络文艺作品的接受者。通过数据计算认定用户“真实需求”，算法保障推送内容落点精准。但是，弱人工智能技术条件下的算法，还不能“聪明”地洞察出个体深层、复杂的文化需求，长此以往推送重复内容，用户难以体验艺术作品的丰富性和创新性，不利于艺术对人类精神、情感的陶冶，也不利于丰富和提升人的文化生活质量。用户享受平台个性化、高效便捷的推荐，是以放弃和出让对文艺作品的选择权为前提的，并导致用户在被动的处境中，衍生媒介使用风险。推荐内容，极易引发用户对网络内容的过度使用。推荐源源不断，且能持续转换为新的、有吸引力的内容，让用户欲罢不能。很多用户在厌恶、拒绝平台推荐之后，还是会重新回到推荐模式，因为面对海量信息的铺天盖地，算法能最快捷地为用户解决选择问题。推荐算法可能加剧用户的网络沉迷与成瘾。同时，推荐算法对用户的划分，在社会结构层面上很可能加大数字时代的人群分化，加宽数字鸿沟。算法推荐的便利是显而易见的，与此同时也不能无视算法对网络文艺作品的接收者造成的消极影响。基于人类情感价值和人文主义关怀，通过人机协作，将人类智慧与人工智能有机结合，激发网络文艺的先进性与人民性算法深入影响网络文艺的创作与接受，是互联网发展进入“下半场”的必然表现。在大数据和人工智能技术支撑下，媒介发展趋于场景细分和纵向开掘，互联网激活了个体的需求和价值，并在关系场景中提升了个人的能动性和影响力，算法技术的应用，正是以互联网对个体赋权为前提的。无论人工智能的科学实验，还是算法的技术操作，当人类拥抱新科技的时候，坚持“以人为本”，才能引导“技术向善”。2019年3月，中央全面深化改革委员会第七次会议审议通过《关于促进人工智能和实体经济深度融合的指导意见》，强调要“构建数据驱动、人机协同、跨界融合、共创分享的智能经济形态”。这表明，在政策层面，国家已经为人工智能发展明确了方向。机器是“人的延伸”。如果说第一次机器革命是对人“生产器官”中手臂等“体力”器官的延伸，那么人工智能技术则是对人类“生产器官”中作为“智力”器官的头，以及思想、意识等“智能”的延伸。智能自动化确是对人类智力的解放，人工智能不仅参与文艺创作，而且创造新的文艺生产方式。尽管以人类的艺术鉴赏标准来看，人工智能在文学诗歌、音乐绘画等艺术领域的创造表现还不尽如人意，但是越来越宏大、沉浸、实时、虚实融合等复杂的场景，正在不断对文艺创新提出要求。通过研究人类艺术的创造过程，模仿神经网络深度学习，机器正在程度不同地自主完成创造性工作。同时，通过人机交互，算法正在帮助人类逐渐从海量的基础劳动中解放出来，更为集中地承担主体性艺术创造工作。比如，生成艺术、算法创作等便是通过解放人类的部分体力与智力，使人类获得更大的创作自由与主体性的人工智能文艺创造活动。今天人们对人工智能技术发展的焦虑，主要出于自身可能被机器取代的恐惧。当人工智能对于人的“生产器官”全面延伸之时，如何将这种恐惧，转变为人类获得艺术自由，获得创造主体性的快乐？根本上，要遵循“以人为本”的原则，以人的体力和智力的全面解放为宗旨。新技术的开发，如果仅仅为少数人服务和利用，则不可避免地成为人类文明的致命威胁。如果人们能普遍平等享受到新技术所带来的利好，那么人工智能对艺术创作和职业的部分取代，就能转化为对人类劳动的解放。否则，人工智能的威胁不是技术对人类的统治和取代，而是人类之间新的不平等。算法是人工智能的底层逻辑，作为科学技术，其运行是以用户价值和需求为中心的，“以人为本”亦是算法的根本原则。在算法广泛应用的同时，将人工智能与人类智慧相结合，以科技延伸人的局限，以人把握科技的方向，才能有效规避技术中心主义。通过人机协作，人工编辑帮助人工智能，成为更准确了解人类需求、个体文艺趣味的“鉴定者”。同时，伴随技术迭代，用户将被赋予更多权限，网络文艺作品受众可以通过算法校准自己的需求数据，主动规避自己不感兴趣的内容。通过让算法学习自己的艺术文化品位，干预算法推荐的模型。本质上，算法肯定并激励个体的能动作用。但是，正如传媒学者斯科拉·拉什强调指出，在一个媒体和代码无处不在的社会，权力越来越存在于算法之中。不过，推荐算法包含了设计者的意志，算法的弊端，根本上是因人类自身所致。因此，人类情感价值和人文主义关怀，在技术主义时代尤为关键。避免对算法的盲目推崇，通过人机协作，将人类智慧与人工智能有机结合，以健康丰富的信息流动，激发网络文艺的先进性、人民性，传递真善美、激发文艺能量，才是算法技术操作的正确方式。（作者：赵丽瑾，系甘肃省中国特色社会主义理论体系研究中心特约研究员、西北师范大学传媒学院副教授）