翟秀鳳:創意勞動抑或算法規訓?——探析智能化傳播對網絡內容生產者的影響

選擇字號:   本文共閱讀 216 次 更新時間:2020-08-31 10:15:16

進入專題: 創意階層   平臺經濟   內容生產   人工智能   算法規訓  

翟秀鳳  

   內容提要:

   隨著高度自動化、商業化的算法介入到網絡內容生產,網絡輿論的生產機制、傳播環境和嵌入其中的生產者的狀況都發生了深刻變化。本文在回顧有關“內容創作階層”主流話語的基礎上,深入平臺的內容生產實踐,分析了內容智能化生產的內生動力和算法規則,進而對智能算法帶來的傳播風險進行了討論。本文認為,對智能算法的認識,既要超越單純的傳播內容探討,建立將算法作為社會領域支配性力量來理解的宏觀思維框架;也要超越對智能算法的靜態理解,從內容產業的動態增值邏輯和微觀運行機制出發重塑現有的治理思路。

   關 鍵 詞:

   創意階層/平臺經濟/內容生產/人工智能/算法規訓

   作者簡介:

   翟秀鳳,首都師范大學文化研究院助理研究員。

   20世紀末以來,互聯網技術未來話語和創意經濟產業話語的完美融合,構成了當前全球網絡產業的主流意識形態。這套話語將信息技術視為經濟和社會發展的進步性力量,并將之描述為實現個體自由的“必然”之路。①近年來,創新、創造、創意、創業等詞匯越來越多地用來指稱中國網絡內容生產的從業者。他們被描述為掌握著核心創意資源、顛覆傳統傳播權力、具備文化反抗精神、契合智能進化母題的創意勞動主體。然而,話語的嫁接并不等同于實踐的融合。盡管創意勞動的理想型與中國網絡平臺的內容生產共享著同一套話語體系,但在實踐上卻包含了諸多罅隙,甚至悖論。

   本文將聚焦中國網絡內容平臺的前沿實踐及依托于此的內容生產者,探討網絡內容生產智能化的內在動力,研析網絡平臺的智能算法及其衍生效應,即代碼如何為網絡內容生產者立法,及這種立法對網絡內容生產分發全流程帶來的綜合影響。本文試圖厘清在人工智能算法背后尚未得到充分認識的公共性風險,并探討如何從全球性力量的層面拓展對算法的認識視野。

   一、引言:創意勞動與網絡內容產業的話語同構

   當前國內有關網絡內容生產者的主流話語主要由兩個群體貢獻:一是全球創意經濟和平臺經濟模式的研究者,以“創意產業之父”約翰·霍金斯(John Howkins)、理查德·佛羅里達(Richard Florida)、阿希什·阿羅拉(Ashish Arora)、丹尼爾·平克(Daniel Pink)、大衛·布魯克斯(David Brooks)、謝里·安德森(Sherry Anderson)、丹尼斯·盧梭(Denise Rousseau)、羅伯特·賴克(Robert Reich)等人為代表;②二是國內大型網絡內容平臺的創建者、實踐者。后者所使用的概念和表述深受前者的影響。兩個群體的公開表述共同構成了網絡平臺內容生產的主流話語框架。這一框架主要包括四個方面。

   首先,被平臺稱作“內容創作階層”(Content Creative Class)③的新媒體從業者不僅歸屬于創意階層的范疇,并且屬于社會輿論思想先鋒和超級創意核心。支持者認為,創意階層在生產資料所有權、勞資關系、組織方式、文化力量上都不同于以往的階層:他們依靠創意來獲得報酬,有著鮮明的主體性和創造性,并且已經從謀求“生存”的階段進入了“表達自我”的價值體系。④

   其次,平臺經濟所驅動的所有權調整,實現了經濟資源和權力的再分配。平臺經濟和創意經濟的擁躉認為,網絡平臺的扁平化、去中心化打破了國家力量和企業巨頭的生產資料所有權。權威的終結使個體創意這種被工業化生產所壓抑的資源得到了挖掘,個人因而掌握了最具價值的生產資料,而資本也將不得不圍繞個人創意來組織。⑤在他們看來,“微電子的力量將粉碎所有的壟斷階級、金字塔和已建立的工業社會權力等級”,⑥創意階層“要比只懂得操縱機器的人強大,而且在多數情況下也比那些擁有機器的強大”。⑦

