2023—2024全球人工智能媒体发展研究报告（概要版）

一、各国政府强化AI顶层设计和整体统筹，头部公司加紧AI产业布局

  人工智能技术及应用的迭代发展与广泛普及，对各国经济、文化、传媒等领域产生深远影响，成为驱动社会发展的变革性力量。在这一背景下，各国政府加紧制定相关政策和法规，一方面保障人工智能技术的持续创新，在新一轮科技革命中占据有利位置；另一方面开始聚焦人工智能技术治理，不断明确人类价值观在技术系统中的原则和尺度，积极构建与人类价值观一致的智能系统。

  在政策方面，各国政府先后秉承“创新与规制”并行的发展理念，以防坠入“科林格里奇”之境。美国作为科技研发大国，始终保持全球“领头羊”的地位，注重国家和经济安全。2023年5月，美国白宫更新发布了《国家人工智能研发战略计划》，强调支持人工智能研发帮助美国应对面临的重要挑战和机遇，增加了新的战略计划以强调国际合作[1]；10月，美国总统拜登签署颁布《关于安全、可靠和值得信赖的人工智能的行政令》，明确了美国政府对待人工智能的政策法治框架，确保美国在人工智能信任和管理风险方面处于领先地位[2]。加拿大立足“小精尖”产学研，推动研究资源与商业化结合。加拿大标准理事会（SCC）发布了《全球人工智能标准化现状即对加拿大启示的白皮书》，探究如何利用人工智能标准和合格评定，来保障人工智能稳步、健康地发展[3]。英国政府加速向人工智能经济转型，出台《促进创新的人工智能监管方法白皮书》[4]，多方并举，力图在2030年年底成为科技超级大国。2024年，欧洲理事会正式通过《欧盟人工智能法案》，这是一项管理人工智能开发和使用的法律，采用基于风险的监管方法，根据AI系统对人类健康、安全和权利构成的威胁，对其应用不同的规则[5]。德国力图打造“人工智能德国制造”品牌，德国联邦教研部（BMBF）发布《人工智能行动计划》，明确“德国制造”人工智能的独特卖点，以及如何将人工智能与德国现有的优势进行最佳整合[6]。瑞典立足基础要素发展，专注传统优势产业，发布《国家人工智能方法》，聚焦教育与培训、研究、创新与应用以及框架和基础设施四个方向[7]。以色列将智能交通、数字健康、精准农业、智慧城市等作为重点发展领域，旨在由“创新国度”向“智能国度”转变[8]。新加坡高度重视技术发展对社会发展的带动作用，实施“智慧国家2025”计划，全力建设“智慧国家”[9]。日本在原先“东京社会5.0”计划的基础上，进一步做扩展和加深，着力打造“超智能社会5.0”。2024年1月，日本发布《人工智能运营商指南（草案）》，旨在应对以生成式人工智能为首的技术变化，通过整合更新现有政策，为人工智能开发人员、提供商和业务用户提供统一的人工智能治理指导原则，以促进人工智能的安全使用[10]。中国政府在2024年两会期间，首次提出“人工智能+”战略，不仅顺应了全球AI发展的潮流，更与中国产业升级的大势紧密相连，为传媒产业的发展开拓了新的可能性[11]。此外，中、美、德、日等28个国家和欧盟共同签署了《布莱奇利宣言》，旨在通过国家合作，建立人工智能监管方法[12]。

