人工智能与通信:人机通信研究议程

        人工智能(AI)以及人们通过虚拟代理、社交机器人和语言生成软件与它的交互,并不能完全适应长期以来一直专注于人与人之间交流的通信理论范式。为了解决通信理论与新兴技术之间的这种脱节,本文为阐明通信AI与先前技术之间的差异提供了一个起点,并介绍了在人机通信(HMC)中以学术形式导航这些条件的理论基础。利用HMC框架,我们概述了围绕交际AI技术的三个关键方面构建的研究议程:(1)人们通过功能维度来理解这些设备和应用程序作为沟通者,(2)人们与这些技术相关联的关系动态,反过来又与自己和他人相关联,以及(3)形而上学 通过模糊围绕构成人,机器和通信的本体论界限来调用的含义。
70多年来,人工智能(AI)的研究和通信的研究沿着不同的轨迹进行。关于人工智能的研究集中在如何在机器内重现人类智能的各个方面,包括沟通能力(Frankish和Ramsey,2014)。相比之下,从历史上看,沟通首先被概念化为一个由技术介导的人类过程(例如Dance,1970),整个学科的研究集中在人们如何相互交换信息及其影响(见Craig,1999)。
人工智能与通信
如今,人工智能与通信研究之间的鸿沟正在缩小,由旨在充当通信者的人工智能技术弥合。人工智能的最新进展导致更强大和更重要的人工智能技术被整合到日常生活中(Campolo等人,2017)。个人经常与亚马逊的Alexa,苹果的Siri和其他数字助理聊天(皮尤研究中心,2017年),人们与智能设备的互动预计将随着新兴的物联网而增长(Rainie和Anderson,2017)。在行业内,美联社等媒体提供商正在使用人工智能技术来制作和分发新闻(Marconi等人,2017)。
 
作为回应,一些传播学者主张该学科更多地关注理解越来越像生活和交际的人工智能技术,人们与它们的互动以及它们的影响(例如Gunkel,2012a;古兹曼, 2018;琼斯, 2014;彼得和库恩,2018)。然而,研究交际AI的传播研究人员面临着一个巨大的障碍:人工智能和人们与它的互动并不完全符合一个多世纪以来围绕人们如何与他人交流形成的传播理论范式(Gunkel,2012a)。本文的目标是通过研究人工智能带来的理论挑战来推进人工智能和通信的研究,并通过阐明与通信相关的理论化技术的替代手段来满足这些挑战。为此,我们从人机通信(HMC)的学术研究中汲取经验,HMC是通信研究的一个新兴领域,专注于研究“人类和机器之间的意义创造”(Guzman,2018:1)以及与人与智能体和机器人等技术交互相关的理论的完善和发展(Spence,2019)。).正如我们所解释的那样,HMC的与众不同之处在于它专注于人们与设计为交际主题的技术的交互,而不仅仅是交互对象。基于机器作为沟通者的概念起点,我们概述了一个研究议程,重点是人们与旨在充当沟通者的人工智能技术进行沟通的新兴问题。
 
在继续之前,我们想承认,在一篇文章中捕获人工智能和沟通的所有要素是不可行的,并且在新闻研究等特定领域内还出现了几条相关的调查线(例如Lewis等人,2019)。因此,我们的目的不是对学科进行全面分类,而是将HMC作为理论切入点,以刺激人工智能及其在沟通中的地位的学术研究,开辟新问题,同时为旧问题提供新的视角。
 

通信中的人工智能

通信的人工智能技术

人工智能这个术语是多义的,包括通过在机器内重建思维来理解人类智能的努力,以及开发执行与某种程度的人类智能相关的任务的技术(Broussard,2018;法兰克和拉姆齐,2014)。我们在本文中对AI的使用反映了后一种定义,侧重于AI的实用目标以及旨在执行以前与人类相关的通信过程中特定任务的技术。我们称之为交际AI的例子包括会话代理,社交机器人和自动编写软件。
 
