将数字文明融入新闻理论创新******

　　党的二十大报告强调，创新才能把握时代、引领时代。以“元技术”为基础的数字革命给人类社会传播格局带来巨大变化，数字化深刻影响着新闻业态和人类的新闻经验，对新闻学的发展提出了新的要求。面对新的时代特点和实践要求，如何建构中国自主新闻学知识体系，持续推进中国新闻学理论创新，是我国新闻传播学界面临的重大课题。

　　重新审视新闻学核心概念

　　新闻学科的基础应从媒介机构或职业新闻实践转变到整个人类的新闻传播活动，进入人的生活世界。当前，互联网生态下的新闻信息生产与传播是开放的，专业性新闻职业共同体的壁垒逐渐被打破，脆弱的新闻专业体系变得更加无足轻重，传统的内容生产企业对互联网内容平台公司具有依赖性。以往新闻学研究多集中于新闻业的内部运作，而忽视了它的外部联系和影响，研究的对象局限于新闻行业以及管理部门，为从业者和管理者提供实用知识。虽然也有学者开始从社会学和政治学的视角出发，将新闻看作社会的一个子系统，用场域、系统这样的概念来分析新闻，但这类研究并不多。

　　媒介技术变革不断挑战着传统新闻理论的解释框架，改变了传统的新闻生态结构。英国利兹大学教授安德森（Chris W. Anderson）认为，新闻生态的网络涵盖新闻生产机构、数字技术和新闻行动者等全部要素，且各要素之间的相互关系也是全新而复杂的。他提出“新闻生态”（news ecosystem）这一概念，强调新闻学研究的核心对象须由具体的“新闻机构”转向更为弥散的、网络化的“新闻生态”。李良荣认为，传统新闻媒体面临沦为“内容提供商”的风险，多生产主体、多媒介渠道、融合新闻产品共同重塑了新闻生产和传播生态。也有学者提出，新闻学研究出现了“生态转型”，不能再不假思索地以媒介组织为“容器”来理解新闻，而应该越过各种传统的边界，去探索那些原本不可预知的道路。在这一方面，研究者可借鉴行动者网络理论（ANT），打破新闻实践各个环节之间的界限，探索在数字网络中描述和解释新闻现象的新路径。

　　新的新闻传播生态呼吁研究者重新审视既有的新闻学概念，创新新闻理论体系。浙江大学文科资深教授黄旦提出，新闻学原来所坚信不疑的一些前提及其概念需要改造，将新闻学转变为一个经验性的学科。法国学者斯特劳斯（Claude Lévi-Strauss）认为，词语是人们自由改造、任意使用的工具，尽管它们清楚地表达了本身的含义。但正如华勒斯坦（Immanuel Wallerstein）所言，“旧理论的很多既狭隘又具误导性的假说依然深刻影响着我们的思维，而实际上本不该如此。这些曾经被认为是思想解放的假说，今天已经成为我们对社会进行有用的分析的核心理性障碍”。因此，建立新闻理论的新范式就必须反思我们的理性束缚。

　　从早期的传单、小册子到大众传播时代的报刊、通讯社、广播、电视，从互联网时代的网站、微博、微信等社交媒体到人工智能时代的社交机器人，媒介技术不断更迭，新闻活动的面貌与新闻产品的形态也发生了改变。传统新闻理论具有自洽的解释框架与基本范式，但受到新闻生态、业态和媒介技术发展的挑战，无法继续解释、分析和预测“弥散式”的新闻活动。因此，研究者不得不追问，传统新闻理论范式是在哪种媒介实践与媒介生态中形成的，是如何形成的，其用意是什么？这些理论受到哪些冲击，是否需要对其进行根本性的改造，或者只需局部调适？新的新闻传播生态和实践的主要变化是什么，用什么概念体系和理论框架才能更好地对其进行分析，并对新闻学的未来发展作出科学预测？