  在国家政策支持下，大量互联网企业也将人工智能作为产业革命的突破口，不断扩大产业布局。国外以Open AI、谷歌、META为代表，它们以一种竞合的态势不断主导人工智能技术的发展方向和应用领域，在技术投资、创新、实施方面引领全球。Open AI以投资方式借力生态资源，快速整合生成式AI的系统布局，从基础研究到应用探索、从伦理关切到开放合作，致力于构建更智能、强大的人工智能系统。Google将Gemini全面融入Google Search、G-mail、Notebook LM等产品中，驱动产品创新，并长远布局人形机器人的上下游产业发展。META推出大语言模型Llama 3，共有80亿和700亿参数两种版本，在常识推理、问答、数学推理、代码生成、语言理解等能力上表现优异，并融合进Facebook、Instagram等应用中。META在开源了“分割一切”的SAM模型后，又发布了一组名为DINOv2的开源模型，后者能产生高性能的视觉表征，无需微调就能用于分类、分割、图像检索、深度估计等下游任务[13]。在中国，百度、腾讯、商汤科技等企业持续深耕大模型领域，快速打通AI在各个垂直场景中的应用，提供从基础设施、算法、工具、场景到解决方案的全链条AI服务。百度AI的核心业务包括AI平台（百度大脑、百度云、百度智能云）、AI应用（百度搜索、智能小程序、智能小屏、智能音箱、智能驾驶、智能健康）和AI硬件（昆仑系列和飞桨系列），在“芯片-框架-模型-应用”四层进行全栈式布局。商汤科技以原创技术体系为根基，以Sense Core商汤AI大装置为核心基座，布局多领域、多方向前沿研究，快速打通AI在各个垂直场景中的应用，向行业赋能[14]。商汤大模型“日日新5.0”，具备200K个推理上下文窗口，在自然语言处理、图片生成、自动化数据标注、自定义模型训练等多个方面均具备了强大的能力。腾讯快速推进混元AI模型，在后端优化基础模型的同时，加强前端场景的应用，利用AI促进和提升产品创新、商业化和运营效率。值得一提的是，腾讯引入人工智能技术赋能腾讯体系内的广告业务逆势增长，网络广告业务成为2023年腾讯营收增速最快的业务，同比增长23%达到1015亿元[15]。

二、AI技术加速释放传媒生产力，使其成为社会信息系统运行的基础

  Chat GPT快速迭代发展带来的传播革命是一场“元技术”革命，它在所有信息技术中起到基础性、奠基性作用，对传媒生产力的释放是“裂变”式的，将成为社会基础设施并对经济社会结构和形态产生深远的影响，不断产生新产业、新模式、新动能。作为“元技术”的代表，大语言模型在获得百亿级规模后将产生“涌现”能力，为传媒行业的新质生产力提供“源动力”，它所开创的“拟现实社会”正在搅动甚至颠覆已有的知识生产、信息传播和社会关系规则。

  以世界模拟器著称的Sora，借助时空补丁技术和扩散型Transformer架构自动构建起一个仿真虚拟世界的AI系统，彻底消融了虚拟与现实的边界，成为通用人工智能的一个里程碑。从时间维度看，Sora不仅能生成长达1分钟的视频，还能将视频沿时间线向前后扩展，从而呈现出对象在时间轴上的变化；从空间维度，Sora能创造出带有镜头语言变化的视频，呈现出多个角色和特定动作在复杂场景中的运动。从现实层面讲，Sora的价值在于其将虚拟世界的模型落地到具象化的物理世界模型之中，能够通过大量的数据分析、机器学习、深度学习，在掌握一些物理世界法则、规律及因果关系的基础上，模拟和预测现实世界中的事物演变趋势，这将有助于“利用视频生成和预测技术在动态环境中建立智能体与环境的交互，适用于各种环境和情境的智能策略网络，为实现智能互动和智能控制提供新的解决方案”[16]。同样是基于Transformer模型的对话生成系统，Chat GPT通过大量的文本数据训练得到了强大的语言生成能力，从GPT-2到GPT-4与GPT-4o，除了参数量的指数级增长，实现更好捕捉输入文本中的语境信息和语言结构，生成连贯、自然的对话内容以外，还“嵌入生产生活的各个角落，从优化供应链管理、提升智能制造水平，到促进医疗健康、金融服务的个性化，为经济增长开辟了新的空间”[17]。例如，GPT 4o凭借其强大的实时交互能力、多模态意图理解能力、全球语言通识能力在具身智能、远程医疗、教育教学等行业场景发挥着重要作用。

