可视化知识生产的演变、机制与伦理体系构建

　　数智出版时代，可视化技术深刻重塑了知识生产与传播模式，在提升效率与体验的同时，也引发了复杂的伦理挑战。本文系统梳理了可视化知识生产在数智出版领域的发展历程与运行机制，重点剖析了版权归属模糊、视觉公正性与透明度缺失、隐私安全风险、内容准确性与同质化等核心伦理问题，进而提出构建一个包含信息准确性、版权保护、隐私安全、算法透明公正等多维度的伦理体系，旨在引导数智出版中可视化知识生产健康、可持续发展，推动构建开放、公正、包容的知识共享环境。

　　可视化知识生产的兴起与伴生伦理困境

　　可视化技术广泛应用的同时，也引发了多维度的伦理冲突，具体表现为以下核心困境：

　　版权归属的合法性危机。生成式人工智能（如Sora、文生图工具）创作的可视化内容虽具有独创性，但其创作主体存在法律真空。算法由人类设计训练，但人工智能无法成为著作权主体，导致传统“创作者—作品”权属关系被彻底解构。

　　系统性隐私侵蚀与数据安全风险。可视化生产高度依赖用户行为轨迹、生物特征等敏感数据。数据采集与处理环节的透明度缺失，易引发未授权数据商业化利用与敏感信息泄露。

　　知识准确性与科学性的消解风险。人工智能生成内容的“统计拟合”本质使其在复杂问题处理中频现误导性输出。训练数据的同质化进一步导致内容创新匮乏，而深度思考机制的缺席更使知识呈现“表象化”特征，严重损害学术严谨性与出版公信力。

　　算法偏见引发的视觉公正性失衡。可视化设计内嵌文化编码与认知偏见。未经公平性校准的算法可能固化社会歧视，例如地域经济数据地图因色彩编码不当，反而强化对区域发展不平衡的刻板认知。

　　可视化知识生产的演变历程与运行机制

　　可视化技术的范式演进。可视化技术在数智出版中的角色经历了根本性转型，其发展脉络可划分为三个标志性阶段。科学计算可视化（1980—1990年代）聚焦于专业科研场景的实验数据图形化转译，例如流体力学模拟的等值线图；信息可视化（2000—2010年代）应对互联网数据爆炸，通过树状图、网络关系图等抽象模型揭示复杂数据关联；知识可视化与沉浸式交互（2020年至今）则深度融合生成式人工智能与虚拟现实、增强现实技术，构建动态知识图谱与叙事体验。这种演进的核心在于功能定位的质变——可视化从辅助性的“信息呈现工具”升级为主动性的“知识建构引擎”，通过视觉逻辑重构出版规则，形成“视觉中心主义”的知识生产新秩序。典型例证是短视频平台以算法推荐机制，使“前3秒完播率”“画面冲击力指数”等视觉指标成为内容传播的核心筛选标准，重塑了知识价值的评估体系。

　　知识生产模式的三重重构。可视化技术的普及推动了知识生产范式的结构性变革。首先，Web2.0架构推动出版业从机构竞争转向平台生态竞争，平台规则系统成为知识生产的隐形架构师。抖音的流量分发机制、知乎的权重算法等使个体创作者通过视觉叙事获得话语权。其次，知识创造过程被转化为可视化劳动：用户通过拍摄实验过程、动画演示等实践将抽象理论具象化，其劳动价值由平台算法实时量化，形成去中心化的“产消合一”共同体。最后，视频的动态性特征使知识产品永续更新，维基百科视频条目的年均修订次数远超文本版；生成式人工智能实现了文本指令到高清视频的瞬时转化，彻底解构线性生产链条。

　　基础设施转型：平台化网络中的行动者重组。可视化知识生产的效能依托于数智知识基础设施的系统性支撑，其本质是技术、制度与行动者深度耦合的复杂网络。物理—数字系统的融合重构体现为基础设施从实体机构向数字平台的扩展：中国知网等平台通过人工智能技术渗透出版全流程，智能选题系统捕捉研究热点，自动化引擎生成数据可视化报告，个性化算法实现精准推送。算法成为支配资源分配的核心枢纽。流量分发规则直接决定知识可见性，导致全球前10%的出版机构占据平台大部分的推荐流量，这种“算法马太效应”构成伦理困境中公平性缺失的结构性根源。

