智能传播时代怎样研究信息传播

　　4月20日，由北京师范大学计算传播学研究中心、北京师范大学新媒体传播研究中心、清华大学新闻与传播学院新媒体研究中心、《国际新闻界》以及广州大学数字传播与社会治理研究中心联合主办的第九届传媒公信力论坛在北京师范大学珠海校区举行。该论坛以“智能传播时代的社会信任”为主题，吸引了来自北京大学、清华大学、北京师范大学、中国人民大学、上海交通大学、香港城市大学等高校的50余位专家、学者齐聚一堂，大家围绕互联网、人工智能、社会与信任等几个关键词，聚焦智能传播时代的社会信任话题碰撞思想，分享了该领域的前沿研究成果及诸多新思考。

　　正确认识人机信任

　　“AIGC时代已至，前沿人工智能技术深度融入信息传播，特别是大语言模型（LLM）崛起，标志着智能传播时代的来临。”北京师范大学新闻传播学院院长张洪忠提出了他的观察与论断。

　　北京大学新闻与传播学院教授胡泳在题为《人工智能驱动的虚假信息：现在与未来》的发言中表示，在人工智能时代，操纵性内容已变得无时不在、无处不在，同时人工智能增强的虚假信息操作正对互联网构成一种存在性的威胁。新的人工智能技术同样为接受者提供了重构虚假信息的可能性。他认为，可以从问责分配、优质信息的推广以及网络素养的提升等多个方面入手，共同应对这一挑战。

　　香港浸会大学传理学院教授陈安繁通过构建模型，深入探讨了不同正当性来源与网民针对企业失范行为的集体行动之间的关系，从组织视角到公民视角进行了全面而细致的研究。在陈安繁看来，在关注组织正当性的同时，也不能忽视在线行动正当性的重要性。“特别是在中国语境下，如何平衡组织的禀赋、组织正当性与行动正当性，同样是一个值得深入探讨的课题。”陈安繁说。

　　上海交通大学媒体与传播学院教授李晓静则以“解读大模型时代的人机信任”为主题，通过深入剖析以大模型为代表的智能技术如何重塑个体的信息行为，进而改变了社会信任的格局。李晓静特别分享人类对AI和技术的信任是如何形成的这一内容，不仅探讨了其中的层级与维度，还在此基础上提出了人机信任阶级模型，从三个层面深入解析了人机信任，为理解这一复杂现象提供了有力的工具。

　　算法世界值得再研究

　　原始人类的“互渗率”思维在现代思维中仍占有一席之地，有时甚至超越科学话语。中国人民大学新闻学院教授刘海龙在交流中引用了欧洲人类学家的观点。在刘海龙看来，科学思维与原始思维并非对立，而是适应环境的不同知识中介。“在数字技术迅猛发展的今天，新技术的‘原始思维’与‘巫术’应运而生，为使用者带来心理上的确定性和安全感。”刘海龙表示，无论是普通用户还是依赖算法的职业用户，都在与算法互动中创造出各具特色的知识。这些知识通过分享与交流，形成关于算法的现实世界，它们并非纯粹原始思维，而是融合了抽象与逻辑思维，展现出独特的混杂状态。

　　南京大学新闻传播学院教授刘于思深入探讨了“作为群体心理和网络演化机制的审查嫉妒：概念辨析与实证议程”这一主题。事实上，审查嫉妒这一源自大众传播时代的概念，在社交媒介场景中展现出了新的面貌。然而，如何准确界定这一新情境下的审查嫉妒，以及它与相关概念的因果联系，仍需要基础性的概念辨析、理论资源的系统梳理，以及社会科学经验研究的深入细化和实证检验。针对这一挑战，刘于思提出了审查嫉妒演化的四种可能性，且进一步展望了审查嫉妒的未来研究议程。

　　北京师范大学新闻传播学院教授闵勇则以《智能媒体中的可信传播效果研究方法》为题表示，当前智能媒体面临着诸多困境，其中数据失真、方法失能以及结果失效等问题尤为突出。为了解决这些问题，闵勇提出利用社交机器人作为智能传感器的思路，通过构建动态画像和固定画像，有效地建立“领域—信息—用户”之间的关联，并进一步分享了相关的应用案例，这些案例不仅展示了这一方法的可行性和有效性，也为我们在智能媒体时代开展可信传播效果研究提供了宝贵的参考。