万物皆媒——新一轮技术驱动的泛媒化趋势，本文主要内容关键词为：新一轮论文,万物论文,趋势论文,技术论文,泛媒化论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
[中图分类号]G206 [文献标识码]A [文章编号]1003-6687(2016)3-005-06 [DOI]10.13786/j.cnki.cn14-1066/g2.2016.03.001 在过去漫长的岁月里，人类所依赖的传播媒介都局限在有限的范围内——无论是人际传播、群体传播、组织传播或大众传播。尽管数字化时代出现了互联网和手机这样的新媒介，但是，到目前为止，它们也并没有改变“信息传播必须依赖特定媒介”这样一个事实。 而新一轮技术浪潮，将使得“媒介”与“非媒介”之间的界限淡化、模糊，未来甚至会消失。一个万物成为媒介的泛媒化时代，正在到来。 一、物联网、人工智能、云：泛媒化的三个关键 对于未来的媒介发展来说，物联网、人工智能和云技术，至关重要。 物联网(Internet of Things，简称为IOT)意为万物相连的互联网。1991年美国麻省理工学院(MIT)的凯文·阿什通(Kevin Ash-ton)首次提出物联网的概念。早期的物联网主要是指依托射频识别(RFID)技术的物流网络。在中国，1999年也提出了与其相似的“传感网”概念。2005年11月，在突尼斯举行的信息社会世界峰会(WSIS)上，国际电信联盟(ITU)发布《ITU互联网报告2005：物联网》，引用了“物联网”的概念，并扩展了物联网的定义和范围。 今天业界所说的物联网主要指，把人或各种物品通过射频识别(RFID)、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等信息传感设备与互联网连接起来，进行信息交换和通信，实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理，或者提供相应服务。 通俗地说，物联网意味着“万物互联”，只要需要，各种物体都可以联上网，对这些物体的控制也就变得更为直接、直观。各种物体可以“告知”自己的状态，并且通过网络将这些状态信息传递给相关的人或物。人们对于物体的状态、动态的监测变得容易，对物质世界的感知将更为全面、及时，人类对物质世界的控制、管理也将变得更为智慧。 这也给传媒业带来了新的可能：装有传感器的一切“物体”，都可能成为信息的生产者与传递者，有些物体还可能成为信息的呈现终端。而在身体上安装了各种传感器的人，也将终端化。 而在物联网技术试图赋予物体智能之前，人工智能技术早就开始探索如何赋予计算机一定的智慧。 已经存在了几十年的人工智能是计算机科学的一个分支，其目标是了解人类智能的本质，以便模拟、延伸和扩展人的智能。这一领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。 尽管人工智能听上去很高端，但今天的用户已经在越来越多地与它们打交道，很多手机里的智能助理，如苹果的“Siri”、微软的“Cortana”等，都有人工智能技术成分。在人工智能技术的推动下，未来人与终端的交互也将越来越回归“自然”。 但人工智能对于未来媒介的影响不只是人机交互方面。美国学者凯文·凯利(Kevin Kelly)认为“人工智能将激活惰性物体，就像100年前电力曾经做到的那样”，他还指出：“我们以前曾将一切东西电气化，现在我们将让它认知化。”[1]让一切东西认知化，这在一定意义上正是意味着物体的媒介化。 物联网着力于让物体产生传感能力并由此形成一定的智慧，而人工智能则是着力让计算机产生智慧，但今天这两者在某些方面正在交叉、融合。智能物体往往是这两者的结合。 万物互联、万物皆媒的目标要得以实现，还离不开“云”技术。 从技术上看，云计算指的是将庞大的计算处理任务自动分拆成多个较小的子任务，然后把这些任务分配给由多部网络服务器所组成的系统进行处理并将处理结果返回给用户。利用这项技术，可以在极短的时间内完成极为复杂的信息处理，实现和“超级计算机”同样强大效能的网络服务。 而从商业上看，“云计算”的目标是将网络中的服务器作为一种共享的资源，用户可以随时获取、按需使用这些资源。