这些技术主要是从自然语言处理(NLP)和自然语言生成(NLG)的AI子领域的进步中发展而来的。在最基本的层面上,NLP和NLG具有相互交织的目标,即很好地处理人类通信,使机器能够理解以人类语言而不是机器语言呈现的消息,并以人类语言创建消息(Allen,2003)。例如,基于语音的助手是从NLP的努力中发展而来的,而自动化编写程序则由NLG支持(Dörr,2016)。

人工智能的区别

人工智能技术在作为沟通者的方式上有所不同,从人际对话者到内容生产者。基于语音的助手,如亚马逊的Alexa,可以口头回应人类的问题和请求。具身机器人与人进行口头和非语言互动(Peter and Kühne,2018)。称为机器人的自动化程序通过冒充人类对话伙伴进入基于文本的社交媒体交互,影响这些交换的语气和实质(Ferrara等人,2016)。新闻写作程序从原始数据中开发叙事,这些数据与人类产生的故事一起出现,并且不容易与它们区分开来(Clerwall,2014;Graefe等人,2018)。这些技术的共同点是,通过充当沟通者,它们都进入了一个角色,在沟通学科的概念范围内,历史上一直局限于人类。在这样做的过程中,人工智能不仅促进了沟通:它自动化了沟通(Reeves,2016)以及依赖于它的社会过程(Gehl和Bakardjieva,2017)。
 
人工智能通信技术被设计为人们交换信息的东西,背离了媒体的历史角色,这是人们相互交流的手段(Gunkel,2012a)。的确,在人工智能之前就已经存在了说话技术,例如汽车导航系统;但是,与这些设备的交互仅限于使用狭窄范围的死记硬背命令。技术不能适应用户、上下文或消息。与支持AI的设备和程序的交互是动态的,而不是静态的,这取决于在特定时刻和上下文中交换的消息或输入程序的数据。一些人工智能技术也对个人用户做出反应,“学习”他们的人类沟通伙伴,并相应地调整交互。一些学者甚至认为,机器人等新兴技术不仅超越了以前设备的交互能力,而且最终可能会在整合多种通信方式时超越人类通信的界限(例如Peter and Kühne,2018)。在设计和功能方面,人工智能技术被定位为日益复杂和逼真的通信伙伴。
 
此外,人机交互(HCI)的研究表明,当技术直接与人交换信息时,特别是当设计有人类社会线索时,设备和程序被解释为不同的“社会行为者”(见Nass等人,1994)。人们利用他们对人际互动的知识来理解和指导他们与媒体的交流(Reeves和Nass,1998)。尽管人们知道机器是由人类编程的,但研究人员发现,人们将他们的信息指向设备,而不是程序员(Sundar and Nass,2000)。对人们的行为和新兴技术的概念化的研究也产生了类似的结果,表明人们将机器人视为与人类不同的交际伙伴,但仍然是社交的(例如Edwards等人,2016),并且与数字助理交互的人认为自己是与技术交换信息(Guzman,2019)).交际AI技术不仅被设计为作为沟通者,而且还被人们解释为这样的。

人工智能在通信理论中的复杂化

正是机器作为交际学科的AI差异,使得这些AI技术的研究对传播学者来说如此有趣,但同时也带来了理论障碍。人工智能对通信研究的挑战的核心是人与机器之间本体论鸿沟的模糊(Gunkel,2012a)。以人类为中心的沟通定义是基于一种更大的文化概念化,即沟通是一种独特的人类特征(见Peters,1999)。早期的沟通模式有目的地将人类分配了沟通者的角色,同时将技术降级为媒介的角色(Rogers,1997)。教科书和整个学科的基础研究中呈现的默认沟通模式是人们通过调解人际互动的技术相互交换信息(例如,国家传播协会的网站根据人与人互动的交易模型定义沟通)。
人机交互
这并不是说通信理论忽视了技术或未能适应其演变。随着数字设备的出现,传播学者将更多的注意力转向研究“旧”和“新”媒体之间的技术差异(罗杰斯,1986)。正如我们将进一步详细讨论的那样,一些学者将技术研究建立为社会行为者,并为人与计算机之间的相互作用提供了重要的理论贡献(例如Nass等人,1994;Sundar, 2008 另见 Waddell et al., 2016)。然而,与新媒体一起发展的计算机中介传播研究仍然基于围绕早期媒体形式形成的人类中心范式(Gunkel,2012a)。设计为通信器的人工智能设备——人们用它来创造意义而不是通过它来创造意义——并不适合基于以前设计为人类互动渠道的技术的理论。
 