  近两年，大模型经历了探索期和快速发展期，基座模型与垂类模型数量上不断增加。基座模型是大模型应用的原型模型，经大量通用数据训练，具有较强的基础能力，开发基座模型需要具备一定的超算能力和互联网数据资源基础，基座模型领域已经成为大模型赛道头部企业的角力场[18]。例如Open AI开发的GPT模型、META的LLaMA，以及华为的盘古大模型等。垂类模型往往关注具体的应用场景，锚定垂直领域的大模型开发。例如，Jasper团队开发的Jasper聚焦内容生成、剑桥大学开发的Visual Med-Alpaca应用于医疗行业等。垂类大模型的涌现，可以推动建立起各行业与大模型的触达，推动电影式想象向现实化落地。“2023年8月，中国首批通过备案的人工智能大模型名单出炉，这意味着这些生成式Al产品可以正式面向公众开放注册、提供服务，此前的大模型产品多采用邀请注册制，仅开放给企业合作伙伴使用。百度（文心一言）、字节（云雀大模型）、商汤（日日新大模型）、中科院旗下紫东太初大模型、百川智能（百川大模型）、智谱AI（GLM大模型）、Mini Max（ABAB大模型）、上海人工智能实验室（书生通用大模型）8所企业/机构的大模型位列第一批名单”[19]。

  大模型的迭代发展加速了专业媒体向通用型媒介转型，传媒业开始以数据、平台和服务的形态向社会各领域渗透，成为社会信息系统运行的基础。通用型媒介具有三大特征：首先是媒介技术成为社会领域中的通用性技术，被编织进高度聚合的全球智能语义网络系统；其次，媒介数据成为社会运行的通用要素，媒介产品成为跨越社会层级的普遍性消费对象；第三，媒介系统成为社会整体运行的价值基础。人类的知识生产方式也在发生转变，在经历了互联网时代、社交媒体时代、算法时代，发展到人工智能时代，整个社会知识生产的体系正在发生深刻变革，从网络化知识、计算的知识，转向人工智能中介的知识。这意味着，基于大语言模型的生成式人工智能所产生的知识，将重塑媒体行业的运行、整个社会的未来发展，以及社会结构的组织方式。

  AI技术簇还包括5G、物联网、区块链、大数据、云计算等，它们之间相互赋能，共同发力。物联网是大数据的主要来源，大数据需要依赖云计算进行存储与分析，人工智能则需要大数据、云计算结合算法优化模型，而成熟的AI模型又能提升物联设备的智能化程度，5G则作为通讯网络发挥纽带作用[20]。技术间的相互赋能则又带动相关产业的发展。全球5G商用进入高速发展期，“5G+”模式成型，在工业、医疗、传媒等领域不断提升产业效能。物联网以人、机、物互联互通的技术优势推动市场快速发展，在金融机构、安全、零售、政府、医疗保健和制造业等众多行业中得到了广泛应用。区块链技术作为数字货币的底层技术，以其不可篡改、去中心化的特性，使信息更加真实可靠，在信息传播、验证、保护等方面表现出极大潜力[21]。大数据与云计算的联合赋能，既提供资源和应用的网络化交付方法，又应对巨大的数据量所带来的技术挑战，它们立足基础层与平台层，正在加速驱动数字经济社会智能化转型。

三、以元宇宙为代表的数字文化产业进入高速发展期

  得益于海量数据和优化算法，大模型具有巨大的参数规模和深度，能够对现实世界的各种事态进行模拟、预测与决策。在大模型的支撑下，5G、VR、AR技术开辟数字文化产业新赛道，不断塑造发展新动能新优势，为元宇宙产业创新、短视频直播产业赋能、虚拟现实用户体验升维，以及AIGC实现全球新闻生产等注入新生产力。