例如，用户可以利用网络服务器(也就是所说的“云”)而不是自己的个人电脑完成文档处理、图像处理、视频编辑等工作，这样不必不断更新自己电脑中的软件和硬件便可以享受到性能不断优化的服务，而且终端的性能也不会成为人们获得相关服务的障碍。 与云计算有关的另一个概念，是“云存储”，这里的“云”同样指的是互联网上的公共服务器。云存储不仅可以节省个人设备里的存储空间，也便于信息的共享和同步。 云计算可以使许多过去需要依赖个人终端完成的工作转移到网络中，由网络提供的各种基础设施来完成，终端本身的性能要求由此下降，因此，更多的设备可以成为网络的终端，这是万物联网的一个重要基础。 二、物体媒介化：泛媒化的基本表现 物体的媒介化，主要是靠安装在其上的传感器，或者物体本身的智能化。 1.信息采集者、加工者、中介者与终端：“媒介化”物体的多重角色 作为媒介的“物体”，其角色将是多重的：物体可以成为信息的直接采集者，其中一些智能物体也将具有一定的信息加工能力，它们也可能直接向其他物体或人发布信息，或作为中介者，进行信息的传递。 也有很多物体，将成为信息终端来呈现信息。今天我们说到终端，总会想到电视机、电脑及手机等，而未来这样的专门化终端，将越来越少地出现在我们的生活中，以自然物体面目出现的终端，却会逐步出现并普及。 2.传感器：信息生产变革的触发器 智能物体要全方位地进入信息生产与传播领域还有待时日，但是今天传感器在信息生产中的初步应用，已经开始触发了信息生产中一些核心环节的革命。 过去媒体的报道，都是靠人进行信息的采集，无论这些信息是来自专业媒体人还是普通公众。但是，未来的信息采集，将有相当大的部分，依赖于物体上的传感器。 今天，以传感器进行信息采集、以大数据处理技术为支撑的“传感器新闻”已经初露端倪。传感器可以在一定程度上帮助人突破自身的局限，从更多空间、更多维度获得并解读信息。通过传感器获得的环境信息、地理信息、人流信息、物流信息、自然界信息等，为专业媒体的报道提供了更为丰富、可靠的数据，这也是大数据新闻的基础。传感器对某些特定对象或环境的监测能力，也使得它们可以更灵敏地感知未来动向，为预测性报道提供依据。 另一方面，作为用户的生理数据采集与记录者的传感器，也将使得信息生产中的用户反馈机制出现一次质的变化——从过去的意见、行为、态度等层面的反馈，深化到生理与心理层面的反馈，例如从心跳、脑电波状态、眼动轨迹等身体数据，准确测量用户对于某些信息的反应状态。这样一个层面的反馈，不仅可以更真实、精确地反映信息在每个个体端的传播效果，也可以为信息生产的实时调节、个性化定制或长远规划提供可靠依据。 在智能物体作为信息采集者日益普及时，“物—人”间的直接信息交互也将逐渐变成常态。由“物”所监测或感知的某些信息，如对某个用户或某个群体具有重要价值的信息，也许通过“物—人”信息系统，就能直接到达目标受众，这会使得专业媒体的中介性意义被削弱。 3.智能家居与人机交互新技术：新媒介重新定义家庭 物联网的一个实际应用，是智能家居。它意味着家庭内各种电器或电子设备，都可以联上网，并且具有一定智能，可以为家庭内的人自动提供各种人性化的服务。 而从媒介的角度来看，智能家居也将带来家庭内的一种全新媒介。 智能家居首先解决的是家庭中的人与物的信息交换。目前的技术可以实现一些简单的信息交换，如人可以远程控制某个电器，或利用微博、微信等平台与家庭内的空调进行对话，获知室内环境状况。还有公司开发出了管理家庭植物的APP，利用插在土壤中的装置，可以检测植物的湿度、光照、施肥量甚至是空气状况，并告知主人植物需要什么样的养护措施。而未来技术下将可能出现更复杂的信息交换，例如，冰箱可以将存放食品的情况发送给主人，提醒他需要购买的食品，或将要过期的食品。 未来的智能家居技术的另一个目标是通过家居设施与外界的信息交换来提升服务能力。例如，烤箱可以自动下载做甜点的食谱，并按照食谱自动设置烤箱程序。冰箱可以根据存余食品数量和主人生活习惯自动下购物订单。 智能家居使得围绕个人产生的信息变得丰富，人的行为、需求和环境被全方位信息化、数据化。这些在传统媒体时代被忽略与抑制的个人化信息在未来将变得异常重要，它们成为人们生存的另一种表现形态，也成为便利舒适生活的前提。而个人化信息的传播，是人与物体、环境之间的“对话”过程，各种智能物体在其中扮演着媒介的角色。 