　　比如，新闻“真实性”概念内涵的变化。2019年2月，某公众号发布《寒门状元之死》一文，引发公众对该自媒体运用虚假内容的广泛批评。这表明在公众心中，“真实”是新闻信息传播的底线，对虚假消息不能容忍。但也有研究显示，人们往往倾向于扩散虚假消息，在社交媒体上，虚假消息传送到用户的速度要比真实消息更快。中国人民大学新闻学院教授杨保军谈道，新闻真实追求的基本目标不是建构真实、塑造真实、设置真实，而是“反映（性的）真实”“再现（性的）真实”，新闻真实应该回到事实真实这一基本要求上来。中国人民大学新闻学院教授陈力丹说，“新闻真实是可能的，但这种努力需要建立在对新闻真实这种现象的深刻理解之上”。那么，在数字新闻学中，“真实”概念是否还有其存在的空间？一方面，强调“新闻真实”是建立数字新闻学理论体系的重要组成部分，但如何理解数字新闻中的“真实”却并不容易回答。在数字时代，这种“真实”是特定场景下的真实，体现的是人的理解和认识的“真实”，这意味着公众对“新闻真实”的需求也是动态变化的。另一方面，面对社会事实类型的变化，“新闻真实”的内涵也须随之更新。研究者应深刻分析存在与意识的关系和认识论问题，这也就意味着以往的新闻学概念在经验层面受到严重挑战。

　　再如，如何回答新闻“客观性”与“情感”的问题。舒德森（Michael Schudson）认为，不再简单地信奉事实，转而信奉一整套规章制度，以应对连事实都成问题的世界，这就是“客观性”。其后，客观性就成为新闻领域的“不死之神”，在这一主导范式之下，“情感”被驱离于新闻领域核心准则之外。传统新闻理论认为，新闻业理应重视客观理性，鼓励业界以“冷静而非情感化”的风格进行事实报道。原因在于，若在新闻生产中引入情感因素，会使这种“非理性”内容妨碍新闻的专业性。但情感因素是新闻业的一部分，且虚拟现实、沉浸式等新闻类型在创造同理心、唤起共鸣等方面具有显著作用，这意味着数字平台、社交媒体与新闻业的结合将进一步促使整个新闻业呈现出“情感转向”。此外，技术可供性进一步增加了“情感转向”的速度，并使得“情感”开始以合法的身份“接合”了专业新闻理念。国内部分学者已经关注到了这一理论转向，但研究只是刚刚起步，还需进一步推进和深化。

　　近几年，在强调新闻专业主义的西方传统媒体中，出现了一种“新闻激进主义”的现象。有学者将“新闻激进主义”视为在非主流媒体、女权传媒、激进报章等中可以找到的新闻报道方式，包括以第一人称叙述且内容有引导性的报道。新闻学者正日趋关注激进报道如何影响主流传媒。也有学者认为，“新闻激进主义”之势非但不会逆转，更将引发范式的转移。那么，数字新闻学该如何回答“客观”与“情感”的关系问题，又将如何处理“事实与观点分离”原则在当下的表现，这些问题值得研究者反思。

　　立足“数字新闻生态”的问题域

　　梳理数字新闻实践的形态，反思互联网环境下新闻系统的流动性，关注网络化社会公众参与数字新闻实践以及媒体平台边界模糊等方面的变化。詹姆斯·凯瑞（James W. Carey）在《作为文化的传播》一书中提醒，在媒介问题上的理论空白，使我们在通往具体的研究之路上必然要走许多弯路。梅罗维茨（Joshua Meyrowitz）在《消失的地域：电子媒介对社会行为的影响》一书中也有类似的观点。许多对媒介影响的研究都忽略了对媒介自身的研究，由此带来的结果是，无论研究什么媒介的内容，如电视或者报纸、戏剧、电影、小说等，其方法都是一样的，媒介本身被当作了中性的传送系统。北京师范大学新闻传播学院教授喻国明探讨了未来媒介的进化逻辑，具体分析了从“场景时代”到“元宇宙”再到“心世界”的未来媒介演进逻辑，及其对于人的社会实践自由度的维度突破。

