网络文艺的创作与传播别陷入“算法”出不来

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发布时间:2020-12-24 12:12:23
来源:光明日报

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。

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