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人工智能时代，如何加强我国国际传播能力建设？******

　　当前，国际环境错综复杂，新冠肺炎疫情、俄乌冲突等事件加速世界大变局的演进，国际舆论场变得更为复杂。人工智能技术应用与发展一方面推动国际传播生态变革，另一方面也对我国国际传播带来挑战。如何有效应对这些挑战成为国际传播能力建设的重要课题。

　　人工智能技术应用

　　推动国际传播生态4大变革

　　人工智能与媒体融合进一步加深，推动国际传播向着更加智能化、精准化、个性化的方向发展，人工智能已经成为影响国际传播格局的重要变量，改变了国际传播生态。

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　　传播主体发生改变

　　随着信息技术发展，信息传播已经进入“万物皆媒、人机共生、算法推送”的智能时代。社交机器人成为公共议题的重要制造者和传播者。以杜莎迪亚、格雷厄姆·米勒为代表的学者认为，“社交机器人已不再是单纯的工具，而应当被视为一种具有参与性的社会主体”。在国际重大议题的讨论中，社交机器人十分活跃且已经成为影响或干预公众选择的重要因素。根据牛津大学报告显示，2020年全球有81个国家利用社交媒体传播有关政治的相关信息。国际传播生态已经由之前完全由人主导转变为“人机共生”。

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　　赋能国际传播内容生产与分发

　　人工智能技术不仅催生了新的传播主体，还助力传播内容生产与分发。在内容采集环节，自然语言处理结合深度学习模型，在寻找新闻线索时可以挖掘出更多非结构化信息，提升内容采集的效率和质量；在内容生产环节，机器写作提高了生产效率，同时推动内容编辑向“人机协同”的智能化模式转型；在内容分发环节，通过大数据和算法推荐能够准确定位国际受众，实现对特定用户个性化需求的精准传播。

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　　创新国际传播信息形态

　　传统信息形态主要是文字、图片、视频等，利用人工智能技术创新国际传播形式，可以实现多模态信息结构，催生场景化、沉浸式、具身性的互动与传播。首先，计算机视觉、智能语音合成和自然语言处理技术广泛赋能国际传播中AI形象的建构；其次，“5G+人工智能+VR/AR”的传播模式正在不断延伸着人们的视觉和听觉感知，以更为丰富的传播形式助力我国国际传播，为讲好中国故事提供了多元化路径和手段。

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　　开辟国际传播新赛道

　　国际传播话语权与全球政治、经济格局密切相关。进入新媒体时代，一些发展中国家通过互联网参与到国际传播中，在一定程度上改变了超级大国垄断国际传播的局面。智能传播时代更是将这种扁平化趋势进一步扩大，尤其是在国际重大议题中，传统的边缘或半边缘国家通过人工智能等新技术手段释放出更大的“声量”，从而对舆论走向产生一定程度的干预。国际传播话语权博弈在一定程度上跳出政治、经济框架的束缚，转而进入技术竞争的新赛道。

　　智能传播技术

　　对我国国际传播的4大挑战

　　社交机器人等智能传播技术开始具体应用到互联网信息场中，成为不可忽视的一股舆论力量。

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　　社交机器人干预舆论

　　社交机器人的介入使我国面临的国际传播环境越来越复杂。社交机器人参与公共议题讨论，影响舆论的真实呈现。北师大新媒体传播研究中心研究发现，在中美贸易争端、新冠肺炎疫情、北京冬奥会、俄乌冲突等议题的涉华舆论中，社交机器人产生的信息占比在20%-30%之间，且带有一定的政治倾向性，成为影响国际涉华舆论走向的重要因素。社交机器人已经成为国际舆论博弈和意识形态较量的重要工具，基于技术的智能传播也将成为未来国家间竞争的关键角力场。

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　　算法推荐可能成为舆论干预的工具

　　在人工智能时代，算法成为主流信息处理和分发方式，为实现精准化的国际传播提供了实践路径。算法的“不可见性”直接导致了信息传播的“不透明、不平等和不真实”。在国际传播中，算法推荐容易强化某一方信息和意见的风险，这种算法偏见在潜移默化中会加剧“过滤泡”效应，导致不同文化圈层之间的沟通越来越困难。