家庭成员间的信息传递与情感交流，也可以在更多场景中借助各种家庭设施展开。 家庭内各种电器的屏幕，当然也可以成为阅读公共信息的终端，而未来固定屏幕的概念甚至会淡化，信息可以用投影、虚拟现实(VR)或增强现实(AR)等方式飘浮在空间里，或者出现在墙壁、桌面、地板等自然物体上。人们的公共信息消费，将在更碎片的时间和更多元的场景中进行。 总之，在智能家居和其他人机交互新技术的推动下，家庭会成为一个基本的媒介生态单元，或者说一个立体的信息系统，它集成了个人化信息、家庭信息、家庭成员间互动信息、物体信息及公共信息等多层次信息，在不同的场景下以不同的方式进行信息的交互与推送。人的生存，越来越多地变成“媒介化生存”。 4.车联网下的汽车：流动化、场景化新媒介的代表 近几年，越来越多的新技术公司进入了汽车行业，特斯拉开发电动车，谷歌和百度开发无人驾驶汽车技术，乐视推出超级汽车，甚至苹果公司也被传开始了无人驾驶汽车技术开发。 汽车正在成为新的媒介。这不仅是因为汽车与广播已经形成的密不可分的关系，也不仅仅是因为汽车的流动性与移动互联网的契合，更是因为，在汽车领域的物联网(车联网)等技术的影响下，汽车在信息采集、传播方面，具有独特的价值，汽车将是未来一种重要的媒介。 作为一种新的媒介的汽车及车联网，将实现车与人、车与车、车与环境、车与公共信息系统等各个层面的信息交互。 (1)车与人的信息交互。车与人的互动既可以是近距离的，也可以是远程的。专为特斯拉汽车开发的谷歌眼镜应用wearable computer，可以使驾驶Tesla Model S电动汽车的驾驶员远程控制汽车。虽然因为谷歌眼镜的不确定性，这样的应用也可能流产，但是，它至少表明，未来在车与人的信息交互中，方向盘不再是唯一的控制工具。 车与人的信息交互，还有另外一层含义。对于车内的人来说，汽车移动的轨迹，就是人移动的轨迹，因此，汽车的地理位置是车上的人的地理位置的一个直接呈现，这为基于地理位置的信息与服务，提供了基本参考。更进一步，车也是人们媒介使用的一种新场景，这样的场景，不仅与地理位置移动有关，还与空间变换中的各种环境有关，以车为媒介，可以整合一整套相关的信息和服务。 (2)车与车的信息交互。谷歌的无人驾驶汽车技术，是通过数据计算与控制来实现车与车的互动的一个代表。谷歌无人驾驶汽车通过摄像机、雷达传感器和激光测距仪来“看到”其他车辆，并使用详细的地图来进行导航。尽管谷歌的技术并不是完全基于车联网的思路，但在未来所有车辆都互联的情况下，车与车的信息互动，必定是车联网的基本功能。 (3)车与交通关联系统的信息交互。车与交通关联系统的互动，是车联网更重要的意义所在，这主要涉及地图服务、交通指挥系统、急救系统、保险理赔系统等。 地图服务：地图的数据是导航的重要依据，这不仅包括一般路线的选择，也包括行车路线的实时优化，以及与行车路线有关的服务导引。 交通指挥系统：美国洛杉矶在2012年推出“智能车辆公路系统”计划，准备在全市4 000个十字路口安装智能传感器，以求尽量减少“浪费绿灯时间”，避免出现一条街的绿灯亮着没有车辆通过，另一条街因受制于红灯而大排长龙的情形。据称，未来20年内，美国将花2 000亿美元建造这类智能红绿灯系统。[2]可以预见，将交通指挥系统与汽车相贯通的物联网技术，才是理想的车联网方向。 急救系统：当车祸发生时，汽车的相关数据如果能及时传送给医院等急救系统，必然会给抢救工作带来更多的便利。 保险理赔系统：与急救系统一样，将车祸发生时产生的相关数据及时传送给保险公司，也会有效提高保险理赔的效率。 (4)车与公共信息系统的信息交互。除了围绕车及车主的实时状况与相关信息系统进行交互外，车在未来也会成为公共信息系统的一种信息源。 路况信息就是重要的公共信息，过去很长一段时间，这样的信息主要通过专业媒体——如交通台——来收集与传播。而今天的高德地图、滴滴打车等服务中，都包含了实时路况信息。与交通台提供的信息相比，它们不再是离散的，而是连续的，可以完整地反映全路网的状况，而且从数据来源来说，越来越多的数据来自车辆本身。例如，高德地图中的路况数据就是基于几亿高德地图导航用户生成的众包数据和全国几十万辆出租车及几百万辆物流车的行业浮动车数据，[3]在未来，来自汽车本身的数据必将成为公共交通信息服务系统的主要基础。