　　从新媒介、人与媒介关系的视角来理解数字新闻实践，即将媒介看成是人类的境况，从数字人文主义的视角分析媒介和新闻。彼得斯（John Durham Peters）在《奇云：媒介即存有》一书中将媒介实践和媒介制度视为嵌入自然界和人类世界关系之中的事物。武汉大学信息管理学院教授王晓光、南京大学艺术学院副教授陈静认为，新兴数字技术正在加速数字中国的构建进程，以数字媒介和人工智能为基础的新兴文化形态和知识生产体系正日见雏形，数字人文正在积极引领文化时空的数字化转换，并展现出广阔的发展前景。

　　数字新闻时代，在沟通的“讯息、告知和理解”三个环节中，受众通过不同的媒介进行沟通，实际上充满着诸多不确定性或选择的可能性。有学者认为，无论是期望通过沟通交往形成“共同体”，还是批判现代社会公共领域的萎缩，都不过是“一种怀旧情绪的自然流露”，是用旧的知识来理解新的世界。在政治社会学理论中，现代社会之前的社会被看成是一个由各部分构成的统一整体。相反，在一个急剧分化的社会中，使个人感到难以负担的是其缺乏社会同意的模式，而将各种角色整合为统一的生活。在传统新闻理论范式中，公众寄望于通过对话与协商而走向公共空间。那么，在数字新闻生态系统中，公众参与传播实践的方式发生了哪些变化，值得研究者反思。

　　从网络化关系出发，聚焦学术研究、业界实践和新闻教育体系改革等方面，建立数字新闻学新生态、新语境。在传统的新闻学研究中，存在着工具性思路——一种基于媒体技术演进的线性思考的研究框架：口头传播、书写传播、印刷传播、电子传播，现在又增加了网络/数字传播，用“媒体融合”或者“全媒体”来建构“新闻学”。这表明当前新闻学研究的学术想象力不足。相反，新闻业界要比新闻学界更具有探索精神。如《纽约时报》在2014年的“创新报告”中提到，要基于新媒体环境的变化，调整编辑部职能，创建受众拓展职位，并着手组建数据分析团队，创建战略分析团队，鼓励跨部门合作，零距离贴近受众，优先聘用数字人才，助力“数字优先”战略。这份报告对于国内媒体了解传统媒体如何更好地融合纸媒的传统业务和数字业务，顺利实现数字化转型，具有一定的参考价值。这些数字方面的创新和人才职位的想象，现有的教学思维和内容并不能完全涵盖，也不能仅靠增加“网络传播”或“新媒体传播”之类的议题来实现新闻理论的创新。高校应从网络化关系出发，彻底打破现有的专业划分，创新高素质应用型人才培养模式，满足数字时代对全媒体人才的需求。此外，对于新闻的内涵与本质，研究者也需要有全新的思考。与之相应，对现有的教学方案、教学方式、课程体系等，也应做出符合中国新闻实践需求的发展。

　　重塑媒介变迁中人民的主体性

　　树立新闻学以人民为中心的导向，回答好新闻是“为了谁”“服务谁”的问题。媒介变迁所带来的交往活动和交往结构的改变在不断重塑着人民的主体性，赋予主体新的内涵。研究者须反思新闻学研究应建构一种什么样的新闻环境，需要一种什么样的新闻品质，呼唤一种什么样的公共参与，以及建构一种什么样的公共生活等问题。新闻的人民性是马克思主义新闻观的核心理念。中国人民大学新闻学院教授郑保卫认为，构建中国特色社会主义新闻学，应坚持以马克思主义为指导，坚持以人民为中心的研究导向，坚持体现继承性和民族性、原创性和时代性、系统性和专业性，坚持党的领导。

