基于人機關系的電視媒介再觀察與視聽內容重構*

□文│陶 冶 曾愛伊

近10年來“電視死亡論”的論調甚囂塵上，而媒介環境學派長期對所謂“死亡”嗤之以鼻，在他們看來任何媒介的出現、演化乃至我們今天說的媒介融合，其根本上都無法脫離媒介技術的發展。換言之，電視的“死亡”是一個動態平衡的概念，一如物種在進化過程中呈現出的不同樣貌，在長期的時間維度上任何物種其實都是演化過程里的一種中間形態。后世物種必是前世物種的基因經過多重迭代與沉淀后的產物，而媒介的演化亦如是，今天的電視沉淀了文字、電報、廣播、電影等多種媒介的基因，而很多年以后的電視必然是我們今天無法想象的形態。因此問題的關鍵在于，電視媒介未來究竟會向何方發展？

媒介進化論的代表人物保羅·萊文森（Paul Levinson）認為影響媒介進化的根本原因是“人性化趨勢”（Anthropotropic），即媒介的演進方向是越來越趨向于人本應處于的“自然故鄉”狀態，并且其堅定地認為“人是積極駕御媒介的主人，不是在媒介中被發送出來，而是發號施令，創造媒介的內容”。[1]同時，筆者曾經翻譯了美國著名電視研究學者阿曼達·D·洛茨的名著《電視即將被革命》（Television Will Be Revolutionized），其于2007年便創造性地提出了美國即將進入“后電視網時代”的預言，而其后電視媒介演化的軌跡，也不斷印證著她當初的設想。至于其將美國電視分為“電視網時代”“多頻道切換期”和“后電視網時代”，[2]顯然是一種站在觀眾（用戶）角度進行人機關系的斷代，其依據是觀眾內容獲?。–ontent Accessibility）的便利程度，以及內容選擇的豐富程度。顯然，這種斷代依據與萊文森“人性化趨勢”在精神上是一致的，本質上都是人與媒介技術之間的關系演化。只是萊文森側重于媒介供給端的創造，而洛茨則更關心觀眾作為需求端的獲取，但毫無疑問，人的主觀能動性是媒介演化的根本動力，而其無論在需求端還是供給端也都會能動地影響媒介技術的變革。

“后電視網時代”的概念被引入國內后，引起了較大反響，雖然我國沒有對應的電視網體系，但用戶“無論何時何地，都能通過不同的屏幕觀看自己想要的內容”卻是不爭的事實。[3]因而國內不少學者基于此提出了“后電視”[4]或“后電視時代”[5]等概念來表述當前的中國電視的歷史階段。結合我國實際，進入“后電視時代”的中國，內容層面的“媒介融合”已然成為全行業乃至全社會的共識。顯然，這一概念不僅符合電視媒介演進的方向，也成為了從中央到地方電視媒體機構改革的方向。但是，基于當前媒介融合戰略下發生的電視媒介演化趨勢，是應該最大化地保有各自媒介形態固有特征，而僅在內容生產上進行整合呢？還是應該最大化地消弭媒介間性，連電視這個媒介形式都被融合掉，從而產生一個全新的媒介形態呢？我們或許可以從人與電視（技術）的關系中尋找端倪。

一、一度重構：人對固有時空關系的掙脫

馬歇爾·麥克盧漢 ( Marshall McLuhan) 于 20世紀60年代在其巨著《理解媒介》中提出“媒介是人的延伸”的觀點，[6]至今依然振聾發聵。萊文森繼承并發揚了其觀點，并認為“人類扮演的雙重角色——既是外部環境又是技術的傳播代理——主要是因為人類不僅是技術的發明創造者（屬于技術傳播代理），也是技術的使用消費者（屬于外部環境）”。[7]那么就電視而言，人類的使用場景構成了電視這種媒介演化的外部環境。當電視成為大眾消費品普及至千家萬戶之后，其作為一種“媒介穩態”被限定為固定場所（一般為客廳）和線型播出（固定時間），由此諸如“文化壁爐”“家庭儀式”等傳統電視理論應運而生。但毫無疑問，從媒介進化論的角度來看，這種“媒介穩態”一定是其演化過程中的某一“中間狀態”，其固定場所的觀看空間和線型播出的觀看時間，就必然會構成其進一步演化“延伸”的方向。而最直觀的體現，便是使用終端的在硬件層面的融合。