HMC:从信道到通信器

研究人工智能在通信领域的学者需要的是一系列工作,这些工作同时挑战了长期以来的通信假设,即通信是发生在人类之间,而不仅仅是人类之间的过程,并解释了技术不断扩大的作用。我们认为,HMC内部的研究和理论可以开始应对这一挑战。
 
HMC内部的研究重点是人与技术之间相互作用所创造的意义以及对个人和社会的影响(Guzman,2018)。作为一个研究领域,HMC已经从传播学者的日益努力中发展而来,除了已经在HCI内部进行的研究外,还更好地了解人们与机器人(HRI)和代理(HAI)的互动(另见Spence,2019)。因此,HMC 被描述为包含 HCI、HRI 和 HAI 的各个方面。然而,重要的是要注意,虽然HMC借鉴了其他学术领域,如HCI或HRI,但它并不包括它们的各个方面。例如,HCI是一个跨学科领域,专注于互动的多个方面,超越沟通问题,其技术旨在调解和沟通(Grudin,2012)。相比之下,HMC专注于通信问题,因为它们与旨在履行通信者角色的技术有关。HMC学者还利用该学科内强调媒介重要性的研究传统,例如对“媒介作为信息”的研究(例如McLuhan,1994)和嵌入技术中的文化价值(例如Marvin,1990),以质疑这些技术的社会影响。
 
尽管HMC研究的基础是各种认识论和方法论方法,但连接这项工作的理论线索是关注在通信环境中发生的意义创造,其中至少有一个交互伙伴是机器。HMC研究的例子包括将机器人理论化为交流的其他人(例如Sandry,2015),测试人类对数字对话者行为的反应(例如Rosenthal-von der Pütten等人,2019),以及质疑机器作为沟通者的道德含义(例如Gunkel,2012b)。
 
使HMC奖学金成为研究交际AI的合适作品的方法是,支撑HMC研究的理论假设并不局限于将通信概念化为仅人类的过程以及机器作为调解人的角色。相反,在HMC内部,技术的作用取决于其形式和功能,开辟了技术作为交际主体的理论可能性,在意义形成过程中直接与人交换信息。需要明确的是,HMC学者并没有认为机器不再是调解人。在HMC中,重要的是技术在通信中不仅仅局限于一个角色,并且思考技术设计,功能以及人们如何感知和与之交互的替代方式可以打开对人类与机器之间相互作用的新理解(例如Peter和Kühne,2018;斯宾塞,2019)。总体而言,HMC为传播学者提供了一条理论和方法论路径,将AI作为一门交际学科进行研究。
 

HMC 人工智能研究议程

在本文的其余部分,我们将概述交际AI研究的初步议程。该议程的某些方面建立在我们将HMC应用于自动化新闻研究的基础上(Lewis等人,2019) - 在这篇文章中,我们解释了HMC研究如何为新闻业中的聊天机器人,社交机器人和新闻写作技术的研究提供重要的见解。在这里,我们将HMC奖学金的应用范围从自动化新闻技术扩大到更普遍的交际AI。
 