　　技术日益成为人们认识世界、感知世界的本质性要素。数据与算法使人们的知识生产方式和生活状态发生了改变，人与技术的关系发生深刻变化。比如，算法运用于新闻传播活动中，涉及人民的主体性存在的意义、算法带来新的传播关系以及对公共传播秩序的影响、工具理性与交往理性的关系等问题。一方面，信息传播技术发生变化，数字传播环境对公共政治生活产生影响。另一方面，新闻传播领域已经出现了结构性的变化，如媒介形态、传播主体等。无论媒介如何改变，其物质性有何不同，信息与物（口语手势、风水火土、文字书写、大众媒介等）都是围绕“人类境况”而展开的。媒介无非是交往网络中的一环，而塑造人类历史的，正是这些信息与物的交换与传播。那么，从媒介视角出发，从人们的交往网络和实践入手，探讨如何构建符合人民群众需要的中国特色新闻学理论，应成为研究者关注的问题。

　　构建中国特色的新闻学理论

　　党的二十大报告强调，要提炼展示中华文明的精神标识和文化精髓，加快构建中国话语和中国叙事体系。信息技术拓展了人类生活的空间，也丰富了人类文明的内涵。只有从数字文明的角度出发，努力构建能够体现中国新闻学知识生产自主性、引领全球新闻研究的新闻学理论新体系，才能提升中国新闻学话语的国际影响力。传统新闻学存在多种不同范式（或者说是准范式）。早前有学者总结了“四大报刊”理论，麦奎尔（Denis McQuail）在这一基础上扩展到了“六大理论”范式，但这些理论范式都是基于西方的新闻实践和价值立场总结出来的，因此存在着“概念和术语多有不周严之处”。清华大学新闻与传播学院教授陈昌凤认为中国特色新闻学有学科的基本架构，是一个体系。黄旦谈道，如果说学术体系的建构是一个研究范式问题的话，那么新闻传播学科应该从媒介这个视角介入进去，要重新进行概念化，改变工具论思维。作为媒介来讲，这是一种开放的、重新建立关系的过程。也有学者从学术研究的方法论视角出发，总结出了“规范性”“实证主义”“社会学”和“全球比较”四大范式，并认为“数字新闻学”有可能成为第五大新闻理论范式。虽然这一划分存在标准不统一的问题，但视野更为开阔，具有一定参考价值。

　　新闻理论创新应站在数字文明转型的角度，即从文明的视角出发，特别是中华文明新形态的角度，分析数字新闻实践在当下存在的价值与意义。这与已有研究主要立足于技术变迁的角度来分析是有差异的。文明是历史沉淀下来的，被绝大多数人认可和接受的发明创造、人文精神以及公序良俗的总和。这些集合至少包括以下要素：语言、文字、工具、道德、信仰、宗教、法律、家族、城邦和国家。中国社会科学院新闻与传播研究所所长胡正荣认为，演化的媒介在人类文明交流互鉴中扮演了重要角色，数字时代的人类命运共同体应以多样、平等、开放和包容为原则，通过构建全媒体传播体系，努力提升联结性、对话性、共享性和智能性，从而实现文明对话与文明互鉴。也有学者认为，数字文明在更优越的模式基础上，将形成新的法则、新的语言、新的公序良俗甚至新的文化和信仰。数据的新力量，就如同农耕之于古代文明、工业革命之于现代文明，将催生一种全新的文明形态。

　　中国新媒体技术发展处于全球优势地位（如5G、人工智能等领域都居于世界领先水平），社交媒体生态多样，平台丰富，行动者活跃程度高，数字媒体用户广泛参与新闻实践，创造了新的传播方式，如微信公众号、短视频、网络直播等。中国的新闻治理也有很多新探索，如大规模推广“中央厨房”，建立数据监控中心，培养网络评论员队伍，将融媒体中心与社会治理结合等，这些都为研究者建立新的新闻理论范式提供了宝贵的资源和实践经验。应加快中国新闻学话语体系建设，聚焦新闻传播实践中遇到的新问题，推进新闻理论创新，建立能够引领全球新闻学范式革命的理论体系，提升中国新闻学话语的国际影响力，推动中华文化更好地走向世界。