1.固定場所的空間解耦

隨著電視機售價的不斷降低，以及人們居住條件的改善，使得電視媒介的使用場景脫離了客廳這一家庭成員聚合場所。當每個房間都可以安裝電視機的時候，觀看行為從家庭最大公約數解耦為個體行為。與之伴隨的技術變革則是衛星直播加密通訊技術的發展、有線電視頻道的擴容，進而帶來頻道數量的大幅增加?！扒_一面”的尷尬局面迫使各個頻道進入內容細分領域的“藍?！?，也因此，一家三口人，分居三個房間，觀看三個不同節目的場景成為一種新常態，而“壁爐”與“儀式”的聚集效應與家庭共同體意識被迫減弱。但值得注意的是，觀看內容在家庭內部的分化，只是讓觀看場所的數量增加，而并沒有動搖電視媒介“固定場所”和“線型播出”的根基。

顯然，固定場所觀看的制約者是有線電視運營商。與美國私營的康卡斯特（Comcast）或美國電話電報公司（AT&T）等自主實現了“三網融合”的運營商不同，我國由于早期平行推進廣電網與電信網的建設，致使今天“三網融合”的矛盾依然尖銳。尤其是有線電視用戶，如果他想通過電視機觀看網絡視頻，那將面臨著從退出有線電視機頂盒界面，到切換互聯網電視盒，再到進入電視端應用等一系列復雜的操作程序。本來就固定的觀看場景，配之以復雜的操作，某種程度上加重了觀眾使用的負擔。顯然通過有線電視提供海量內容給消費者的初衷，屬于萊文森所稱“媒介發明者”技術傳播代理的演化邏輯，但作為消費者的人類同時具有自反式的選擇邏輯。因此，當人們手持遙控器面對如此復雜的操作界面的時候，在固定墻上的電視機與無線網絡的移動終端之間，會毫不猶豫地選擇后者。

現實的情況也確實如此，就我國而言，隨著智能手機和4G網絡的普及，至少在全國縣級以上城市的范圍內，使用智能終端流暢地觀看網絡視頻已然成為事實。并且，隨著漫游費的取消，以及流量資費的進一步下降，洛茨在2007年時想象的“電視無處不在”的場景已經基本實現。[8]未來，隨著5G網絡建設的進一步完善，或者類似“星鏈”方式的低成本數據鏈通訊衛星的大規模使用，信號覆蓋的死角將會越來越少，數據傳輸的速度將會越來越快，從而在空間上的制約也會越來越少。

2.線型播出的時間打破

傳統電視的線型播出，完全是因為其早期播出技術依賴無線電傳播而造成的。因此，世界各地的電視臺都不約而同地以小時（整點）為單位編排電視節目，這與廣播的節目編排別無二致。由于無線電信號傳輸的單向性，造成了“直播”成為建構起廣播電視作為大眾傳播媒介的一種本質特征。盡管，后來因錄音錄像技術的發展使得節目內容不必“現場直播”，但是節目的編播依然是按照24小時的自然時間線型輸出的。也因此，在線型播出的節目內容中插播廣告，成為建構起電視這一媒介的根本盈利模式，而由此被抽象為“二次銷售”的理論，亦成為傳媒經濟學的核心概念。

基于前述對線型播出“延伸”的邏輯，回溯電視發展的過程，我們不難發現，從需求側第一次挑戰線型播出的技術是遙控器。雖然改變不了電視播出的內容，但至少觀眾在面對廣告時有了選擇換臺的權力。但只要線型播出與被動觀看的時間關系不做出調整，觀眾只能隨著電視機播出的內容共同度過這一段共時性的存在。而真正意義上打破線型播出的是VOD流媒體點播技術的出現，當視頻內容通過互聯網播出平臺呈現在用戶面前的時候，用戶不但可以進行快進、后退等操作，而且可以在時間軸上任意選擇時間點。視頻網站為了便于用戶精準地選擇時間點，甚至提供了每一時刻的預覽畫面，從而在技術上最大化地支持這種打破線型播出的行為。同時，多倍速播放功能，也使原定的播出時間得以壓縮。于是，當一部40集的電視劇在視頻網站完整上線的時候，有的用戶就可以當天“刷完”這一整部劇，而在線型播出的電視頻道上，每天兩集的播放速度則必須耗費20天。