在这样一个意义上，车也可以成为大众媒体的信息采集者。 另一方面，在汽车中的人也需要其他各种公共信息，而无疑汽车本身也可作为一个终端接收这些公共信息，今天的汽车是通过与广播的结合来实现这一目标；而未来，传统广播方式会淡出，基于移动互联网、车联网以及结合社交媒体思维的公共信息传播，会成为主流。 汽车不仅是流动化媒介的代表，也是场景化媒介的代表，也就是说，它是围绕“车的运动”这样一个特定场景来进行信息的采集与交互的。类似车联网这样的思路，也可以给各种场景下的媒介应用提供启发。 三、人体终端化：泛媒化的另一面 虽然从字面上看，物联网是物体的联网，但这里的物体，实际也包含人本身。 当可穿戴设备等传感装置可以直接发送人体的相关数据时，人体本身也将成为一种完全意义上的终端——人肉终端。这使得人的数据化变得更为常态、深层。 目前的传感设备可以采集的人体数据，主要包括位置数据、运动数据、身体基本状态数据(如体温、心跳等)。这些数据已成为大数据时代的重要资源。 人体发出的数据，被独立使用时，是个性化服务的依据，而被集合使用时，则可能成为了解某个人群状态、某种社会动向的基础。通过对大样本的人体数据进行统计分析，或许比卫生机构更早地感知到流行疾病的爆发，或其他健康方面的动向。对大规模用户的地理位置数据的收集与分析，可以了解一个地区的人口密度或某个特定时间段的人口运动规律。2014年、2015年春节期间央视联合百度推出的“据说春运”，正是基于GPS数据描绘出春运期间中国人口的大规模运动。 长期累积的人体状态与运动轨迹等数据，更是为了解健康、疾病、人口迁移等深层规律的研究提供了直接依据。 今天一些技术公司已开始这些方面的应用。2015年4月，苹果公司宣布与IBM深化合作，共同开发人工智能健康数据平台。苹果通过“苹果手表”等设备收集数以千亿的用户健康数据传送给IBM，IBM的沃森系统通过云计算平台聚合分析这些数据，向强生和美敦力等公司提供服务。[4] 此外，通过可穿戴设备及其他设备等获得的来自人的数据，有可能会深入到思维这个层面。这并非指通过人们发布的内容去分析他们的思维，而是指通过眼动、脑电波等生物信号来直接传达的思维活动。甚至可能在某一天，人们的意识可以直接被上传到电脑中。[5] 人体终端化，不仅意味着人体向外界发送数据的丰富，也意味着人对信息的获取与处理能力的增强。人体上的智能物体可以拓展人的感知、认识能力，以及人与物的信息交互能力。 麦克卢汉的著名论断“媒介是人的延伸”，在物联网时代，显得更加贴切。与以往传统媒体对人的眼睛和耳朵这样的感觉器官的延伸不同的是，物联网的传感器所构成的“媒介”，对人的神经系统的延伸与放大更为显著：无论是神经的信息传导能力，还是大脑的信息处理能力。 但在另外一种意义上，增强是否会意味着削弱？当机器侵入人的每一个活动，并替代人体本来的器官时，人体的能力，是否会在某些方面出现退化？ 更重要的是，可穿戴设备以及其他人体的传感设备，将带来人的一种“外化”，人的思维活动、内部状态这些本来的隐秘，成为可以感知、存储、传输甚至处理的外在信息。 而在这样一个状态下，个体的控制能力，却是相对被动的。某些时候他们很难完全控制信息的发出或不发出，对信息的传播与使用控制，他们也会变得更为无力。 相反，拥有某些技术权力的机构和个人，对于这些“人肉终端”发出的信息，却能加以收集与利用，这就意味着对个人隐私的侵犯和对私人信息的滥用等风险。 全球最大的科技专业人员组织IEEE在2013年3月公布的一项对物联网未来发展趋势的调查显示，近46%的受访者认为隐私问题是普及联网设备面临的最大挑战，40%的受访者对数据安全问题表示担忧。这份调查收集了包括工程师和技术人员在内的1 200多名Facebook用户的观点。[6] 在物联网及其他技术的开发过程中，应及早制定相应的法律法规，制定更为严格的隐私保护措施，开发更有效的隐私保护技术。 但即使如此，未来技术带来的隐私风险仍将是前所未有的。在人们得到更贴心、更个性化、更智能化的服务的同时，人们必将会被更多地捆绑，被约束。是要个性化服务，还是要个人隐私，这已成为人们必须面对的一个选择。 四、“人—物”共生：人与物的新关系 泛媒化不仅意味着物体媒介化和人体终端化，也意味着新的人与物的关系。 