哲学视域下的智能传播*①

林 凌

(上海财经大学 人文学院，上海，200434 )

大多数网络舆论经过意见交流能让公众达成相对共识，但少数网络舆论却是非典型的，因为公众经过意见交流非但不能达成意见共识，反而加速网络群体极化，形成更尖锐的意见对立，轰动全国，影响全社会。我们称这种舆论为重大网络舆论。重大网络舆论不仅经常与重大公共突发事件相关联，舆论客体具有某种“主题元素”(1)孙笑侠：《公案及其背景——透视转型期司法中的民意》，《浙江社会科学》2010年第2期；孙笑侠：《公案的民意、主题与信息对称》，《中国法学》2010年第3期。，而且与网络传播主体、媒介和传播系统密切相关。从网络舆论的社会影响力来说，少数冲突性、对抗性舆论所产生的社会影响力远远超过大多数达成社会共识的舆论影响力总和。

智能技术介入信息收集、分析和解释，将重构网络传播的基本旨归与框架。一方面，人工智能技术大规模深度“入侵”网络传播后，无论是人类利用人工智能技术掩盖事实真相，还是人工智能技术程序性地呈现部分真相、强调真相片断和局部，都将影响网络传播。“我们所谓的真相，永远是经过一定的结构性或程序性处理过的被再现的‘真相’，真实的真相永远会和我们之间保持一定的距离。”(2)蓝江：《后真相时代意味着客观性的终结吗》，《探索与争鸣》2017年第4期。这种现象也许并不普遍，但即使少数真相与我们保持一定的距离，也足以影响网络传播效果。另一方面，随着人工智能技术的普及和广泛使用，人们越来越依赖智能手机、智能手环、智能眼镜等智能工具进入技术化生存状态，“这种技术化生存方式既消解了人的自然意识和能力，也降解了人的身体能力，更弱化了人的心智和情感能力”(3)唐代兴：《技术化存在的后人类社会取向》，《江海学刊》2019年第1期。。客观世界不再是人们亲眼目睹的在场呈现，它将以人与人、人与物、物与物交流后的虚拟形态、数字形态呈现，使得经过数字化加工的虚拟真相出现同一客体多种“真相”的现象。虚拟真相也称数字化真相，是对事实真相本体的外溢，它颠覆了启蒙运动以来真相具有唯一性以及使用人类理性求解真相的原则。人们接触什么媒体，获得什么信息，如何与世界链接，以及如何理解这个世界，几乎都依赖新技术，依赖算法与大数据。至此，智能技术与人越来越融为一体，人类将从技术化生存状态跨入技术化存在阶段。

一、传播的技术性转向

21世纪第二个十年以来，对于媒介的物质性研究成为学术热点。海德格尔、拉图尔、唐·伊德和德布雷等人的著作被集中翻译或者重新解读，为这场媒介的物质性研究注入学术资源，进一步激发了学术研究的想象力。媒介的物质性研究尽管视角和结论不尽一致，但在物质和非物质、比特和原子二元对立的想象之中，我们正被带入一个非物质文化时代，“无论是来自哲学的新物质主义，还是来自于物向本体论，或者来自于拉图尔的ANT理论，更强调物本身的主体性”(4)章戈浩、张磊：《物是人非与睹物思人：媒体与文化分析的物质性转向》，《全球传媒学刊》2019年第2期。。对于网络传播来说，媒介的物质性转向是以技术对信息传播的再塑造而显现的，智能技术至少从三个维度影响网络传播系统。

第一，从主体和客体维度看，智能物虽然难以具有人的主体性，但从信息主体和客体角度看，人工智能技术通过人机协作或者作为独立的传播媒介，正在成为拟制信息传播的主体。传统观点认为，物质是客体，人是劳动的主体，主客体界限分明。人工智能技术正在消解信息主体和客体的界限，重塑二者之间的关系，从前被认为是客体的人工智能物越来越具有主动参与信息建构的能力。人工智能技术的广泛使用让人和技术相互嵌合，人们越来越依赖技术去收集、分析和传播信息，人和技术协同发挥作用的趋势越来越明显。人工智能时代，“我们需要做的工作，是重新联结人和机器”(5)吴璟薇、许若文：《基因编辑与后人类时代的科学伦理 ——专访哲学家罗西·布拉伊多蒂》,《国际新闻界》2019年第4期。。当技术重新联结信息主体和客体后，所有信息主体都集中于智能网络空间，形成网络界面舆论。在这个网络界面上，政府、传统媒体、机构、用户乃至智能物都将以传播节点形式出现，共同推动意见交流和舆论传播，主流媒体设置议题的能力被弱化。对人和技术互嵌的混合主体而言，人难以剥离人工智能技术而独立发挥作用，技术增强了人传播信息的能力，并内嵌于信息传播主体而成为其有机组成部分。