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　　深度伪造影响国际信任

　　深度伪造技术最初指的是基于深度学习的人像合成技术。随着人工智能技术发展，深度伪造技术已发展成包括“视频伪造、声音伪造、文本伪造和微表情合成等在内的多模态视频欺骗技术”。近年来，基于深度伪造技术的政治活动迅速发展，主要包括通过换脸、重新投射、口型同步、动作传递、图像生成等方式伪造领导人照片或视频、篡改新闻事实，这让虚假信息更加难以识别，导致谣言迅速扩散。

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　　全球数字平台竞争

　　借助数字平台、物联网技术和数据处理能力，具有人工智能技术优势的国家正在形成强大的数据话语权。以谷歌、脸书、亚马逊等为主导的新型跨国数字平台，通过“数据收集、算法驱动、智能运转”等数字化方式，正在全面重构国际传播格局。如何看待平台在国际传播中的角色发挥，值得进一步研究。

　　加强我国国际传播能力建设的

　　3大策略

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　　加强国际传播渠道建设，打造全球数字平台

　　国际传播渠道不再依赖于传统媒体而是转向数字化的媒体平台。在数字平台中，任何人都可以成为传播主体，国与国之间的交往加深。一方面，我国在国际传播中通过“借船出海”，即在推特、脸书等社交媒体上开设媒体账号达到了一定的传播效果；另一方面，也要有在“全球中国”的视域下思考数字化国际传播的实践路径，鼓励有技术竞争力的互联网公司开展国际化运作，通过平台出海提升我国的国际传播能力。

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　　创新话语表达形式，主动参与国际议题设置

　　在新的国际形势和传播语境下，打造“融通中外的新概念、新范畴、新表述”，既要注重话语内容创新，也要注重话语形式创新。一方面，立足中国实践，将中国话语融入国际话语体系，打造基于共同价值观的话语优势；另一方面，充分利用人工作智能、VR/AR等技术，建构基于多模态场景的话语与叙事表达。在话语创新的基础上，我国媒体要积极主动参与国际议题设置，把握国际传播规律，充分了解国际受众需求，针对不同的议题选择合适的传播策略，增强我国国际传播话语权。

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　　加强对跨学科的国际传播人才培养

　　新的媒介环境造就了新的舆论生态，也对国际传播人才提出了新的要求。教育部和中宣部在2018年发布的《关于提高高校新闻传播人才培养能力实施卓越新闻传播人才教育培养计划2.0的意见》提出：“要培养造就一大批具有家国情怀、国际视野的高素质全媒化复合型专家型新闻传播后备人才”。在国际传播工作中，需要加快建设具有跨学科背景的国际传播队伍。积极拓展本学科与计算科学、数据科学等学科的交叉融合，培养既熟悉传播规律，也掌握传播规律的复合型人才，只有了解智能传播规律的人才才能有效开展国际传播工作。

　　作者：张洪忠 赵蓓 (张洪忠系北京师范大学新闻传播学院执行院长，赵蓓系北京师范大学艺术与传媒学院博士后)

　　来源：“中国网信杂志”微信公众号

2022西湖论剑|谭建荣院士：为数据安全筑起更多防火墙、安全墙******

　　前沿技术在数据安全可控方面发挥着哪些作用？在2022西湖论剑·网络安全大会期间，中国工程院院士谭建荣就新兴数字产业、工业互联网、智能制造、区块链技术等热点话题接受了媒体记者提问，阐述了他对未来网络安全的思考。