未来的人与他所关联的物体间，会形成一种如影随形的“共生关系”。从媒体服务角度看，对于人这样的用户的存在状态与需求的衡量，将不仅仅是靠传统意义上的人口统计变量或用户行为等数据，与人相关的物的状态、人与物的关系，也将成为描述一个用户的新维度。 今天的用户平台是人聚集的地方，而未来的用户平台，也将是人与物共生的平台。人们可以借助这样的平台，与自己的身体以及其他关联物体进行对话，而新媒体的信息与服务，也将建立在“人—物”二维体系的数据分析的基础上。 “人—物”共生的社区，也将成为下一轮社交平台的创新目标。这一方面是因为用于维系人与人关系的社区，在今天的发展空间已非常有限；另一方面，物体与物体、物体与人、物体与信息之间的远程智能互动，也需要中介平台，而社交平台作为这样的中介平台具有先天优势——社交带来的黏性，使它们已渗透到人们的日常生活中，它们是最方便易得的平台。因此，对于未来的社交平台来说，与物联网应用产生深层关联，是它们维持其长远价值的一个重要途径。 2014年10月，腾讯推出了“QQ物联”计划，腾讯方面称，这一平台将借助“QQ好友关系链连接软件和硬件，延伸出无限的交叉连接，好友之间的硬件设备可以互相控制和连接，这些设备因为社交关系的存在，得到了最大化的配置，将发挥它们最大的价值”[7]。有研究者在分析这个计划的意义时指出：“PC时代，腾讯通过一个ID(QQ号)实现了人与人的互联；移动互联网时代，腾讯通过一个ID(微信号)实现了人与人的互联；在未来，腾讯将为所有的智能硬件设备分配一个固有的ID，实现物与物、物与人的互联。”[8] 尽管QQ物联现有的模式未必是理想的“人—物”共生平台的模式，但它已表明，人与物正在同一个平台上汇合。未来的人与物，还将在共生的基础上，形成更多的互动与协作。 五、人机合一：更长远的未来 物联网技术使人与物成为共生关系，而未来的人工智能技术则将使人与智能机器(包括软件)变成人机合一的关系。 从人工智能的角度看，人与机器可以构成同一个系统，包括“人体”这个系统。人体上将有越来越多的“机器”，它们以可穿戴设备、传感器和其他芯片形式存在，甚至某些芯片可以植入人体。“人”将被机器重新定义。 即使有些机器并不直接存在于人体上，但是，它们也在模拟人类智慧，并试图与人类智慧形成互补，构成同一个系统。这是另一个意义上的人机合一。 从信息生产层面看，人机合一的趋势正在开始。机器写作就是这个趋势的一个起点。 2011年，美国的Narrative公司开始用Narrative Science软件自动写作新闻，其中一些新闻也被福布斯网站等专业媒体采用。2014年7月美联社宣布用机器人(Wordsmith)采写财经新闻，主要面向公司业绩财报的报道。2015年9月，腾讯财经开发出自动化新闻写作机器人Dreamwriter。2015年11月7日，新华社推出新闻写作机器人“快笔小新”。尽管目前这些机器人写作工具主要适合于程式化新闻的写作，未必代表了机器写作的全部，但它们至少证明，机器在数据采集和快速发布方面的能力，对于人工是一个很好的补充。 可以预期的是，未来的写作，将是人的能力与人工智能的结合。机器的作用，不仅仅是自动获取数据并进行填充，还将帮助人发现新闻线索、探析事物的深层规律，以及拓展写作的深度或广度。未来“人—机”一体的新闻报道体系，还有可能像哈尔滨工业大学刘挺教授所预言的那样，可以通过机器分析来预测以什么样的文风使新闻可以传播得更远，自动识别那些对某类新闻感兴趣的人群并针对他们进行写作，预测某个人或某个群体读到某条消息后的情绪反应等。[9]这意味着，机器可以帮助写作者对传播效果进行预判，以便更好地决定选题，或选择最佳表达形式。 除了新闻写作方面的人机互补外，人机协作、人机合一，也将是未来媒介系统不断进化的基础机制。各个层面的人机合一的系统，也将使人类社会发生更深层变革。 2005年，美国研究者雷·库兹韦尔在他的著作《奇点临近》中断言，2045年，计算机智能将超越人类智能。尽管今天我们还无法判断2045年是否真的就是这样一个飞跃的节点，但是，人类智能的突破确实指日可待，而这也就意味着机器对人体更大程度的入侵，以及人对机器更大程度的依赖。这究竟是人的完全新生，还是人的全面异化，也许只有时间才能告诉我们。