  大模型与元宇宙是一体两面，它们都以大数据与算法作为运行的基础，通过智能交互生成内容，实现用户的个性化体验。大模型面向物理世界，元宇宙则旨在构建一个与现实世界相似的虚拟空间，“大模型为元宇宙提供了智能化的技术基础和服务支持，元宇宙为大模型提供了广阔的应用场景和发展空间，双方共同推动着现实世界的进步与发展”[22]。随着大模型技术的加速迭代，元宇宙产业也迎来新的发展空间，成为全球巨头持续抢占的高地。主要表现在：第一，虚实融生，元宇宙推动媒介融合迈向新阶段。媒介系统是元宇宙的基础要素与生存规则，媒介系统包括媒介技术、媒介所有权、组织结构、叙事形态等诸要素，各部分融合赋能共同推动元宇宙的基础设施建设与体验升级，元宇宙产业的发展也为传播媒介开辟了新的功能和应用场景。可以说，元宇宙是一种未来的融合形态，以“虚实融生”为显著特征，是物理现实、虚拟现实和增强现实的相互融合的共融共生、虚实融生。第二，沉浸体验，数字化分身拓展人类时空生存维度。用户的“数字化分身”帮助其更好地进入虚拟现实的叙事场景，不断拓展人类时空生存维度和想象空间，产生极强的真实感和情感共鸣，进而形成独特的元宇宙“沉浸式”体验。第三，新闻游戏，用户将迎来游戏化新闻消费的新入口。游戏化新闻将通过生产沉浸式、个性化、趣味性的新闻产品，覆盖不同消费者，借助新闻触景抢夺用户注意力资源，这将成为新闻媒体不断深入媒体业务的一个新发展趋势。再者，元宇宙产业还赋能“媒体+产业”模式，助力运营模式创新，打造全息化社交体验，重塑人机交互生态。未来，元宇宙产业需持续突破技术发展瓶颈，不断完善产业发展规范。

  短视频与直播已成为全球范围内重要的娱乐、生活和社交方式，依靠5G大宽带、低时延、广连接的技术特性，短视频与直播带来主流媒体传播效能的提升。另一方面，短视频与直播吸引的流量窗口推动电商经济持续高涨，带动全球数字经济高速增长。全球5G进入规模化商用阶段，实现了移动传播在内容生产、场景融合、精准分发方面的智能化。包括中国在内的主要国家已经开启6G技术演进的研究和探索，“在峰值速率、连接密度、定位精度以及比特能效等方面都将比5G有大幅提升”[23]。随着全球公司不断布局元宇宙产业发展，VR技术作为优化用户元宇宙体验的媒介，VR相关产业同样迎来技术爆发期，开始新一轮的技术再生。数据层“VR+Cloud”可将数据云端化，实现设备轻量化与移动化；平台层“VR+5G”能打造虚拟现实丰富的应用平台；应用层“VR+AI”能提升VR产品的智能化水平。预计2026年，整个VR产业将迈入完全沉浸期[24]。

  全球新闻生产机器人产业涵盖了写稿机器人、社交机器人、采访助手、视频字幕生成和语音播报、虚拟主播等多个方面[25]，已广泛应用于国内外主流媒体的内容生态之中。在全球新闻生产方面，新华社的快笔小新、今日头条的张小明、美联社旗下的Word Smith等写稿机器人凭借自身多模态的创作功能极大解放了新闻采编生产力并提高了编发效率。同时，不同媒体旗下的机器人往往注重不同的功能开发，如新华社快笔小新主要聚焦数据新闻、数据可视化等。在数字人与虚拟主播方面，新壹科技发布“新壹视频大模型”，并上线商用平台“新壹数字人平台”，基于新壹视频大模型，24小时内即可完成一个数字人的训练[26]。虚拟人IP企业蔚海灿娱基于GPT模型，将旗下艺人声音接入，使旗下艺人的虚拟人能够以艺人原声生成音频内容。在社交机器人方面，研究者已经在推特平台上发现了Fox8-23等由大语言模型驱动的社交机器人网络。这些机器人的活动时间线中转发、回复、原创推文比例符合真人用户特征，能够与真人用户互动。经检测，botometer等机器人识别工具与GPT Zero等AI生成识别工具对此类账号均未获得可靠的识别效果。再者，智能机器人也已深度介入广告创作，应用于广告文本的写作。独角兽人工智能企业Jasper基于GPT-3模型开发的同名文案生成模型已经被广泛应用于商业文案的写作[27]；电视广告和数字视频广告领域的头部创作服务商Waymark拥有完善的素材模板资源，接入GPT模型开发出自动生成广告脚本功能[28]，实现广告创作的“傻瓜式操作”。