也因此，傳統電視因線型播出伴隨著節目內容而來的廣告，也不得不通過點播前強制觀看，或者被購買了會員資格的用戶無情地跳過。此時，“二次銷售”的理論因視頻播出平臺與用戶的直接交易，而被徹底顛覆。當廣告商不斷調試自己的廣告銷售模式時，傳統電視頻道的盈利能力大幅下滑——顯然，在今天依然能夠接受線型播出的觀眾，對于廣告商而言，商業價值越來越低。

二、二度重構：數據物聯帶來的時空便利

當今天的人們端著手機或平板電腦觀看視頻節目的時候，都會對自己的行為脫口而出為“看電視”，換言之，當“看電視”這一行為脫離了前述固定空間與線型時間的背景后，其語言學意義上的能指與所指發生了位移。因此，以電視為中心的媒介融合，恐怕不僅僅是媒介層面的，更可能是社會文化層面的。一如喬姆斯基將其“語法深層結構”理論作用于媒介研究領域，認為前一技術時代的模式可能會遺傳與衍生一樣，[9]今天平板電腦上看的“電視”，正是電視作為前一技術時代提供的內容產品的當下形態。

1.算法推薦：消解人的選擇權

物理層面的媒介融合發生的標志，恰恰是消費者作為媒介使用者在操作行為上的迭代。如果我們將遙控器的發明看作電視觀眾在操作層面的第一次飛躍的話，那么毫無疑問，基于人工智能的算法推薦無疑是又一次飛躍。視頻網站的關鍵詞搜索功能，給用戶提供了精準查找內容的服務，但本質上的使用模式與傳統用遙控器換臺找自己想看的內容一致，都是一種依托用戶自主找尋的內容獲取模式。然而算法推薦則逆轉了平臺與用戶之間的關系。

目前，人們已經很熟悉視頻網站提供給不同用戶的首頁界面呈現為“千人千面”，這種因人而異的面貌全都有賴于算法的推薦。而視頻網絡平臺的推薦算法，目前總體上是從三種邏輯出發。

第一種是基于內容進行推薦，呈現在用戶面前的界面往往是“大家都在看”。這一算法一般推薦給平臺的新用戶，由于沒有用戶行為的數據，因而只能依托大眾傳播（Broadcast）中的“最大公約數”來進行推薦。而當用戶有了初步行為之后，算法則繼續以內容為關聯，推薦同類內容。

第二種是基于個人行為推薦，呈現在用戶面前的是“猜你喜歡”。這一算法基于用戶不斷增加的觀看行為數據，推薦與用戶歷史行為相關的內容。此時的關聯與前一種基于已看內容推薦同類內容的邏輯不同，算法會猜測用戶是因為偏好這個演員，還是偏好這類題材。

第三種則是基于他人行為推薦，呈現為“看了這個視頻的人還在看××”。這一算法基于后臺數據積累的其他用戶行為，并取其最大公約數從而向用戶進行推薦。例如有50%的用戶在觀看了A劇之后，都會選擇觀看B劇，盡管二者之間內容、角色等關聯都很小，但算法依然會有很大可能性將其推薦給用戶。

當然，如何將最合適的內容推薦給用戶，成為了各大視頻網站的重要課題，奈飛（Netflix）甚至為找到最佳電影推薦的解決方案，而向全社會懸賞100萬美元。[10]盡管還有許多更高科技含量的算法，因成本問題短時間內尚未投入應用，但是目前各大視頻網站混合了上述三種邏輯的“整合式算法”已然構成了當下的主流，并不斷對用戶行為進行學習而持續迭代。然而這三種邏輯卻有著根本性的缺陷——無論用戶個體還是基于大數據的用戶群體，其計算的基礎全都是過往的歷史數據。一旦用戶個體對某一類型內容的興趣邊際效應遞減，進而隨機產生“用戶興趣漂移”，則存有一定的預測難度。因此，這也是當前各大視頻網站進一步研究推薦算法的重中之重，而這種技術的突破則真正能夠帶來“比自己更了解自己”的呈現。