   再次,“內容創作階層”的支持者認為,內容創作者享有充分的個體自由并具有反抗性的文化力量——更加即時、定制、多樣的回報方式;遠高于傳統勞動者的工作愉悅程度和貢獻程度;以獲得表達和被認可而非金錢作為自身的價值追求。⑧這些波波族(BoBo)既能夠享受布爾喬亞(Bourgeois)的生活,又能享受波西米亞(Bohemia)的自由與解放。⑨而混合著波西米亞價值觀和清教徒職業道德的新型職業追求——創業精神則為國內網絡企業所倡導的內容創業提供了概念母題。

   最后,內容創作者無法僅憑自身實現個人價值,他們需要依賴網絡企業這一自由市場主體以及以人工智能為代表的技術革新。網絡平臺所有者宣稱,智能技術有著一顆“跳動、柔軟、善良的心”,⑩它們“服務”于內容生產者的自我“賦權”和“賦能”。(11)而智能算法通過按需匹配創意者和資方的項目,使內容生產者從傳統的勞動關系中解放,不再受到崗位的約束。在這套話語看來,智能技術是自我進化的進托邦(Protobia),其自我修復和完善能夠為平臺的負外部效應提供治理方案:智能技術中蘊含的短期風險(如信息爆炸和思維僵化)仍應訴諸平臺的智能算法來克服;無須擔憂同質化、商品化,計算機算法的不斷過濾將會幫人們提取自身的獨特性,優化自己的個性。(12)

   以上概括了創意經濟研究者與平臺經濟實踐者圍繞網絡內容生產者建構的話語框架。這一主流話語框架被馬克·安德烈耶維奇(Mark Andrejevic)稱作媒體意識形態2.0。(13)不過,話語框架的流行并不等同于創意勞動的實現。如今,智能算法和內容生產者之間的緊張關系,以及網絡內容生產話語與實踐之間的悖論正日益凸顯。

   基于此,筆者選取了國內5家大型網絡內容平臺(今日頭條、新浪微博、微信公眾號、映客直播和快手短視頻)(14)作為調研對象,并對16名相關從業者(10名專職或兼職的自媒體內容生產者、4名上述平臺員工、2名傳統新聞機構中從事網絡內容生產的員工)進行了深度訪談,以此為基礎探討網絡內容生產實踐的動力及其特征。

   二、內容貨幣化:網絡智能化生產的內生動力

   網絡內容的貨幣化邏輯可以簡單概括為“注意力經濟”或曰“影響力經濟”。按照內容創意者的理念,每個內容生產者都具備均等化的傳播權力。但實際上,興趣驅動型的普通用戶社交行為通常只限于小范圍傳播,真正能被納入平臺算法分發的僅僅是適應注意力經濟的少量內容。平臺智能化實踐的基本動因之一,即是利用大數據和人工智能來篩選更具流量效應的內容生產者,依據平臺需求對他們加以培訓和區分,使其最大限度服務于內容貨幣化的目標。

   智能算法首先進行的是目的抽樣,對內容生產者的貨幣化潛力進行商業遴選。對商業平臺而言,內容優質與否主要有兩個衡量指標,一是內容能夠“貨幣化的能力”,二是內容能夠“吸引用戶”的能力。(15)換言之,那些能夠將10萬+閱讀量轉為10萬+經濟收益的人,那些能夠將粉絲最大限度向電商導流的人,(16)才是平臺所需要的內容生產者。自2017年,各大平臺公開宣傳的內容補貼獎勵高達百億元,平臺使用收益補貼算法來刺激和篩選最具注意力效應的勞動者。