我们从HMC中作为传播者的技术的核心本体论假设开始,借鉴了在此角色中接近AI和相关技术的研究。根据HMC的目标,我们的议程包括并适用于不同的理论和方法方向。该议程涉及人类沟通的基本方面,当机器进入以前由人类担任的角色时,这些方面会受到质疑。人们知道与另一个人交流是什么;正如Dautenhahn(2004)所说,人们的经验较少的是理解技术作为沟通者 - 它是什么以及它如何在这个角色中发挥作用。因此,研究议程首先研究与人工智能在沟通者角色中的作用有关的基本问题。沟通也是一个社会过程(Mead,1967),将技术插入到沟通角色中,将其置于社交空间内并作为社会空间的积极部分(Suchman,2009)。因此,我们议程的下一个方面侧重于人工智能在人们的社会世界中的地位。正如我们所讨论的,沟通已被概念化为一种主要人类活动。将技术引入以前与人类相关的角色也引发了关于人类是什么的本体论问题(Turkle,1984),因此,议程的最后一个方面侧重于人工智能对人类本质和通信的影响。我们将这些称为AI作为沟通者的功能,关系和形而上学方面。
 

AI作为沟通者的功能方面

议程的第一部分侧重于沟通过程的核心要素:如何将某些人工智能技术设计为沟通者,以及人们如何在这个角色中感知它们。我们讨论了传播学者在开始人工智能研究之前需要考虑的必要问题,以及伴随沟通从人-人到人-人工智能环境的转变的更大问题。
 
确定正在发生的沟通类型,例如人际沟通与大众沟通,是沟通研究的关键组成部分。随着新技术的引入,通信类型的定义和界限已经重新谈判(例如Lievrouw,2009)。现在,交际人工智能提出了新的问题,即人与人工智能之间的互动在哪里适合围绕人与人环境形成的模式。
 
研究人与技术相互作用的一个关键方法是测试人与人与人之间相对于特定理论的相似性和差异程度(例如Reeves和Nass,1998),这种方法仍然指导当代HMC研究的各个方面(例如Spence,2019)。例如,共同存在的人和计算机之间交换的信息已被理论化为类似于人际(人类)通信(例如Waddell等人,2016)。正如我们在Lewis et al. (2019)中所解释的那样,自动化新闻技术,如新闻写作程序,旨在适应大众传播,并在这些背景下进行研究。例如,学者们使用判断人类记者的标准,例如他们报道的可信度,来评估“机器人记者”和他们制作的内容(例如Clerwall,2014;Graefe等人,2018)。
 
这种在人-人、人-机器环境中建立并行通信类别的方法非常务实,为对交互进行分类和确定可以适应HMC的人类通信的相关理论和方法提供了重要的指导。然而,借用人类通信来通知HMC是有风险的。正如Spence(2019)所指出的那样,HMC的出现提出了一个类似于CMC内部核心辩论的问题:人类沟通是否应该成为判断HMC的“黄金标准”?他警告说,从HMC本质上不那么重要的立场出发,将限制未来研究的范围(第286页)。
 
为此,我们要补充的是,虽然使用人类交流及其理论作为起点是必要的,但学者们必须小心,不要让这些现有的类别为HMC设定永久的界限。也就是说,HMC的出现可能会带来机会,为人与技术之间发生的交互类型开发新的类别,以及反思和重新思考人类交流的界限(参见Peter和Kühne,2018)。人工智能传播学者面临的一个关键问题不仅是“这种人与人工智能的交互在HMC中的位置?”或“这种交互的人际通信模拟是什么?”,而且还应该“这种交互在这些现有类别中有意义吗?——如果不是,“需要引入哪些新类别或重新划定旧边界?
 