虽然模仿人类语言和思维逻辑的强智能技术尚未成熟，但是感应智能技术和计算智能技术已经成熟，且被广泛运用于生活、生产领域，正成为影响信息传播的重要因素。感应智能技术广泛应用于各种物质媒介上，比如摄像头、人脸识别器、工业物联网等，它们将所收集的信息直接传送给智能终端，或者经过数据分析处理后发送给智能终端；感应智能技术不受自然环境和人类生理条件限制，将在更广阔的空间和“深度时间”里影响信息传播。(6)Zielinski,S,Deep Time of the Media:Toward an Archaeology of Hearing and Seeing by Technical Means,Cambridge:the MIT Press,2006,p.7.计算智能技术极大地提高了信息和人的匹配性，使得用户可以获得他们感兴趣和需要的信息，虽然研究者担忧其产生“信息茧房”问题，但计算智能技术通过信息匹配提升了人们收集、接受和判断信息的能力，增加了技术匹配和传播信息的作用。有学者称之为“微控制”现象，“能够将任意的决定施加他人，这些决定对个人而言微乎其微，且无法诉诸法院，但日积月累对他们的生活就会产生重大的影响”(7)[英]凯伦·杨、[英]马丁·洛奇编：《驯服算法》，林少伟、唐林垚译，上海：上海人民出版社，2020年，第118页。。因而，人工智能技术正在成为影响信息传播的主体性因素。

随着强人工智能技术和通用人工智能技术的发展，人工智能物将越来越接近人类思想表达，但是，只要没有进入“机器人智能发展到高于生物人时代”(8)唐代兴：《技术化存在的后人类社会取向》，《江海学刊》2019年第1期。，人工智能物便不具有自由意志和自我意识，也不可能成为他人的意志对象，因而，人工智能物难以具有人的主体性。从这个角度说，人工智能物不会成为独立于人的具有自由意志的信息主体。但是，人工智能物又不是传统的信息客体，无论是人工智能技术和人相互嵌合融为一体，还是为人类预先设置而独立从事信息收集、分析和传播活动的智能技术，都功能性地代替人收集、分析和传播信息，进而影响人类主体性构成。海德格尔告诉我们，技术的主导性并不单单体现在它的无处不在，更重要的是，它还体现在，不管用户使用哪一种技术，技术都会对用户灌输某种标准化的思想。(9)[美]戴维·J·贡克尔、[英]保罗·A·泰勒：《海德格尔论媒介》，吴江译，北京：中国传媒大学出版社，2019年，第152页。肖沙娜·朱伯夫分析说，智能技术以资本主义为内在逻辑，催生出“监视资本主义(surveillance capitalism)，其已经不满足于简单‘了解’人们的行为，而是把大规模‘塑造’人们的行为作为首要目标”(10)S. Zuboff,The Age of Surveillance Capitalism:The Fight for a Human Future at the New Frontier of Power,New York: PublicAffairs,2019,p.8.。人工智能技术“塑造人们的行为”，即发挥着拟制信息主体的作用。

随着人工智能技术的成熟和广泛使用，人类已经进入信息主体和拟制信息主体并存的时代，它们各自独立又相互协同主导信息传播。从源流上看，拟制信息主体依附信息主体而发挥作用，若本末倒置，拟制信息主体将难以有所作为；从功能上看，拟制信息主体能独立开展信息传播活动，完全或部分脱离信息主体而存在；从传播效果看，拟制信息主体具有技术的自由性和超越性，全时全息全媒收集、处理和传播信息，深度影响信息传播活动，推动网络进入媒介物质化、信息技术化阶段。