　　记者：“十四五”规划指出要培育壮大网络安全等新兴数字产业，在新业态背景下，我们应该如何把握这个机遇，加速推动网络安全产业成长壮大和持续发展？

　　谭建荣：网络安全产业随着网络安全技术的发展而发展，网络技术开放了，网络技术推广应用了，网络安全产业就随之形成，并且壮大。网络技术的先进性是关键，只有具备先进的网络安全技术，网络安全产业才可能具有自主知识产权，才可能做到自主创新、自主可控。有了先进的网络安全产业，我们就形成了网络安全队伍，有了高水平人才，我们才能做大网络安全产业，做到可靠性、可用性、可信性、可控性，才能把网络安全技术应用好、推广好，才能做大做强网络安全产业。

　　记者：近年来数据泄露等网络安全事件不时发生，您认为各相关方应该怎样携手应对，才能确保网络安全、信息安全和数据安全？

　　谭建荣：网络安全本身就是“矛”和“盾”的关系。网络安全既有攻又有防，没有一劳永逸的网络安全。网络安全只有起点没有终点，我们要不断的追求网络安全技术的先进性，才能够有效进行网络安全的“攻和防”。网络安全既要攻得下，又要防得牢，所以这是一对矛盾，就是这对矛盾促进了网络安全技术不断提升、不断发展。只有掌握最先进的技术，才能防得牢。我们首先要有正确的网络安全观，在这个正确的网络安全观指导下，不断提升我们的技术，使我们的防护能力不断增强。

　　记者：您之前提到在工业互联网中数据是至关重要的元素，请您谈一谈数据对于工业互联网发展的重要性体现在哪些方面？

　　谭建荣：我们通过网络产生了工业互联网，把互联网技术用到工业领域，而在工业领域中很大一方面是制造业。在制造过程当中，从产品设计、加工、装配、销售、使用、维护全生命周期来看，每一个环节都产生了大量数据，我们既是大量数据的产生者，又是大量数据的利用者。工业数据，技术数据、管理数据、服务数据、商业数据，对每个企业来说都至关重要，企业的核心竞争力体现在产品上、标准上、自主知识产权上，而最核心、最底层的就体现在工业数据上。企业是行业的领头羊，也是行业的大数据中心，必须要掌握行业数据、发展趋势、商业模式的数据等。

　　工业互联网最核心问题是产生了大量工业数据，而工业产品加工生产的过程，既是数据利用的过程，也是利用数据产生的源头，在这方面同时要利用好、维护好、保护好这些数据。工业数据、数据安全、工业互联是一个三角形关系，每一个环节都必不可少。

　　记者：在智能制造转型升级过程中，需要不断推动智能化大数据创新。如何保障数据安全，推进智能制造又好又快发展？

　　谭建荣：智能制造过程，就是把人工智能技术跟产品实际制造技术融合起来，用人工智能技术解决产品设计、加工、装配、使用、维护等过程当中出现的技术问题，用人工智能提升产品创新能力，改善产品质量。在这个过程中，每一个环节都产生了大量数据，而人工智能一个重要方法就是深度学习，通过人工神经网络训练，用数据训练。人工智能、智能制造归根到底是数据挖掘、数据利用、数据演练的过程，在这个过程当中数据安全是非常重要的，这些数据在哪些行业中，在多大范围使用，给多少人使用，这些都涉及到数据安全。

　　第二个方面，在贸易过程当中，客户服务产生了大量商业数据、技术数据，也包括管理上的数据，这三部分数据安全使用的范围、使用的权限、使用的密码都有一整套管理方法。我们要把智能制造推向深入，必须要通过数据挖掘、数据训练，而在这个过程当中我们要把数据安全做的更好，筑起更多的防火墙、安全墙，这样企业才可以放心地用数据，客户也可以放心地用这些数据。

　　记者：区块链技术在数据安全保障中发挥了哪些具体作用？

　　谭建荣：区块链是基于零信任，把数据公开、透明、去中心化，然后再加密和进行权限管理。区块链技术在数据安全保护方面非常重要，区块链技术应用的最成功、最必要的是金融管理行业、投资融资行业，区块链是公开、透明、去中心化、权限分散等一整套管理制度。我个人理解，区块链技术是互相制约的一个机制，互相制约、互相约束，才能够做到数据安全。（姚坤森）

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）