　　（本文系国家社科基金重大攻关项目“互联网环境下的新闻理论范式创新研究”（21&ZD318）阶段性成果）

　　（作者 浙江大学公共外交与战略传播研究中心 吴飞）

AI绘画的“小秘密”都在这一篇文章里******

　　有了AI，人人都可以是艺术家。AI绘画的出现，恰如瑞士艺术家保罗·克利所言：“艺术不是再现可见，而是使不可见成为可见。”经过20年左右的发展，目前基于不同类型或者模态元素的AI绘画发展情况不尽相同，发展最久的是“以图生图”，再到近期火爆的“文+图”生图。当然，也有团队已经研发出由语音生成图像的技术。

　　上传一张图片，或者输入一些简单的关键词，系统就能自动生成一张卡通图像……最近一段时间，AI绘画开始在互联网社交平台走红。

　　AI绘画，顾名思义就是利用人工智能进行绘画，是人工智能生成内容的典型应用场景之一。其主要原理是收集大量已有作品，通过算法对其内容和风格特征进行解析，最后再生成新的作品，所以算法是AI绘画的核心。

　　当前，“凭空”生成图像的AI绘画，其实也会动辄“翻车”：也许上一秒AI通过你的照片绘出的是一张充满艺术感的二次元画像，下一秒你的宠物猫、狗则可能被画成可爱少女或肌肉猛男。

　　事实上，AI绘画早已火爆全球。第一张公开展出的、由人工智能创作的绘画作品《埃德蒙·贝拉米的肖像》曾于2018年在佳士得拍卖行以43.25万美元成交，那是一张由机器学习了从14世纪到20世纪的1.5万张肖像画之后自动生成的一张肖像画作品。

　　AI绘画是如何实现“凭空”生图的？除了娱乐外，AI绘画还有哪些潜在的应用前景？

　　从“以图生图”到“语音生图”

　　2022年，由人工智能创作的《太空歌剧院》一度火出圈。在美国科罗拉多州举办的新兴数字艺术家竞赛中，《太空歌剧院》获得“数字艺术/数字修饰照片”类别一等奖。它的构图、配色以及画面的细节堪称精致。然而，这个作品的创作者不是艺术家，而是来自美国科罗拉多州的游戏设计师。

　　这位游戏设计师在一个名为“Midjourney”的AI创作工具里，先输入几个关键词，如光源、构图、氛围等，得到了100幅作品，再进行约80小时的修图修饰，最终选出3幅作品，最后把图像打印到画布上。

　　通过简单交互式对话在短时间内生成的“艺术”作品，让人类艺术家展开了一场关于“AI绘画作品参赛是否属于作弊”的争论。这场声势浩大的争论也令大众直观地意识到如今的AI绘画水平已经发展到了何种程度。

　　“人工智能在艺术方面的创作最早可以追溯到上个世纪末，当时的人工智能绘画技术叫作‘图像的风格化滤镜’。”中国科学院自动化研究所多模态人工智能系统全国重点实验室研究员董未名说，最初的AI绘画方法比较简单，比如一张普通的照片，通过一些图像处理的算法，把照片像素进行几何或者色彩上的变换，然后再调节不同参数，就可以模拟出类似油画或者水彩画的风格。

　　经过20年左右的发展，目前基于不同类型或者模态元素的AI绘画发展情况不尽相同，发展最久的是“以图生图”，再到近期火爆的“文+图”生图。当然，也有团队已经研发出由语音生成图像的技术。

　　AI绘画主要依靠三种技术模式实现

　　董未名介绍，目前AI绘画主要借助图像风格迁移技术、图文预训练模型和扩散模型实现。

　　“图像风格迁移技术指的是图像处理算法通过对输入的真实图像内容特征和对参考的艺术图像风格特征的提取，实现真实图像内容特征和艺术图像风格特征的融合，从而生成新的艺术图像。”董未名举例，如果将美国旧金山艺术宫的外景照片和印象派创始人莫奈绘制的作品，通过图像风格迁移技术进行融合，就能得到一张看起来像是由莫奈绘制的美国旧金山艺术宫的绘画作品。最初的AI绘画采用的正是这种技术。