第二，从虚实维度看，人工智能技术视野下的事实真相难以被理性思维和客观数据分析所证实，真相越来越多地以“计算事实”“虚拟事实”形式呈现。数据作为信息的载体，具有消除事物不确定性的特质。有时，数据本身就是新闻，而且是新闻价值和时效性很强的新闻，如新冠肺炎疫情中的病例数据和行人轨迹数据。求证数据的来源和根据，始终是新闻传播追求的目标和基本行为准则。后工业化时代，技术解除了时间、空间等客观因素对人类感知和认知能力的束缚，把人们的记忆、思考延伸到历时性空间和无远弗届的地域，人们所面对的事实真相是技术加工后的真相；尤其是在现代媒介技术高速发展之后，事实真相正被媒介重新结构化。“在今天的背景下(尤其经过利奥塔、鲍德里亚、维利里奥等人之后)，能被数据和事实所证明的真相被边缘化，他们发展出来一套拟像体系，提出了比真实更真实的原则，从而直接消除了唯一真相的合法性，让拟像的真相取代了原本的真相。”(11)蓝江：《后真相时代意味着客观性的终结吗》，《探索与争鸣》2017年第4期。

网络所呈现的事实真相是被计算和主观设计出来的。具身认知科学认为，身体是心智的基础，梅洛-庞蒂将身体区分为“客观身体”和“作为世界中介的身体”，身体与环境的互动受制于情景的约束，因此，认知必须呼应于情景变化。越来越发达的人工智能技术全时全息收集人们上网、外出、购物和社交时所留下的各种数据，海量数据成为探求事实真相的唯一凭证，但是，数据本身不直接指向事实真相，对数据的分析和结构化处理是认识事实真相的关键环节。一般来说，个人用户很难具备大规模处理和分析数据的能力，数据机构的数据分析及其真相描述就成为用户还原事实和建构真相的唯一依据。且不说数据处理机构在分析原始数据时是否剔除了脏数据，就算从原始数据到数据画像的过程，也必然包含数据机构的主观价值判断，有可能是根据用户喜好和需要推送计算过的真相，也有可能为了商业利益推送计算过的真相，这时，所谓事实真相乃为“计算事实”。各种新闻反转、网络民粹主义现象的存在就是得益于“计算事实”的支撑。因此，用户在网络上所讨论的未必是客观事实，随着传播者主观价值判断和情感对事实描述的介入，公共事件往往被描述成截然不同或者各有侧重的各种“真相”，事实真相在智能环境下正呈现出虚拟化、计算化趋势。

第三，从宏观和微观维度看，被技术规训的精确叙事的微观意见场域与权力、资本影响的宏观意见场域之间，张力增强。人工智能技术加快了身体媒介化进程，各种可穿戴媒介将“身体视为一个可以被扩展和增强的精密的机械，不仅分担了手机的社交通讯功能，还实现了对身体生物指标、运动行为、情绪状况的监测”(12)宋美杰、徐生权：《作为媒介的可穿戴设备：身体的数据化与规训》，《现代传播(中国传媒大学学报)》2020年第4期。。人作为参与者或旁观者，被各种可穿戴智能化媒介武装起来的身体将自动记录和传送数据，并通过数据挖掘直接呈现事实真相。智能赋权让普通用户在微观意见场域拥有更多的叙事能力，尤其是人工智能技术带来的去中心化、便携化和易操作化将最大程度地提升普通用户的叙事权重，使普通人借助智能技术对真相展开调查，对意义展开追问。自组织理论认为，如果没有外界的特定干涉，一个系统有可能在一定的条件下遵循一定的机制和规律，自发组织起来，实现从无序到有序的进化。(13)杜智涛、任晓刚、付宏：《社会化媒体对议程设置的助推与创新》，《传媒》2014年第2期。鼓励用户贡献内容的UGC(User Generated Content)模式实际上是默许自组织信息运行机制，让智能用户基于特定的兴趣、话题和目的自发构建话语部落，形成公共舆论。