人们与其他人的互动以他们对沟通伙伴的概念化和评估为指导(Kelly,1955)。在HMC中,“一个人与谁互动?”的问题转向“他们在与什么交流?(冈克尔,2012a)。这项研究的一个组成部分是研究人们如何将AI概念化为沟通者,包括人们对该技术的人类和机器属性的解释(Sundar,2008)以及人们在交际技术与其他互动生物(如动物)之间建立的关联(Dautenhahn,2004;爱德华兹,2018)。
 
研究表明,技术设计的元素,如语音,会引起对设备的类似人类的反应(Nass and Brave,2005),包括性别在内的拟人化线索也是如此(Eyssel和Hegel,2012)。例如,性别在指导AI代理的设计以及人们与它们的交互方面一直是一个重要的启发式方法(Suchman,2009),并且在给定的背景下,技术的性别与文化期望的一致性程度会影响人们对计算机化伴侣的看法以及与之的互动(参见Nass和Brave,2005)。).正在进行的研究的一个相关领域包括研究人们如何解释人类和机器的特征以及交际技术的特征。这可能包括考虑语言和非语言属性(即人/机器,男性/女性,年轻/年老,具身/无形,移动/静止),这些属性告知如何将助理概念化为交际主题,并反过来采取行动。
 
社会对技术中类似人类的线索的反应不应被误解为人们认为特定技术是人类的证据,或者在通信的各个方面对人类和设备的行为完全相同。正如Nass and Moon(2000)所解释的那样,人们对技术表现出社交行为,因为他们正在利用最初围绕人类互动建立的沟通知识。在某些情况下,机器特征可能在塑造人们对技术作为信息来源的看法方面更具影响力(Sundar,2008)。学者们还发现,人与技术之间的交际行为存在差异,包括人工智能(例如Mou和Xu,2017)和机器人(例如Shechtman和Horowitz,2003)。在这些情况下,人们将技术和人类视为沟通者,但将其视为不同类型的沟通者。因此,正在进行的研究不仅应该集中在评估人类和机器在作为沟通者的功能上的相似性,而且还应该考虑到差异,以便学者们能够将技术理解为一种独特的沟通者。
 
关于人们通过技术感知社会线索的现有研究为学者们研究交际AI提供了一个起点。然而,正如我们所讨论的,新兴人工智能的设计比早期研究重点的技术更复杂。鉴于交际人工智能最近才变得更加可用,关于人们如何在日常生活中概念化这些更先进的技术并与之互动,还有很多有待学习。传播理论的两个关键要素是空间和时间(例如Innis,2008),未来的研究可以集中在这些要素如何影响人工智能作为沟通者的功能以及人们如何看待它。例如,现在可以对人们作为沟通者的程序和设备的概念化如何以及在多大程度上随时间和不同背景的变化进行纵向研究。其他问题包括人们与早期AI的互动在多大程度上以及以何种影响影响他们对未来几代AI技术的理解。
 

AI作为沟通者的关系方面

正是通过沟通,人们彼此建立了关系,社会最终形成了(Mead,1967)。因此,人们的互动不是孤立的过程;而是孤立的过程。相反,它们在社会环境中展开,通过这种环境,每个沟通者都理解了对方相对于自我的属性和特征(Goffman,1959)。人类交流都是如此,但人们与人工智能的互动呢?在上一节中,我们重点介绍了技术作为沟通者的方式,包括所发生的交互类型的基本原理以及编程到技术中的沟通属性。在这里,我们通过关注我们称之为AI作为沟通者的关系方面来构建和添加这些初始问题:人们如何理解AI与自己的关系以及自己与AI的关系。
 
长期以来,人类的社会角色和关系一直是技术设计的典范,包括在人工智能领域(Suchman,2009)。例如,Weizenbaum(1966)的ELIZA是当今会话代理的技术前身,旨在制定治疗师的角色,而用户则采用患者的角色。人工智能的类似人类的属性,如性别,进一步确立了这项技术的社会作用。例如,人工智能代理历来充当助手,同时,其设计具有明显的性别线索,与人类助手的文化刻板印象一致(Suchman,2009)。交际AI的社会地位也可能基于人们对它所扮演的以前人类角色的理解。例如,自动化新闻写作程序在新闻业中执行有限但不可或缺的功能 - 从数据中创建故事(Dörr,2016)。虽然这些程序不执行任何其他新闻功能,但它们在大众媒体中通常被称为“机器人记者”(Carlson,2015;奥雷姆斯,2015)和新闻研究(Clerwall,2014),并在写作比赛中与人类记者进行比较(Smith,2015)。
 