　　不过，在董未名看来，图像风格迁移技术大多依赖的是生成式对抗网络（GAN）算法，它最大的问题是生成的绘画作品艺术性不强，笔触和构图让人觉得与真实的绘画有差距，所以长久以来，AI绘画一直“籍籍无名”。

　　当图像风格迁移技术还在挣扎于输出作品的审美问题时，图文预训练模型的出现，加速了AI绘画的崛起。

　　“依托图文预训练模型，只要输入一句话或者上传一幅风格明显的图片，算法就能将图像特征和文字特征‘对齐’。生成的绘画作品的内容特征和上传图片的内容相似，艺术性也比图像风格迁移技术生成的图片强很多。”董未名举例，比如支撑图文预训练模型的可对比语言—图像预训练（CLIP）算法，就是利用图文特征“对齐”的能力，再结合已有的生成模型，实现“以图生图”或者“图+文”生图。

　　不过，董未名坦言，图文预训练模型的推广也存在一些争议，有部分人认为，该模型在训练前期，需要用大量的图形处理器（GPU）进行数据训练，耗电量大、成本很高，而该模型的应用场景却不够清晰。但也有人认为，也许该模型未来可以打造为通用的人工智能模型，用它完成更多的算法作业，只是这还需要时间的验证。

　　诚然没有一项技术是完美的，这也为人类探究更先进的技术提供了无限动力。当下最流行的扩散模型便是其中之一。

　　“目前最新的AI绘画技术采用的就是扩散模型，这种模型可以把一个随机采样的噪声输入模型，然后尝试通过去噪来生成图像。”董未名表示，扩散模型也存在弱点，由于模型对图片内容识别的能力不足，或者难以完全理解识别文字的意义，以及训练数据的偏差，有时便会生成“四不像”的作品。此外，扩散模型生成图片的速度比较慢，目前还达不到实时生成图片。

　　互联网治理、元宇宙或潜藏应用前景

　　AI绘画目前的应用场景，更多聚焦于社交软件。近期在国内社交网络“火出天际”的AI绘画软件主要集中在小程序及App。随着AI绘画小程序的火爆，短视频平台抖音也迅速上线了AI绘画特效。同时，此前腾讯上线了“QQ小世界AI画匠”活动，百度也推出了首款AI艺术和创意辅助平台“文心一格”。

　　有了AI，人人都可以是艺术家。AI绘画的出现，恰如瑞士艺术家保罗·克利所言：“艺术不是再现可见，而是使不可见成为可见。”“AI现在已经完美实现了这一目标，人们可以通过机器计算来绘制出很多现实中见不到的场景。”董未名畅想，不远的将来，AI绘画或许还将展现更丰富的应用场景。

　　“现在网络上充斥着很多不良内容，这些内容为了逃避监管经常以绘画的形式出现，而当前很多内容识别模型对真实图片识别得很准确，但缺乏不良内容艺术作品的相关训练数据，所以对不良内容识别不准确。也许可以用AI绘画技术，积累不良内容艺术作品的数据，并用以训练识别模型，以提升互联网内容的安全监管能力和识别的准确率。”董未名建议。

　　在董未名看来，作为一种艺术呈现形式，AI绘画也将在元宇宙、设计、文旅等行业催生新的商业模式。例如AI绘画目前在AI辅助创作、短视频、影视制作和元宇宙等方面都有布局，因为这些赛道都离不开创意，AI绘画可以帮助创作者通过简单的特征输入，实现对其创意的预览，甚至可以直接进行创作。

　　不过，董未名并不讳言，当下AI绘画仍然存在版权争议问题。AI绘画的核心是模型，而训练模型需要使用大量图像、文本数据。对于未经授权的图片，经过运算之后所生成的图像版权归属尚难界定。“有的画家风格特别明显，如果用画家的画去训练算法模型生成作品，那最后的版权属于谁呢？”董未名提出的问题，正是多数AI绘画作品所面临的现实问题。

　　AI绘画掀起了一场资本的群体狂欢，希望有一天它能走出“照猫画虎”的尴尬，真正服务艺术创作、创造更多价值。（科技日报记者 金凤）