但是，智能媒介场域极易受到权力和资本的影响。一是人工智能技术梳理原始数据或者进行二次运算时，需要预先植入价值准则，而拥有智能技术的权力和资本按照自身需求设置价值规则，致使价值介入的算法规则背离揭示事实真相的初衷。“在不违背原始数据真实性的情况下，选择最具说服力的数据运算和计量方式来呈现工作成果，比如平均数、众数等统计学指标虽然可以传达一定的信息，但是无法全面反映实际情况。”(14)许向东、郑雪婧：《新闻传播中数据使用的价值、问题与规约》，《新闻爱好者》2020年第4期。在权力和资本的推动下，公共意见所描述的事实真相将背离生活常识，挑战公序良俗，引发舆论冲突和对抗。二是当话语从微观意见场域向宏观意见场域迁移时，就事论事的情景语境转向由权力、资本控制的政治-文化语境，势必产生叙事外溢和价值外溢。权力和资本调控的宏观意见场域并非漠视事实真相，而是着眼于追求宏观叙事与事实真相的契合；如果事实真相解构宏观叙事，宏观意见场域则选择遮蔽真相、解释真相乃至逃避真相，所以，舆论场有时会出现权力跨省抓捕、资本集中删帖隐瞒真相等现象。总之，虽然智能技术提高了用户收集、分析信息的能力以及人机协同传播能力，但不意味着弥合了人们的认知分歧；技术如果被权力、资本规训，反而加大网络意见冲突。

二、策动传播的智能技术结构

法国哲学家列斐伏尔提出的空间分析的三元概念为研究媒介和空间关系提供了启示。在第三层次“表征性空间”里，空间实践参与者具身其中，操弄各种空间意义和权力运作方式，共同创造了一个具象化的活空间。(15)Soja.E.W,Thirdspace:Journeys to Los Angeles and Other Real-and-Imagined Places.Cambridge,UK:Blackwell Publishers Inc.,1996,p.68.对于网络传播来说，智能技术已经被成熟地运用于信息收集、识别、计算、发布和推送等领域，改变了人作为传播主体而形成的点对点、扁平的网络传播结构。自从智能技术覆盖和遮蔽人与人联结的底层网络后，普通公众便沦为底层网络传播节点，传播视野和自主性遭到技术的规训，结果是“表征性空间”迁移和腾挪至数字空间，又与现实空间叠加和互嵌而形成独特的传播场域。

第一，从传播需求角度看，智能技术全时全息地收集、识别、分析和传送信息，构建以需求为中心的动态信息网络。智能技术发展是为了更好地为人类提供优质服务，满足人类日益强烈的公共需求。弱人工智能时代，人主导信息供给-消费体系的构建和使用，智能技术作为工具被广泛使用，物即使能够发出信息，比如定位信息、搜索信息、交换信息等，也是被设计成物与物、物与人联结的网络，成为人们感知和描绘客观世界的信息依据；物还不能脱离人的设计和需要而独立组织成信息传播网络，直接与以人为中心的信息传播网络开展对话交流。随着生物技术革命与信息技术革命的融合，智能技术越来越具有自足性，能够独立于人类而发挥作用，“大数据算法有可能比我更能监测和理解我的感受，而掌控一切的权威也可能从人类手中转移到计算机手中”(16)[以色列]尤瓦尔·赫拉利：《今日简史——人类命运大议题》，林俊宏译，北京：中信出版集团，2018年，第45页。。以算法为例，虽然算法不太可能有意识地操纵人类意识，但是，我们正越来越多地依赖算法作出决定。如此一来，人类的需求通过数据训练被智能技术所感知，在经过系统分析后，智能技术将独立建构以满足人类需求为中心的信息服务体系。

从社会需求目标看，智能技术通过收集和分析具有大数据特征的信息，进一步揭示和描述事实，满足人们的信息需求。政府科层体制和专业媒体都采用借助最小数据获得最多信息的信息收集-分析策略，小样本数据“依赖采样的绝对随机性，但是实现采样的随机性非常困难。一旦采样过程存在任何偏见，分析结果就会相去甚远”(17)[英]维克托·迈尔-舍恩博格、[英]肯尼思·库克耶：《大数据时代》，盛杨燕、周涛译，杭州：浙江人民出版社，2012年，第34页。。如果价值偏见和技术采样污染随机采样的数据，那么，用数据精确性实现问题解释准确性的叙事策略必将溃败，意见传播势必出现偏差。智能技术则有效地避免了随机采样缺陷，按照预先的技术设计，人工智能联结任意智能终端、智能物，比如智能手机、智能交通工具、智能感应设备等，再将搜集到的海量数据传递给智能终端用户。基于大数据的人工智能将实时分析和处理特定话题的所有数据，无须孜孜计较于信息的精确度和因果关系；只要所收集的数据具有完整性和混杂性，即使个别数据不精确、不完整，也不影响智能技术对问题的还原和描述。随着大数据、物联网技术被广泛使用于各行各业、社会各个领域，公众使用智能终端即能获取和分析所欲知晓的信息，社会信息需求正成为智能技术运用和工作的驱动力。