2.數據物聯：萬物皆可被推薦

尋求技術突破有兩個路徑：其一是增加算法的計算能力，特別是增加隨機性算法的運算量；其二則是引入其他關聯數據來對可能的隨機性進行計算。盡管兩種路徑都意味著科研成本、算力等的大幅增加，但具體到我國的現實層面，后者的成本反而更低。

我們會發現，盡管付費用戶的數量在逐年增加，但是各大視頻網站最重要的利潤依然來自于廣告。當然，在算法推薦內容的平臺上，算法也會基于用戶的觀看行為數據推薦合適的廣告內容，從而實現“流量變現”；同時，植入式廣告（Placement）在節目內容中越來越普遍，交互式的人機互動，使用戶可以點擊節目中植入產品的超鏈接直接下單。這種顛覆“二次銷售”理論的流量變現方式，成為接下來討論問題的基礎。當前，我國以“愛優騰”為代表的視頻網站平臺，其背后的控股方恰恰是被稱為BAT的“百度”“阿里”和“騰訊”。因此，我們基于前述第二種算法方案，引入其他關聯數據來假設這樣一種人工智能的算法。

作為阿里巴巴旗下視頻網站的“優酷”，目前可以通過“淘寶”“支付寶”等平臺的賬號等進行數據共享，在加上阿里巴巴旗下其他諸如“淘票票”“餓了么”“滴滴打車”“螞蟻金服”等賬號，并對這些關聯賬號的行為數據進行整合。顯然，這樣實現的用戶畫像，遠遠比前述視頻網站的三種邏輯要精準和立體。且不說通過“淘票票”的電影購票記錄來推測“優酷”用戶的內容偏好這類“基于內容的推薦”，就根據“他人行為邏輯”的推薦就足以通過大數據計算出觀看某類內容的人一般會點何種外賣的結果，以至于可以在用戶選擇某部劇的時候，自動送上“配劇飯”。再加上“淘寶”上的消費數據，“支付寶”上的交易數據，“螞蟻金服”上的金融數據，足以給正在觀劇的用戶推薦他們正想要購買且符合其消費習慣的商品。

由于互聯網巨頭深入我們社會生活的方方面面，使得如上數據的“互導”可以給我們帶來“比我自己還了解我自己”或者“想我之所想”的優渥體驗，[11]但這種建立在互聯網巨頭數據霸權基礎上的行為還是值得我們警惕。更重要的是，此時因媒介融合而帶來的視聽內容選擇行為，成為了萬物互聯的“物聯網”上的一個數據節點。此時，獲取的內容不僅僅是媒介內容，而生活中的一切需求都成為了“內容”被推薦給用戶。因而，我們在發現前面討論電視固定觀看與線型播出的時空關系重構，只是電視人機關系演化帶來的第一階段重構。那么基于用戶行為數據展開的物聯網服務，才是打破了“觀看行為”本身時空關系的第二階段重構。

三、人機一體：算法生產內容與即時滿足

電視媒介人機關系演化過程的前兩個階段，一是人從觀看內容的固定時空關系中解放出來，二是人讓渡自己對內容的選擇權利給機器，但內容終究是人生產的。傳統意義上電視媒介是專業內容生產（professional generated content，PGC）的代表，而社交媒體則長于用戶生產內容（user generated content，UGC），那么將兩者結合起來的專業用戶 生 產 內 容（professional user generated content，PUGC）被視為社交化“媒介融合”的典型代表。然而在前述數據物聯的背景下，如上三種內容生產模式所生產的內容將全部構成人工智能對抗性學習的數據，從而提供給人們機器生產的內容（machine generated content，MGC）。那么機器到底能否生產人類需要的內容呢？