在公开的社会角色中设计技术的目的是为人们提供一种心理指导,指导他们如何能够并且应该与之沟通(见Suchman,2009)。从HMC的角度来看,对技术的社会定位的研究包括一个人如何解释特定技术与自身的关系,促成这种解释的因素,以及反过来,这种概念化如何告知他们的互动。与“机器人记者”的例子一样,人们也可以将社会角色分配给在没有公开社会线索的情况下设计的特定技术。因此,除了研究人们如何对旨在发挥特定角色的技术采取行动(这是迄今为止的主要研究形式)之外,传播学者还应该考虑技术如何塑造角色的其他方面,例如通过公共话语(例如Carlson,2015)。同样重要的是要注意,对社会角色和关系的研究也是研究人与技术之间权力动态的场所(例如Guzman,2017)。
 
人工智能技术还提出了关于人们如何看待自己与这些设备的互动的问题(Turkle,1984)。尽管技术长期以来一直是自我形成不可或缺的一部分,但学者们对人们与人工智能和相关技术的互动感到好奇的是,它是一个类似人类的实体,而不是人类,现在处于互动的另一端(例如Turkle,1984;赵, 2006).正如Papacharissi(2019)所阐述的那样,人工智能时代对“网络自我”的探索不仅包括个人在与特定技术沟通时理解自己的方式,还包括人们利用这些技术“重新想象”自己的方式。与斯宾塞(Spence,2019)认为HMC不应该被视为低于人与人之间的沟通的论点类似,Papacharissi(2019)主张通过询问围绕这些技术的假设以及它们如何被研究来超越关于技术和自我的通常比喻。因此,在这里,我们重申了我们对学者关于交际AI功能方面的指控:对AI和自我的研究将要求研究人员认识到,以人类为中心的沟通概念化如何告知和塑造了对自我的研究,并考虑到在人类-人工智能背景下可能需要重新思考它的方式。
 
十多年前,Zhao(2006)呼吁研究人员更加关注类人技术的社会影响,最近,Reeves(2016)提出了类似的指控,敦促批判性学者研究技术不断变化的本质。技术及其设计在社会的社会结构中起着至关重要的作用(Suchman,2009);甚至在人工智能出现之前,设备就被认为是可交流的,因为它们体现了人类关系和社会结构形成的文化价值观(Marvin,1990)。然而,正如Jones(2019)所指出的那样,虽然技术正在以人工智能和相关进步的形式获得越来越多的代理权,但人们与之相关的代理程度出现了问题。
 
对于批判性,文化和女权主义学者来说,新兴的人工智能技术封装了其创造者在其使用中制定的世界观和偏见(例如,Broussard,2018;诺布尔,2018)。从这个角度来看,该技术代表一个人作为沟通者的能力,从而自动化了沟通过程,可能会抹去和贬低曾经站在它的位置上的人类,并且还威胁到取决于人类沟通的社会过程,如民主(Reeves,2016)。例如,学者们认为,在技术中使用性别和其他类似人类的线索,如虚拟女性助理,也会在社会和经济上降低这些特定群体的地位,如人类助手(例如Poster,2016)。伴随通信自动化的经济和政治斗争被视为工业自动化中类似问题的最新实例化(例如Reeves,2016)。随着交际AI越来越多地融入家庭和其他个人空间,这种权力斗争的地点正在转移到家庭领域(Fortunati,2017)。因此,在对通信的批判性和文化研究中出现的主要问题,是在机器中代表人类,自动化围绕通信的劳动以及在通常最个人和最有意义的空间中采用这些技术的社会影响。
 