从实现社会需求看，智能技术按照程序和标准收集、分析信息，人们难以随意干涉程序内置的价值准则，诱使其随意调整信息收集范围、标准，智能技术形成了自闭环信息服务。目前，感应智能技术和生物识别信息技术已经成熟，智能终端对人们的情绪和心思的洞察能力越来越强，工程师正在研发软件，希望通过人类眼部及脸部肌肉的动作来监测情绪。(18)Dwoskin E,Rusli E M,“The Technology That Unmasks Your Hidden Emotions”,Wall Street Journal(January 28),http://quicksilver.be.washington.edu/courses/arch498cre/5.Sandbox/Papers/Technology%20that%20Unmasks%20(WSJ,1:29:15).pdf.即使是细微的心绪转化和问题需求也能被智能终端察觉，进而调动自闭环信息服务系统为用户提供个性化服务。在腾讯与华为的数据之争中，华为出品的荣耀Magic手机提供了Magic Live智慧系统，该系统可以根据微信聊天内容等自动加载地址、天气、时间等信息。当用户在微信聊天过程中提及电影相关信息时，系统就会自动推荐近期热映大片，并根据用户的喜好提供影院与订票功能等。(19)徐伟：《企业数据获取“三重授权原则”反思及其类型化构建》，《交大法学》2019年第4期。智能技术收集和分析信息功能消除了传统随机抽样的不确定性，帮助用户摆脱随机样本抽取对人的逻辑分析和主观价值判断的依赖。从这个角度说，智能技术更有利于帮助用户实现社会需求。

第二，从传播媒介角度看，算法通过联结价值关系形成价值判断框架，进一步形塑网络传播。基于算法的人工智能系统被广泛应用于信息处理、数据挖掘、新闻生产等领域并发挥显著效益，但算法不仅是一种技术，还是一种媒介。因此，算法作为媒介将直接形塑网络传播。

在算法所建构的网络传播中，人作为网络底层的信息主体，为算法程序设计者和使用者所操控。“算法产生的传播空间犹如一张巨大的编织网，个体都存在于这张算法和数据编织的巨大网络中，这张网决定了在一定环境中运行的所有组织和个体都被数据化收集和结构化编码，每个人都被纳入数据生产和算法分析的技术与治理系统中，任何人都脱离不了由数据与算法编织的网络。从某种意义上，算法所产生的传播空间形成一种‘算法场域’。”(20)张爱军、王首航：《算法：一种新的权力形态》，《治理现代化研究》2020年第1期。算法所追求的技术中立仅限于形式和运行程序中立，不能真正实现价值中立。一是算法传播作为权力、资本的实现方式，形成了一套行之有效的运行规则，并逐渐走向制度化，使人们潜移默化地遵循其所控制的技术系统的规范和要求。长期以来，算法为程序设计者和使用者所垄断，在看似客观中立的程序设计中，带有设计者和开发者的偏见或者因客观环境因素所带来的偏见歧视等。比如选择性偏见、潜意识偏见、数据驱动偏见以及确认偏见等。算法研发者及设计者作为传播空间的隐性规则制定者，在算法运作过程中将不可避免地渗透个体偏见和价值观，把偏见注入规则中，进一步加剧群体偏见或者歧视。二是随着人工智能技术的推广普及，政府和机构为了节约成本，提高数据处理效率，正大量开发使用专用人工智能技术。开发者为完成一项具体任务建立一个“神经网络”，用算法模拟人脑的神经突触网络，再用大量的数据去训练这个网络，让网络学会独立作出判断。“媒体通过占有大量数据，然后进行功能模块的开发，按照一定逻辑对文本信息或者视频内容进行排列重组，就可以进行信息内容的自动化输出。从早期的人工设定模板，到深度学习引入后的机器自我学习和模板优化，自动化内容生产的能力正在不断进化。”(21)周艳、吴凤颖：《数据工具在媒体内容运营中的应用研究》，《现代传播(中国传媒大学学报)》2019年第2期。对于神经网络算法“学习”而言，事先不需要输入任何判断规则，只需通过海量的大数据训练，每一次“猜对”后网络内相关联结就会增强，而“猜错”就会减弱。(22)吴冠军：《告别“对抗性模型”——关于人工智能的后人类主义思考》，《江海学刊》2020年第1期。也就是说，智能机器人在深度学习时没有固定的输入和输出模板，它们自主地在数据库中抓取数据，并根据最终目标命令，为自己确定实现这些目标的方式。机器的操作者——所有者或原始程序员并不能预测机器使用哪些手段。由于无监督式学习的输入和输出均为未知数，让机器拥有更多的“自主性”，使得这种方式极易将数据库推入更深的“黑箱”。因此，智能技术深度介入信息收集、计算和输出后，将在一定程度上脱离人类控制而对信息作出独立的价值判断，率先在网络虚拟空间表达意见，进而为公众设置议程。