四、智能媒体重塑行业发展模式，创新应用场景与服务

  当前AIGC的发展状况总体上面临着高需求、低留存和低黏性的特点，其本质在于同质化的产品数量日益增多，而产品的价值供给却被不断稀释。生成式AI缺的不是用户场景和客户需求，而是如何开发更多的新场景与新服务，为用户创造足够深的价值，来让他们留存下来并成为活跃用户，这同样是AIGC时代传媒业发展面临的困境。拓展需求池，实现对特定行业的深入理解，在垂直领域实现传媒大模型与应用场景的有效结合，将成为破题的关键。

  传媒业与人工智能有着天然的“亲和力”[29]，它们的融合带来了内容生产的变化、传播渠道的迁移，以及服务场景的创新。智能媒体在信息采集与线索挖掘、内容生成与编辑、内容审核与过滤、内容分发与算法推送、新闻获取渠道等方面变革了以往依靠人力经验决策而进入人机协同的内容生产模式。针对新闻生产与分发业务，从新闻生产视角，机器学习能够借助海量数据发现新闻线索；自然语言实现结构化信息的自动写作以及在非结构化数据中提取摘要；语音处理能创造新闻消费的语音交互界面、自动听写采访录音，以及自动抓取视频引用制作标题；视觉信息能识别面部微表情，做高清图像辨认，帮助视频及照片自动加标签；机器人则能实现自动化写作、非常规视角拍摄、传感器数据收集[30]。从新闻分发视角，算法与社交相结合，驱动新的内容分发革命，社交算法分发包括传统的时间重力算法分发、关系加权算法分发、兴趣加权算法分发、互动加权算法分发，以及混合算法分发等[31]。智能媒体不仅变革了传统媒体内容生产的方式和传播渠道，还不断延展自身的应用场景，深入理解行业需求和挑战，实现传媒业大模型与服务场景的有效结合。潮新闻以吉祥物“潮奔奔”形象为依托，推出全新“潮奔奔”AI助手，作为新载体、新桥梁，衔接客户端的内容和服务，能够实现内容智能检索、新闻推荐、热门活动推荐、旅游路线生成等功能，以便用户高效获取信息[32]。传媒业正在借助自身的品牌、内容和市场资源优势，瞄准“to B”市场，合作建立包括新闻资讯专属大模型、财经媒体专属大模型、智能手语数字人等在内的垂直模型，实现传媒领域语料库的共建共享，推动传媒业向更先进的产业质态、更强大的人工智能产业集群迈进。2024年2月，上海广播电视台成立生成式人工智能媒体融合创新工作室，重点布局文化传媒领域人工智能重大应用场景建设。工作室确立了财经媒体专属AI大模型、新闻资讯类大模型应用、智能语音和大语言模型应用、智能手语数字人、生成式智能与多媒体通信、人工智能应用下的传媒伦理研究六大重点攻坚方向，着力推动传媒领域语料数据库的共建共享，推动数据处理工具的开发与维护，编制大模型传媒语料数据地方标准，发布传媒领域高质量语料数据集，加强人工智能媒体融合领域的理论研究和人才培养，助力上海打造人工智能世界级产业集群[33]。