人工智能作为沟通者的形而上学方面

在《人类交流的故事》(The Story of Human Communication)的结尾,施拉姆(Schramm,1988)谈到了他所谓的“'思考机器'的问题”——计算机对通信和社会的未知影响。关于创造智能技术的努力,Schramm(1988)评论说:“当我们到达这个最后阶段时,我们危险地接近科幻小说的边界 - 计算机与其说是机器,不如说是一个物种......”“(第353页)。我们不希望通过将交际AI置于科幻小说的背景下,或者通过赋予它一个独特的“物种”的地位来为围绕AI的夸张做出贡献。然而,正如Turkle(1984)所指出的那样,围绕交际AI或任何AI的“边界”是重要的研究领域。
 
正如我们所讨论的,传播理论在历史上将人概念化为传播者,将技术视为调解者,正是围绕着人与物之间的这条线,理论和制度边界一直基于整个传播学科。然而,HMC打破了通信是人类独有的理论假设(Guzman,2018)。因此,在某种程度上,对HMC的研究有助于理解人与技术之间的本体论鸿沟如何随之变化。现有的许多研究都集中在沟通者本质从人到机器的变化的实用方面,而不是涉及更大的本体论问题。在我们议程的第三部分,我们专注于人工智能作为沟通者的形而上学方面的问题。
 
几千年来,人们一直从事理解人和事物本质的哲学追求。技术一直是本体论探究的一个领域,学者们通过它来研究活着意味着什么,作为人类意味着什么,以及我们的身体和思想如何运作(Riskin,2007)。随着个人计算机被采用到日常空间中,Turkle(1984)将其描述为“形而上学的机器”,对人工智能的研究是对现有人类本质概念化的挑战。
 
由于沟通的基础是人类作为沟通者的本体论假设,因此其研究不必解决这些特定的本体论问题。然而,交际AI是“形而上学机器”的后代,旨在发挥比早期计算机更像人类的角色。正如Weil(2017)所说,聊天机器人和类似技术的重要含义是它们为模糊人与机器之间的界限创造了潜力—— 这是对人与技术之间本体论界限的挑战。传播学者现在面临着几个世纪前那些修补技术的人提出的本体论问题(例如Riskin,2007),并且最近得到了研究人员的回应(例如Turkle,1984):作为人类意味着什么?技术(特别是交际AI)的本质是什么?分界线是什么?人们如何画出这些线,这些线的变化程度如何?
 
虽然这些关于人类和机器本质的问题自古以来一直是哲学探究的主题,但很少有人关注对人类的实证研究(Evans,2016)。研究发现,人们如何解释交际技术的本质会影响他们对交际技术的看法和行为(Dautenhahn,2004;Sundar, 2008)。学者们还表明,人们对人和技术本质的概念化是广泛的(例如Edwards,2018;Guzman,In Review),因此有必要进一步研究人们如何辨别人与技术的本质以及这种本体论解释的影响。这种对实证研究的呼吁并不是要削弱哲学探究和文化批判的重要性,这些哲学探究和文化批判长期以来一直专注于本体论问题。相反,它是为了阐明通过不同的HMC研究方法获得新见解的潜力。
 
引起更多关注的是技术设计性质的这种转变的影响。例如,围绕人工智能,机器人技术和相关技术的开发和使用的伦理和法律问题现在在全球范围内都在争论(例如IEEE标准协会,2019)。学者、行业从业者和政府官员之间关于伦理的对话的部分动机是,技术的形式和功能从与事物相关的行为转向人类本体论范围内的行为。现有的道德准则和法律是基于人作为行动者的本体论假设。因此,这次对话的同样一部分是重新审视道德准则(例如Gunkel,2012b)和法律(例如Calo,2015)所基于的人和事物的性质。
 
与沟通理论一样,沟通中的道德规范也植根于人们作为沟通者的本体论假设(Gunkel,2018)。不太发达的是社会技术系统的道德框架,如算法(Ananny,2016),以及交际AI。传播学者现在必须争论机器应该如何对人类采取行动的问题,反过来,人类应该如何对待机器(Gunkel,2012b)。这些问题与有关交际AI的及时问题有关。例如,谷歌最近推出了一种AI代理,可以在完成管理任务时模仿人声;由此产生的反弹促使谷歌向公众保证,虚拟代理会识别自己(Statt,2018)。关于披露沟通者本质的类似问题也是新兴伦理辩论的一部分,涉及作者身份的相对透明度和“机器人记者”的署名(Montal and Reich,2017)以及关于自动化媒体责任的法律辩论(Lewis等人,2019)。
 