第三，从传播内容角度看，智能推荐影响公共空间的意见表达。基于用户画像为其推送相应信息，已经是一项比较成熟的人工智能技术，几乎为所有网络平台所使用。为了让内容更快捷地抵达更多的社交媒体用户，网络平台在社交媒体上采用虚拟的人格化形象大量连接用户账号，这些智能机器人通过模仿、模拟人类在社交媒体中的需求和行为发送信息，达到影响公众意见的目的。如政治机器人(political bots)，通过在社交媒体上使用算法和自动化技术来扩散特定信息、发布广告，影响公众意见。(23)Marechal,N,“When Bots Tweet:Toward a Normative Framework for Bots on Social Networking Sites”,International Journal of Communication,Vol.10,No.10,2016,pp.5022-5031.如果少数人士和机构利用数据资源人为干预和影响公共空间，利用个人数据或言论影响公共空间意见传播，将产生出乎预料的效果。2016年美国总统选举中，智能机器人在推特平台上生成了1亿4000万条推文，包含400万个相关话题；在“脸书”上分享了3800万条虚假新闻，结果就是干扰和影响了公众对大选结果的判断。(24)H. Allcott,“M. Gentzkow,Social Media and Fake News in the 2016 Election”,Journal of Economic Perspectives,2017,Vol.31, No.2, pp.211-235.

实践中，无论是强关联的微信，还是以弱关联为主、以算法推荐为辅的微博和以算法推荐为主、以弱关联为辅的“今日头条”，都使用算法推荐技术。随着人工智能技术的发展，算法推荐应用将越来越精细化：一是协同过滤的算法基于用户行为的相似性、历史行为的相似性、基本情况的相似性作出推荐。这种推荐本身是基于行为的推荐，根据用户在平台上留下大量的行为数据特别是对于推荐产品是否有点击的反馈数据，形成有效推荐。二是根据用户历史浏览内容的标签，以及用户自身标签进行匹配，实现内容推荐。三是随着推荐技术的升级，算法推荐越来越多地过渡到语义推荐，它不强调字面上的匹配，而是对相似语义加以配对。越来越智能化的技术能够根据用户片断式行为，揣测用户背后的意图、场景和动机。(25)陈昌凤等：《“算法推荐与人工智能”的发展与挑战》，《新闻大学》2019年第6期。对于智能传播平台来说，为用户提供服务是算法推荐的全部动机，用户上网的历史轨迹、搜索内容及算法对用户意图、场景和动机的推测，构成算法平台对事实真相的理解基础，而这些原始数据并不等同于事实真相和公共价值。如果算法对真相有包括虚假描述乃至谣言在内的A、B、C等多种描述，比如在“苟晶被冒名顶替”事件中，有苟晶连续两年被冒名顶替上大学、苟晶未填报中专志愿而被他人盗用高考分数等多种“事实真相”，每种说法都具有一定的“真实性”，由于算法并不追求关于真相描述的真假判断，只解决用户嗜好、兴趣与“真相”之间的匹配。如此一来，算法很容易沦为用户实现兴趣、意图的工具，帮助用户找到所喜欢的“事实真相”，在特定条件下算法甚至成为造谣者扩散虚假真相的合谋。因此，当算法只专注于用户与信息、事实的关联，以计算的事实满足用户需求时，必将影响公共空间意见的来源和构成。