  智能媒体还向其他行业领域渗透，凭借自身优势优化与创新行业业务场景，深入对接用户需求，实现融合赋能。在智能广告方面开启了广告高效率、低成本、个性化的新时代。“将人工智能用于广告调查，能够更快、更全面地获取相关信息，还能对未来流行趋势进行预测；人工智能可以模拟设计师的创意过程，在确定广告的基本基调后，将数据库中的各种广告元素进行合理的联想、组合、搭配，生成设计初稿，而后再由设计师审阅修正，形成最终的广告；人工智能在广告分发环节能精准定位目标客户、筛选与推送。它通过对用户的兴趣、使用行为及其他相关信息进行追踪和收集，配合广告发布系统进行匹配和智能组合，生成个性化广告内容并精准推送，从而极大提高了广告的投入产出比”[34]。在教育教学智慧化方面，智能媒体将重塑教育应用前景，帮助搭建智慧课堂，实现认知学习向感知学习的转变。智慧课堂的搭建需要参考元宇宙的技术模型，除了算力、通信、区块链等作为技术基底，还要借助VR、AR、AI等媒介技术打造智能教学系统平台、智能代理或教育机器人、智能教学感知与交互系统、智能教学测评系统等。同时，在这一过程中将始终强调人的能动作用与AI系统的有机结合，发展混合式的增强智能。在车载媒体方面，智能媒体扩展了车载娱乐空间和智能传感信息化的应用场景。在车载中控主屏端，将融合与整车的交互控制能力、方便用户使用；在手机软件端，将提供诸多细致的车载体验和远程控制功能，涵盖了车辆的性能监控和设备预调；在其他方面，智能玻璃能根据乘客的需求展示不同的内容，为驾驶和乘坐带来全新体验。同时，后窗投影屏增强了乘客乘车体验，为广告主提供互动的新途径。再者，基于移动传播理念，打造车载电商平台能够根据车辆位置和路线信息实时生成智能出行服务，车载媒体逐渐成为智能时代场景服务的新入口。智能媒体还将在图书馆、智能家居、智慧城市建设方面提供新应用场景与服务。如人工智能技术为图书馆提供多通路的智慧咨询服务，人工智能技术实现用户以语音、手势等控制智能家居并提供安全检测，以及开展智慧交通、医疗服务赋能城市空间建设等。

五、人工智能媒体面临的伦理困境及应对策略

  面对生成式人工智能应用的快速迭代发展，国际社会对于人工智能伦理的关注和讨论也日益升温。作为提供人类信息社会多元主体关系构建和沟通方式的可供性关键技术，人工智能仍处于“过高期望的峰值”期，其缺乏理性与科学性的应用实践在不断地冲击已有的伦理共识，主要表现在五个方面。

 首先是算法黑箱问题，算法不开源、不透明、难解释，强化了算法在社会决策中的地位，这将削弱人类主导社会发展的势头，带来权责难界定等一系列问题。以社交媒体中内容推荐的混合算法为例，混合算法融合了关系加权算法、兴趣加权算法、互动加权算法等，各算法权重由AI自行决策，可能带来注重关系加权形成强关系造成内容同质、倚重兴趣加权形成认知茧房、偏重互动加权引发后真相时代的群体极化等诸多问题。其次是数字难民问题，数字难民所呈现的是数字社会信息利益分配的失范。截至2024年1月，全球互联网用户规模达到53亿，占全球人口总量的66%[35]，全球仍然有34%人口游离于互联网之外，难以与智能社会接轨，由此而造成如“数字难民”问题在全球范围内十分显著。同时，世界人口老龄化的进程加速，智能设施的基础性操作仍然是老年人面临的一大障碍，银发一族的数字困境愈发演变为权利困境。第三是数据滥用与伪造问题，“在多模态媒体篡改中，各类新闻报道的图片中重要人物的人脸被替换，文字中关键短语或者单词被篡改。这将改变或掩盖新闻关键人物的身份，以及修改或误导新闻文字的含义，制造出互联网上大规模传播的多模态假新闻”[36]。第四是政治权利转移问题，去中心化与再中心化机制下部分实体政治权力可能在以元宇宙为代表的虚拟场景中发生转移。自由机制下元宇宙等虚拟空间也会受到资本控制，互联网巨头成为互联网的中心化平台，通过制定有利于自己的规则，可能主导虚拟化生存空间，最终发展成为意识形态入侵的新场所，不利于网络社会实现统一治理。第五是偏见与歧视问题，比如人脸识别算法在对于黑人尤其是黑人女性应用时存在偏见，其根本在于数据缺乏多样性，导致系统性偏见，包括人口偏差、内容偏差、历史偏见、技术偏差等类型，这表明在线数据带有先天性的缺陷，如互联网数据本身存在年龄、性别、来源等的不平衡。