归根结底,在技术和人类与通信相关的不断变化的本质中,问题在于通信的本质。当沟通过程不再属于人类的专属范围时,沟通本身会在多大程度上发生变化?尽管“健谈”技术和社交界面已经存在了几十年,但传播学者在很大程度上能够回避更大的本体论问题,因为与这些设备的交互非常有限。然而,正如我们已经证明的那样,人工智能技术是在人们的日常空间中进行持续和适应流的交际主题。在它们的设计和使用中,它们破坏了围绕人类中心假设开发的理论和沟通规范。
 
例如,这些技术进入新闻业,实际上促使学者们问:“新闻业由谁和做什么?(Primo和Zago,2015;Lewis and Westlund 2015)。但这个问题不仅与新闻业有关,而且确实与所有传播有关。HMC提供了一个可能的答案:技术是一种沟通者,至少在某种程度上是这样(Guzman,2018)。这个答案直接挑战了指导传播研究的制度边界,表明沟通不再是一个只有人类才能进入的过程。那么问题就变成了,我们现在如何定义沟通?我们如何在同一学科中适应人与人之间以及人与人工智能之间互动的研究?鉴于即使在交际AI发展之前,传播学者也无法就其核心概念达成共识(例如Dance,1970),我们预计这个问题没有简单的答案。事实上,我们预测,随着这些设备和程序变得更加复杂,进一步模糊本体论界线,与人工智能的复杂程度的争论将变得更加具有挑战性。
 
结论
技术与人工智能的过渡,从人们交谈的调解人转变为人们同时与之交谈的传播者,为传播学者带来了理论上的挑战和机遇。正如我们所阐明的,关键的挑战是,在形式,功能和人类解释方面,交际AI与技术在传播理论中的主导作用相悖,后者长期以来一直基于植根于人类中心传播定义的本体论假设。HMC的学者们正在通过探索如何将技术重新想象为沟通者来应对这一挑战。这种方法提供了就通信AI技术的三个关键方面提出新问题的机会:(1)人们通过功能维度来理解这些设备和应用程序作为通信者,(2)人们通过这种关系动态与这些技术相关联,反过来,与自己和他人相关联,以及(3)形而上学。 通过模糊围绕构成人,机器和通信的本体论界限来调用的含义。
 
我们在这里的目标有两个:首先,为传播学者提供一个起点,以阐明通信AI与以前作为传播研究中心的技术之间的差异;其次,在HMC内部以学术的形式引入应对这些差异和挑战的理论基础。在此过程中,我们概述了一个研究议程,以进一步发展该学科对人与AI之间沟通的新兴理解。诚然,这个议程的每个方面——功能性的、关系性的、形而上学的——都可以有自己的论文。然而,我们更广泛地讨论这三个问题的目标是为学者们提供一个关于交际人工智能对传播研究的影响的总体图景。我们要强调的是,每个元素都不是孤立存在的;相反,正如人类交流的功能、关系和形而上学方面交织在一起一样,HMC中的这些方面也是相互交织的。因此,传播学者不仅要解决每个领域的具体问题,还要解决有关它们之间联系的更大问题。
 
这里组织的研究议程基于人工智能通信技术,因为它们仍在出现。毫无疑问,随着技术的发展,将确定其他相关方面,并进一步完善这一议程。展望未来,随着人工智能技术越来越多地承担曾经与人类相关的交际角色,这种互动的本质及其对社会和公共生活的更大影响都需要传播学者更加协调一致的参与,利用各种各样的理论和概念来解释一个多方面的现象。

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