三、智能传播的技术建构路径

人类进入智能、大数据、物联网时代后，作为探寻事实真相的普遍性的理性原则，以及通过经验性数据收集、统计、分析得出客观性结论的方法都受到空前挑战。“这样，真相优先于立场的原则被颠倒为立场优先于真相，重要的不再是客观性的数据所再现出来的事实。”(26)蓝江：《后真相时代意味着客观性的终结吗》，《探索与争鸣》2017年第4期。甚至有观点认为，后真相是网络环境下产生的第三种现实，即信息内容介于真实与虚假之间，不完全客观也不完全虚构，是一种情绪化的现实。(27)江作苏、黄欣欣:《第三种现实:“后真相时代”的媒介伦理悖论》，《当代传播》2017年第4期。但是，人们仍然相信世界上存在真相，而真相也是信息传播和舆论引导的基石。

首先，平衡信息传播的商业逻辑和公共利益逻辑冲突。对于数据机构来说，数据所具有的重大商业价值是驱动它们投资、收集数据的动力。不经过处理的原始数据不仅没有商业价值，反而蕴藏着法律风险，如没有经过脱敏处理、尚能识别出信息主体的数据不能被拿来直接使用。数据机构只有分析、加工原始数据，将其转化为反映公共利益或者具有商业利用价值的信息后，才能为用户和社会提供信息服务。比如新冠肺炎疫情期间，数据机构收集用户出行、购物、看病及社交信息，并不能直接据此判断疫情状况，只有对其进行疫情关联分析和处理后，个人疫情信息才具有使用价值和指示性意义。

数据机构基于商业价值所收集、处理和使用的数据，无论是通过信息传播带来的流量利润，还是基于数据、信息买卖、交换和转移带来的交易利润，都遵循商业利益至上原则。当数据机构为用户推送选定和计算的事实真相时，势必有所取舍有所选择，以对事实真相的选择或塑造换取用户的黏性和流量是信息推送的最高商业法则；为了提升流量和人气，有些平台甚至把那些颠倒黑白的谣言推送给用户，以赚取更多的网络流量。但是，数据机构所生产、运营的信息产品又是信息文化产品，具有很强的公共利益属性，国家、社会和公众对公共信息有很高的文化和法治要求，比如不能违反国家法律法规、不能侵害个人隐私权等。为确保事实真相是信息传播的基础，必须从制度设计和市场竞争两个层面平衡信息商业逻辑和公共利益逻辑之间的冲突，防止数据平台收集和使用数据时产生过度商业化倾向。

其次，维护数据生态链的完整性，确保技术挖掘和塑造事实真相的准确性。智能技术、大数据技术和物联网技术等挖掘、计算事实真相的能力越来越强，使得那些不完整乃至被主观遮蔽的事实也能被还原，如数据机构只要拥有足够大的数据库，就能还原去标识化的信息，精确指认信息主体。当新闻生产突破新闻信息的专业要求，转变为标准化、工业化信息生产之后，数据的多样性和完整性将成为有效避免智能传播商业化风险的工具。

为了确保数据挖掘和事实真相的准确性，一是解决“数据孤岛”问题。数据机构为了自身经济利益，通常不愿意将数据完全公开，与他人分享；其他数据企业、个人“扒”数据时，受制于技术能力和使用权限，只能收集到部分数据。实践中，数据公开面临一系列问题，既有数据共享、交易所产生的信息主体权利保护问题，也有数据公开、共享所涉及的市场公平竞争及利益分配问题。各种“数据孤岛”严重影响技术还原事实真相，所以，要鼓励和规范数据机构尽可能向社会开放数据，使之更好地为社会公共利益服务。二是减少人为干扰数据的完整性。数据平台本身可能因为盈利模式、业务转移和言论管理等原因，未必保留全样本数据。社交平台是重要的数据来源，但删帖又是社交平台基于法律授权管理言论的重要方法之一，而过度和有选择性的删帖必将破坏相关数据的完整性。《中华人民共和国网络安全法》第十二条中为保护我国网络安全所设置的禁止性条款，如“编造、传播虚假信息扰乱经济秩序和社会秩序”应理解为扰乱我国经济秩序和社会秩序的虚假信息应当予以禁止，实践中，社交媒体很容易严格删除涉及国内的禁止性言论，而对涉及他国的禁止性言论删除标准相对较为宽松，导致网络数据出现结构性倾斜。这样所造成的后果就是，选择性删帖和屏蔽破坏了数据生态链的完整性，影响智能技术对事实真相的还原。

总之，智能技术对信息传播的塑造功能越来越强大，已经深刻地影响事实还原和舆论传播。正确认识智能技术所带来的传播结构变化，从技术、法律和文化等角度予以引导和规范，有助于信息传播健康发展。