  人工智能的结构性缺陷和AIGC的算法偏见决定了新闻造假和传播伦理无法通过纯粹的技术问题加以解决。绿色是新质生产力发展的底色，要以人为本引领智能化建设，充分考虑人的主体性、伦理道德、传播秩序和国家文化安全，建立合规、安全的主流价值范式。对于社会伦理规范，从国家层面，2023年中国发布《全球人工智能治理倡议》，提出发展人工智能应坚持以人为本的理念，智能向善的宗旨，相互尊重、平等互利的原则，强调了和平、发展、公平、正义、民主、自由是全人类的共同价值[37]。2024年欧洲议会通过欧盟《人工智能法案》，划分了人工智能系统的风险级别，并形成对应的责任和监管机制。同时，针对通用人工智能提出具体义务要求，并强调以人为本、保证透明度等伦理要求[38]。从行业层面，2023年世界人工智能大会发布《生成式人工智能伦理自律公约（征求意见稿）》，希望提升人工智能生成内容的可靠性和可追溯、提升人工智能产品和服务透明度，减少生成式人工智能被误用滥用等伦理风险[39]。从人本层面，欧盟发布的最新版“公民数字能力框架”增加了与人工智能、物联网等新兴技术的相关内容[40]，数字素养框架对于人工智能素养评估框架的建立有一定的指导作用。2024年中国中央网信办等四部门印发《2024年提升全民数字素养与技能工作要点》，表明建设数字政府、打造数字社会需要提高全社会的数字素养与技能[41]。对于个人伦理规范，一方面，要注重规范技术标准，加强人才规范化培养，尤其强调人类工作者的主体性，实现“人机和谐共生”；另一方面，提高人类研发技术的透明度，明确算法责任主体，不断完善技术平台的隐私保护机制，发挥人类作为“信息守门人”的职责。

  政治哲学家约翰·罗尔斯（John Rawls）在《正义论》中探讨共生社会下的道德问题时，提出了一个“无知之幕”的概念，其含义是，“假设聚集在一个大幕的后面，每个人都不清楚自己在社会中扮演怎样的角色，此时众人制定的规则才可能是正义的”[42]。根据国外的一项实验游戏证明，“当参与者置于无知之幕，面临不同的道德原则选择时，无论他们的风险偏好或政治取向如何，他们始终更喜欢优先顺序原则，即人工智能助手帮助弱势群体成员，而不是最大程度地提高生产力。同时，当被试者知道自身身份属性而再次参与游戏实验时，他们也愿意坚持之前的原则”[43]。无知之幕为AI伦理研究提供了一个切入点，有助于为AI规范界定原则尺度，确保我们选择的规则对各方都公平。人工智能“价值对齐”越发成为关涉AI控制与安全的重要问题，各国政府和学术界普遍认为，需明确人类价值观在技术系统中的原则和尺度，构建与人类价值观相一致的智能系统。

（作者简介：严三九，上海大学新闻传播学院院长、博导；

王虎，上海大学新闻传播学院教授、博导，全球人工智能媒体传播研究院研究员；

彭新宇，上海大学新闻传播学院博士生）

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【17】余丰慧.GPT-4o：技术民主化与全球经济重构[EB/OL].腾讯网, 2024-5-14.https://new.qq.com/rain/a/20240514A08S2M00.

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