1.算法內容：從推薦到生產

當前，由于新聞寫作的高度規范性，使得世界各大媒體廣泛使用AI機器人進行數據新聞的寫作，但在藝術創作領域，人們對機器的“創造力”尚有疑慮。然而，2016年2月法國科學家皮埃爾·巴羅（Pierre Barreau）團隊向世人公布了他們研發的機器人Aiva，其學習了莫扎特、巴赫、貝多芬等著名作曲家的1.5萬多個曲譜后，自主進行創作，無人能判斷出這是非人類所作。[12]文學創作領域也有類似情況，同樣在2016年，由人工智能創作的小說《電腦寫小說的那一天》，參加了日本“新星一獎”作文比賽，無人發現這是一部機器人寫的文學作品；[13]同年，史上首部人工智能編劇的短片《陽春》（Sunspring）攝制完成，雖然其他主創還是人類，但是劇本卻100%是由名為本杰明（Benjamin）的機器人創作的。[14]我們可以設想，高度類型化的好萊塢商業劇本一定可以被AI大規模深度學習，進而穩定創作出質量中上的“文化工業品”。

“一切文學皆人學”就此顛覆，然而隨著人工智能主播的上線以及AI換臉技術的全面應用，連“人演給人看”也未必能夠做到了?；诋斍暗募夹g水平，人工智能可以通過算法合成出任何銀幕形象，而隨著動態捕捉技術應用的規?；?，人工智能對于人類姿態、動作的學習與仿真水平也會以幾何級數提高，合成的人物形象將越來越趨向于“人”。目前，制約計算機合成影像的根本問題是硬件與人力，但是可以預見的未來，硬件問題隨著“摩爾定律”的迭代一定會被解決，而人力問題也一定會隨著AI學習能力的不斷增強而徹底消解。屆時，即時3D渲染和生成場景與形象將徹底實現。由于此時所有的人物、場景、環境、服裝以及聲音都是AI（人工智能）通過算法合成出來的，加上人工智能對于視聽語言的學習，蒙太奇的手段作為一種語法規則被納入算法，從而服化道、美術、錄音、攝影、剪輯甚至包括導演在內所有的人類工作將被一攬子替代。

即便是作為視聽內容藝術創作的核心——導演，也可以通過將人類歷史上各位“大師”的作品作為大數據來深度學習，從而形成一套“導演算法”，并通過不斷出品新內容而得以完善。那么此時，這位“算法導演”——不用優秀，只需要平庸即可——足以穩定生產出供普通用戶觀看的“文化工業品”。這些產品又會通過前述萬物互聯的物聯網，不斷通過算法推薦給用戶，并配之以其他同步的消費品，實現“精神食糧”和“物質食糧”的同步供給。而人類則在此時，恐怕還樂而不覺。

2.腦機接口：即時需求滿足

從供給側來看，傳統廣播電視（Broadcast）的邏輯本質上如美國加州大學圣巴巴拉分校邁克爾·柯廷教授所言，是一個基于“福特主義”原則的“大眾生產、大眾營銷、大眾消費”產業模式。[15]如果我們將之類比為服裝行業的話，每個人身材各異，但卻被批量化的服裝規格化為大、中、小號，而至于款式、顏色等而言也是在供給和需求兩側尋求市場最大公約數的過程。同理，傳統的電視媒介，其所謂大眾傳播的屬性，根本上也是基于這種內容生產的主導原則。但是，根據前文中的邏輯，隨著硬件和算力的突破，個性化的內容生產在未來成為可能。

由于所有的內容生產環節全部由AI和算法生成，那么在不考慮成本的情況下，只要用戶提出對視聽內容的需求，便一定可以實現。當然，傳統電視媒介生產的哪怕最廉價的內容，對單個用戶都是不可想象的。但是，隨著人力成本在這一過程中的逐步消失，以及電腦硬件與人工智能成本的大幅降低，未來這種個性化內容生產的成本一定會降低到人們可以接受的范圍。未來，大規模的仿真3D場景渲染和人物合成等需要巨大算力之處，完全可以通過云計算實現即時生成。相應的內容通過5G（甚至6G）的移動帶寬可以實現1秒以內的即時傳輸，從而在用戶面前即時呈現。換言之，此時，從內容生產到內容消費之間的過程不超過5秒，中間的內容分發環節完全被取消。