   在初步遴選之后,網絡平臺便開始利用算法指標對內容生產新手進行規訓。近年來,今日頭條號、百度百家號、網易號、一點號、阿里巴巴大魚號、企鵝號等自媒體孵化平臺相繼成立。其中,頭條號和百度百家號已經分別擁有120萬和190萬自媒體內容生產者。(17)針對入駐平臺的生產者,平臺大多設定了新手期。新手期沒有任何收益,直至達到一定的平臺積分或者等級才能轉正并獲得分成。積分/等級算法的參考標準包括但不限于內容數量、滿意度、原創度、活躍度、垂直度、互動度以及被平臺推薦的頻次,但具體計算方式并不公開。自媒體內容生產者往往需要長期的免費勞動才可能轉正。一位被訪者談到,“當時我的新手期有2個月,發了60多篇文章,閱讀的情況還可以,但是一直沒有轉正也沒有拿到一分錢。有的人比我還慘,3到6個月的也有”。(18)即便轉正,也并不意味著平等享有被算法推薦的機會。在網絡平臺運營中,關鍵意見領袖(Key Opinion Learder,簡稱KOL)被精確定義為粉絲數量級和內容互動指數。平臺利用大數據對KOL細化分級,為高級別生產者匹配更高的權限、曝光量和報酬。各平臺推出的“KOL扶持計劃”“頭部主播扶持計劃”“頭部用戶曝光計劃”“千人百萬粉計劃”等,無不是基于算法的系統性傾斜。根據新浪微博的算法,“頭部作者”指的是粉絲數超過2萬或月均閱讀量大于10萬的微博用戶,規模有70萬;大V則指的是粉絲數超過50萬或月均閱讀量大于1000萬的微博用戶,數量接近5萬。(19)新浪微博會通過熱門流、視頻流、獨家推薦位置等方式,增加對這些作者的內容曝光:其他平臺也多通過建立QQ群或微信群的方式,與頭部用戶保持密切聯絡?梢,盡管平臺宣稱“再微小的聲音都能上頭條”,“每個認真分享知識的人都是精英”,“每個人都可以成為內容的生產者”……但在實踐中,算法偏好并不取決于內容本身,而更多是內容生產者已有的輿論影響力。

   大量內容生產后備軍為商業平臺提供了賴以篩選的人力資源,但這并非平臺最為關鍵的競爭優勢。商業化內容平臺能夠攻城略地,甚至使傳統媒體丟盔棄甲的關鍵之處,在于精準推薦算法打通了內容從生產到廣告營銷的連接,使內容的商業化價值極大提升。傳統媒體時代,新聞生產與廣告營銷保持著相對獨立。而在智能化生產中,廣告主利用數據和算法篩選最契合商品目標用戶的自媒體賬號,并通過網絡平臺的后臺程序向自媒體生產者發出廣告邀約;自媒體生產者承接邀約,并按照廣告需要量身定制傳播內容。由此,算法實現了內容受眾和廣告受眾的無縫對接。近年來,網絡內容平臺紛紛轉向以“電商導流”為主的盈利模式,并逐漸將單個用戶收入貢獻(ARPU)、電商轉化率(CR)作為評價內容傳播效果的核心標準。如彭蘭所言,智能時代重新定義了內容所賴以傳播的語境,“生產、分發與消費三者之間的界限日益模糊,三者相互滲透、相互驅動”。(20)按照網絡平臺的公開表述,內容創意階層的崛起源于分享創意的原始沖動,平臺則民主化、普惠性地服務于內容生產者自我價值的實現;網絡內容生產與傳統文化精英的知識生產類似,而在技術工具和平等性層面卻遠超后者。然而上述分析卻表明,平臺實踐的內在動力和邏輯并非其所宣稱的民主追求。借助海量數據和智能算法,平臺高效選拔并培訓那些最具商業價值的內容生產者,將之吸納為自身盈利模式的支撐者,并通過經濟刺激強化與他們的商業聯系。商業內容平臺“將有能力生產優質數據的用戶留在賽博空間,而排斥勞動能力弱的用戶”(21)——關鍵意見領袖才是他們真正關心的內容生產者。盡管普通用戶也在持續產出內容,但這些內容能夠進入算法分發的可能性微乎其微。同時,智能算法對內容生產—分發—營銷—反饋全流程的監測,能夠為廣告主提供實時反饋,為平臺創新內容貨幣化形式提供關鍵助力——這是傳統新聞媒體所望塵莫及的?梢哉f,內容貨幣化與生產智能化相輔相成,為網絡內容產業提供了動機驅動和技術驅動,并將網絡內容生產者卷入到平臺的規則體系中。

   三、平臺立法:網絡內容生產中的算法規訓與控制

   在20年前出版的《代碼》(Code)一書中,勞倫斯·萊斯格(Lawrence Lessig)提出了著名的論點:“代碼即法律”,以闡明互聯網的架構設計所具有的社會潛力。(22)事實上,由于自動化算法承載著平臺的意志并由平臺負責制定和施行,平臺因而擁有了內容生產分發立法者和執法者的雙重身份。平臺能夠通過自動化指標對網絡內容生產者加以規訓,并最終使平臺目標內化為內容從業者的行為準則和價值追求。

一方面,以召回率(Recall Rate)為目標的內容推薦算法帶來了內容選題、類型和風格的系統化傾向,這直接影響到內容生產者的旨趣。召回率指的是一則內容被用戶閱讀或播放的比率,(點擊此處閱讀下一頁)

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本文責編:陳冬冬
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文章來源:《新聞記者》2019年第10期

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