论文讲解 · 约 8 分钟 · AI 合成配音

我们是在用 AI，还是在和它交流？

Guzman & Lewis (2020) · Artificial intelligence and communication
New Media & Society 22(1): 70–86 · DOI ↗
开场 编辑设想场景 · pp. 70–71
与 AI 的一段对话
帮我把这段话改得简洁一点。
（改写后的段落……意思却跑偏了）
你刚才理解错了，我想说的是……
知道：它不是一个人却：在跟它说话，等它回应
在用一个工具？还是在和一个对象交流？
NEW MEDIA & SOCIETY《新媒体与社会》· 22(1) · 2020 · pp. 70–86
Artificial intelligence and communication
A Human–Machine Communication research agenda
Andrea L. Guzman · Seth C. Lewis
两条研究线，在这里交汇
Guzman
研究人机传播：人工智能、数字助手、自动化新闻
Lewis
新闻与传播学院 · 新兴媒体讲席教授；多家新闻研究机构研究员
此前合写：人机传播 × 自动化新闻→这一次：所有会交流的 AI
作者介绍：p. 86；pp. 74–75
一项实验 一份研究议程
AI 进入对话之后，哪些问题值得研究？
方向一
功能
方向二
关系
方向三
本体问题
从通道到交流者 pp. 71–74、81
一张老地图
人
→
通道 · 媒介
信 · 电话 · 电视
→
人
传播学长期占主导的一类模型
技术负责传递，说话的是人
一些技术，走到了说话者的位置上
人
⇄
交流者
AI
语音助手
回答你的问题
新闻写作程序
从数据直接写出报道
社交机器人账号
混在人群里发言
AI 之前就有的会说话的设备
车载导航
> 导航到……> 重新规划路线> 取消导航
几句固定指令；不随用户、情境或内容调整
文中讨论的
交流型 AI
输入的信息当时的情境喂给它的数据
→ 据此调整回应
对照出自 p. 72
人 通过 技术说话
↓
人 和 技术说话
from mediators people talk through to communicators people talk with · p. 81
作者没有说：技术从此不再是通道（p. 74）
同一个技术：有时是通道有时是交流者
什么是人机传播 pp. 73–75
人机传播
Human–Machine Communication · HMC
核心问题
人和机器之间，意义是怎样产生的？
又给个人和社会带来什么？
和人机交互有什么不同？
人机交互 HCI
界面 · 操作 · 任务
…… 范围很广
人机传播 HMC
技术站到了
交流者的位置上
有交集，重点不同 · p. 74
不是从零开始 作者回顾的研究
1990 年代Nass 等：人会把电脑当作社会行动者来回应（CASA）
后来知道程序是人写的，话却是冲着机器说的
① 功能② 关系③ 本体问题
本体问题：人、机器与交流的边界
方向一 · 功能 pp. 75–77
机器怎样被设计成交流者？人又怎样把它认作交流者？
以前问：你在和谁说话？
现在问：你在和什么说话？
从 who 到 what（Gunkel，转引自 p. 76）
声音性别等设计线索→像对人一样的反应
对机器有社会性的反应
≠
把它当成了人，或做法和对人完全一样
交流者
人
交流者
机器
都是交流者，
只是不同类型
提醒（Spence，转引自 p. 76）
人与人的交流不是唯一的标准答案；人机交流也不是它的次等复制品
人际传播大众传播……新的格子？
方向二 · 关系：角色 pp. 77–78
AI 相对于我是什么位置？我又怎样理解自己？
很多技术，一开始就被设计成某种社会角色
早期聊天程序
ELIZA
程序：心理治疗师用户：病人
历史上的很多 AI 助手
“助手”
角色：助手＋ 刻板印象的性别线索
角色 ＝ 一份心里的说明书：该怎样跟它说话
角色也不全由设计者决定
它实际做的事
新闻写作程序：
把数据写成稿子
→
媒体和研究者叫它
“机器人记者”
还拿它和人类记者比赛写稿
一个称呼 → 一整套期待
方向二 · 关系：连到别人 pp. 78–79
作者
技术承载着文化价值；角色和关系里也藏着权力问题
批判学者
AI 会带上设计者的世界观和偏见
他们担心
原来做这件事的人，可能被抹去、被看低
有学者认为
女性形象的虚拟助手，会压低现实中助理群体的地位
谁的形象？谁的劳动？多私密的空间？
方向三 · 本体问题 pp. 79–81
什么算人？什么算机器？什么算交流？
“如果把电脑想成某种物种，而不只是机器，我们就已经非常接近科幻的边界了。”
Schramm（1988, p. 353），转引自本文 p. 79 · 转述
Guzman 与 Lewis：本文不采用这种定位
人机器
这条线怎样被理解？又在怎样移动？
人怎样理解技术的本质，会影响看法和行为
甲
乙
丙
更像人更像机器
不同的人，把线画在不同的地方（示意）
边界问题，也连着伦理
2018 · 转引自 pp. 80–81
谷歌展示能模仿真人声音、替人办事的 AI → 引起反弹 → 承诺它会表明身份
自动化新闻
机器写的新闻，署名该怎样标？
对方是人还是机器，接收者怎样知道？
三个方向交织在一起 pp. 81–82 · “谢谢”一例为编辑组织
功能
关系
本体
功能
关系
本体
就像人与人的交流，三者分不开
谢谢
礼貌习惯？结束一轮合作？习惯的表达方式？
CASA 的思路
这里出现了熟悉的人际规则吗？
→
放到人机传播的议程里，继续追问
这句话在对话里起了什么作用？
双方被放在什么角色？
人怎样理解机器与人的区别？
解释可能同时存在：不能只凭一句“谢谢”判断
回到整篇文章 · 人机传播提供的一种理论理解（p. 81）
技术也可以在一定程度上成为交流者
交流本身该怎样重新定义？
作者认为：没有简单的答案
带回今天 编辑延伸
2019 在线 · 2020 刊期
本文 · 例子是 Alexa、Siri
2022 年末
ChatGPT 出现
它提出的问题，今天更加贴身
下次你纠正 AI 的时候
功能
它做了什么，让我把它当作一个可以继续对话的对象？
关系
我把它放在什么位置：助手、老师，还是合作对象？
我又怎样理解自己的角色？
边界
我为什么把这算作交流？
即使它能对话，它和人还有哪些不同？
只当工具当成了人先把这一次交流说清楚
先把这一次交流说清楚，关系才会变成可以讨论的东西
Guzman & Lewis (2020) · New Media & Society 22(1): 70–86
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