　　演变与机制的辩证关系。可视化知识生产的历时性演进与共时性机制共同构成伦理困境的生成基底。平台基础设施化导致资源垄断，引发创作者与平台的版权归属博弈；视觉逻辑的体验价值中心化催生数据掠夺，用户行为数据沦为算法优化的“燃料”；媒介逻辑的商业化规则固化算法偏见，深化数字鸿沟。当JoVE期刊将论文转视频的周期压缩至48小时时，内容错误率明显上升；TikTok科普视频的平均信息密度远低于专业期刊。这些现象印证了效率与质量、创新与伦理的深刻矛盾，唯有解构运行机制的多维互动，方能为伦理治理提供精准干预路径。

　　构建可视化知识生产的伦理体系

　　伦理治理的理论根基与原则框架。媒介化治理理论主张将伦理规范深度融入媒介制度的运行机制中，通过限制平台算法的权力来缓解视觉逻辑过度支配所带来的危机；负责任创新框架则要求在技术设计的初期阶段，对其潜在的社会影响进行精准预判，例如，生成式人工智能对传统著作权制度构成的挑战，与本文对版权归属问题的探讨相互呼应；数据正义原则着重关注算法透明度与权利公平性，直击前文所剖析的“马太效应”这一结构性问题的根源。

　　在隐私安全风险防控方面，需采用双向加固模式：医疗出版平台通过应用联邦学习技术，实现医院本地化模型训练，确保患者数据的隐私性，使其能够在本地安全处理；中国《互联网信息服务深度合成管理规定》强制要求建立生物特征脱敏机制，以防止隐私泄露。

　　为了提升内容准确性，应融合智能核查与深度激励机制，如PubMed数据库开放API，供出版平台嵌入事实核查插件，自动标注如“CRISPR基因编辑”等术语的证据等级。同时，需结合技术制衡与制度监督来修复算法公正性，如TikTok公开了部分内容曝光权重参数，接受公众监测。

　　技术演进中的动态调适机制。在面对生成式人工智能技术所带来的颠覆性创新，尤其是文生视频技术对视频出版领域产生的冲击时，伦理体系迫切需要构建一种双循环适应机制。在内循环中，应以技术驱动规则的持续迭代：针对可能出现的深度伪造危机，需新增有关生物特征合成的禁令；同时，平台应设置“禁用名人面孔生成”的底层协议，并在检测到违规行为时启动熔断机制。在外循环中，需通过社会共识推动制度重塑：应将媒介伦理素养纳入国家新课程标准，要求学生必修“识别数据偏见”模块，其教材案例应包括前文所述的地域经济地图误导事件。这种动态调适机制使得伦理体系能够在保持原则稳定性的同时，具备快速响应变化的能力。

　　伦理体系的结构性治理效能。该体系凭借三项关键机制，有效化解了前文所述的根本性矛盾。首先，为应对平台垄断问题，实施了数据开放义务与反垄断政策相结合的公共化改造，例如专业知识平台的API接入公共图书馆，使知识基础设施回归准公共产品的属性，从而有效缓解资源分配不公的问题。其次，通过强制要求短视频平台关闭“无限滑动”设计等可解释性认证手段，减少青少年的日均使用时长，有效保障用户的认知自主权，进而对视觉逻辑进行价值重置。最后，通过众包平台标记可视化中的偏见，促使算法修正，增加边缘群体内容的曝光量，有效扭转“产消者剥削”的循环。这些举措充分彰显了该体系的核心价值，即把伦理规则由外部约束转化为内生逻辑。此外，还应规划建立国家级知识伦理实验室，促进国际间伦理共识的达成。

　　（作者康媛璐为内蒙古党校公共管理学院副教授，布和为中国人民大学新闻学院博士研究生）