更進一步，如果腦機接口的性能大幅增加并且成本大幅降低的話，那么內容生產便可以接受用戶的即時反饋，而用戶則可以隨時調整自己對內容的需求，以便算法能夠隨時調整接下來的節目內容，比如AI通過腦機接口感知到用戶對劇中某一人物的不滿，便可以安排接下來的劇情走向使此人消失。這些劇情某種程度上還會超越當事人的預期，因為畢竟還有“他人行為”的大數據邏輯作為AI進行劇情創作的參考，從而實現“要什么有什么”的即時滿足。在這個需求、生產、消費、反饋、再生產的過程中，全都是以毫秒為單位的，真正實現“瞬息萬變”。而所謂的用戶需求，除了腦機接口的感知以外，還有用戶日常行為的大數據，足以勾勒出這個用戶真實的內心形象，以及據此計算出與之相匹配的視聽內容，弗洛伊德關于電影是“白日夢”的觀點在AI與腦機接口面前成為現實。特別值得注意的是，我們在此討論的“需求”可能并不止于用戶對視聽內容的需求，由于腦機接口的存在，使得用戶沉浸在劇情中時其他方面的需求也可以被感知，從而通過物聯網提供實體性的滿足。

四、結語

麥克盧漢晚年認為媒介的迭代需要經過“提升（enhancement）、 過 時（obsolescence）、 再 現（retrieval）與逆轉（reversal）”四個階段。[16]當然，這四個階段是相互交織并螺旋式循環演進的過程，并且長時間伴隨著新舊媒體融合的過程。本文對電視媒介演化的邏輯基礎是人機關系，但是演化的方向也確實伴隨著這四個過程。首先是海量的在線視聽內容打破了固定場所與線型播出的時空關系，“提升”了媒介使用者的便利性；在算法推薦內容面前，固有的媒介形態被顛覆，傳統電視或者說視聽內容的獲取方式“過時”；當算法開始生產內容的時候，生產的視聽內容被形式上“再現”；而此時麥克盧漢所認為的“新形式被推向潛能（另一個互補的行動）的極限之后，它原有的特征會發生逆轉”，[17]此時一種真正意義上的新媒體宣告誕生，即人類在享受人工智能算法投喂的內容甚至物聯網提供的即時滿足之后，這種內容（需求）的生產與供應方式已經很難再被認為是電視了。

更重要的一點還在于，隨著腦機接口嵌入程度的加深，“后人類”時代的這種媒介形式某種程度上解構了“媒介”的意義?；诒疚奈覀儾环猎O想，當人工智能算法能夠為人類即時生產和即時滿足對內容和實體需求的時候，實體需求可能進一步虛擬化。由于我們在前文中默認的視聽內容呈現方式依然依托屏幕，但隨著腦機神經元性能的提升以及嵌入程度的強化，算法即時生成的視聽內容直接以腦電波的形式刺激大腦皮層，從而映射于視網膜和耳膜也在理論上完全可能。此時，電視作為一種媒介，其最后的物理堅守——屏幕，也將消失，這恐怕就是麥克盧漢所謂的“逆轉”的發生。那么如果再進一步，所謂實體性的滿足，是否可以通過腦機接口控制味覺，進而產生相應的感受，再控制腦垂體實現即時的多巴胺、內啡肽、后葉催產素適量分泌呢？

此時，電視媒介演化過程中，人機關系的最后一道防線——人的自主意識也將全面失守，人工智能將通過算法和腦機神經元實現對人類欲望的全面控制，進而控制人類的行為。在我們基于人機關系的邏輯推演中，隨著人類對時空便利性的需求、對內容選擇便利性的需求、對個性化定制內容需求、對即時實體性欲望的需求依次被滿足的時候，這種保羅·萊文森所謂的“人性化趨勢”一步一步推動人類不斷讓渡自己對這一媒介的控制權。此時，電視這種媒介徹底“消亡”，而媒介融合也從今天的內容整合、多元分發，演化為腦機神經元對大腦皮層不同部位發出的電波，人也終于可以回到不用思考的“自然故鄉”。麥克盧漢所謂的“逆轉”居然在此表現為控制權的逆轉，電視從被人類控制的一塊屏幕，涅槃為人類欲望與行為的主宰。那么當人工智能控制人類的時候，誰又在控制人工智能呢？