論生成式AI時代的用戶需求與表達范式
——從分眾匹配到層級遞進的要素融合網絡

喻國明 蘇健威 張恩雨

2014年,Goodfellow等人開創性地提出了生成式對抗網絡(Generative Adversarial Networks)這一深度學習模型[1],生成式人工智能(Generative Artificial Intelligence)由此誕生[2]。區別于“在海量數據中發現模式”[3]的分析式人工智能(Analytical Artificial Intelligence),生成式人工智能側重于從數據中學習對象表征,進而生成與原始數據相似的、全新的內容[4]。2022年11月,美國人工智能研究公司OpenAI發布了迅速火爆的對話式大語言模型應用ChatGPT(Chat Generative Pretrained Transformer),自此生成式人工智能時代正式拉開帷幕。除了通用的交互對話、文本編撰和計算機代碼創作外,生成式人工智能技術有望在新聞傳媒方面發揮出巨大作用。據Gartner(2023)預測:大型機構中30%的推式營銷信息將由人工智能生成;到2030年,一部電影中或有90%的內容出自人工智能之手。[5]《2023年中國AIGC產業全景報告》提出,中國生成式人工智能產業規模有望在2030年突破萬億元,達到11441億元[6]。人類或許即將迎來一場屬于生成式人工智能的“未來沖擊”[7]。

與生成式人工智能技術快速發展相伴而來的是,生成式人工智能時代用戶需求發生了極大的改變?；ヂ摼W時代呈現出應用(Apps)孤島化和信息碎片化的顯著特征,在這種技術和文化特征下,用戶需求表達被極大限制,用戶僅能依賴粗放式的需求匹配,因而用戶需求也表現為粗略的、模糊的、亟待定義的樣態。相較于傳統的內容分發模式下用戶對于內容質量和推送效率的關注,生成式人工智能時代的用戶對內容的個性化、精細化和創新性有了更深刻的體驗和更迫切的需求。只有與時俱進地把握用戶需求,內容生產者才能把握產品內容和產品功能進化的方法,進而形成對產品更加全面和深刻的理解,在產品和內容的競爭中占據優勢。據此,本文聚焦媒介用戶需求和需求表達,討論生成式人工智能技術特征下媒介用戶需求和需求表達發生了怎樣的改變,以及如何應對這種新變化帶來的機遇與挑戰。

一、媒介用戶的需求與表達:定義、特征、演化

(一)媒介用戶需求:基于客觀需要的用戶主觀心理狀態

“用戶”(User)這一概念在傳播研究中的出現始自互聯網媒介時代。傳播語境下的用戶可以理解為媒介信息的參與、使用者,具有主動選擇信息、參與媒介環境的能力和意愿。與過去的“受眾”(Audience)概念相比,“用戶”一詞的使用映射了傳播學從“線性、技術化”到“非線性、社會化”的模式轉變[8]?？v觀“受眾”到“用戶”概念的轉變過程,不難看出,隨著媒介環境、傳播模式的變化[9],基本的傳受關系也在發生更迭。20世紀70年代,“使用與滿足”理論的提出將受眾概念聚焦于個體之上。進入互聯網時代,個體同時擁有了編碼、解碼自由[10],傳統“受眾”概念不再適用,自然地為“用戶”所替代?？梢哉f,互聯網媒介開辟了媒介用戶與用戶需求的觀念,也奠定了用戶需求的基本特征。

在研究媒介用戶需求之前,有必要先厘清“需要”和“需求”的概念。首先,“需要”是人類適應環境慢慢進化而來的各種有利于人類生存和繁殖的動機,具有客觀性。需要是現實中人的實踐活動的邏輯起點和內在要素,并影響整個實踐過程[10]。而“需求”在心理學中被認為是人的一種主觀心理狀態,是人們為了延續生命和發展自身,并以一定方式適應生存環境而產生的對客觀事物的要求和欲望[11]?！靶枨蟆毕鄬Α靶枰备咧饔^性,實際上更接近于用戶目標,可以指代用戶希望在產品中看到的功能或內容[12]。需要不等于需求,只有當用戶非常需要某產品,且能夠承擔起支付成本,這種需要才可能成為需求。需求是建立在需要基礎上的延伸,并且需求本身也有不同層次,如馬斯洛需求層次理論中提出的“需求層次金字塔”模型將人的需求從低到高分為生理需要、安全需要及超越需要等[13]。傳播中的用戶需求,則側重媒介使用者對某種事物或服務的支付能力及意愿,包括信息需求、交流需求、娛樂需求、生活需求和工作學習需求等方面。其中,信息需求是用戶的首要需求,交流和娛樂需求次之[14]。

用戶需求具有內隱性和模糊性的特征,是一種用戶生理上的本能洞察和欲望感知。內隱性和模糊性具體體現在需求內隱于用戶,無法被直接觀測,是人們尚未意識到的、朦朧的、沒有明確滿足物的內在要求。一般而言,與用戶進行面談是了解用戶需求的最傳統途徑,即直接詢問用戶的需要是什么。然而,并非所有用戶都可以準確地意識到自己的需求,并用精確的描述進行傳達。根據用戶的感知程度,可以將用戶需求分為意識性需求和無意識需求[15]。所謂意識性需求,即用戶自己能夠明確感知、察覺并可以用語言描述的需求,也叫“顯性需求”或“基本需求”。如“希望獲得更高清的視頻”“需要獲得一篇文書材料”等。而無意識需求則指那些用戶不能完全清晰感受和用語言描述的但又確乎存在的需求,是介于基本需要和欲望滿足之間的一種中間狀態[16],也叫“隱性需求”或“興奮需求”。這可能有多方面原因,比如受用戶自身認知水平限制而“自滿自足”,或者用戶對某種需求習以為常,以至于習慣性忽視其存在(例如,用戶大多需要“信息撤回”功能,但在構想新產品時,可能不會專門提及該點)。心理學家弗洛伊德把意識比喻成為“浮在水面上的冰山一角”,認為我們觀察不到的無意識部分才是巨大的水下冰山,這也意味著,相較于顯性需求,用戶的隱性需求往往占比更大。實際上,無論是顯性需求還是隱性需求,都是內嵌在用戶個體生理欲望和認知結構中尚未被語義化的內容和思緒,具有內隱性和模糊性的特征。用戶需求的生成和釋放是一個先后過程,用戶需求會先受到個體特征和周圍環境的影響,進而轉化為語義化的外顯行為,即需求表達。

(二)需求表達:實現用戶需求的外顯化,進而可分析、可連接

如果說用戶需求是用戶需要基礎上的本能洞察,那么需求表達是將這些需求進行具體化和細化,轉化為明確的、可操作的形式。兩者的關系在于,用戶需求是需求表達的基礎和來源,需求表達是滿足用戶需求和期望的手段和方式。此外,由于用戶需求本身的內隱性特征和模糊性特征,需求內隱于用戶,無法被直接觀測,因而需要通過表達來實現與用戶外部的信息、資源、服務形成連接。而且在當下,雖然圖像、視頻、虛擬現實技術等發展迅速,但用戶需求表達形式的基底架構仍然是語言和文字。因此,用戶需求的表達實際上是一個用戶將其需求進行語義化呈現的過程,即人的認知、思緒、欲望等通過語言和文字進行具體的呈現。例如“購買智能手機”是用戶的需求,而通過文字、語音搜索相關信息或與他人交流信息是需求的表達過程。

需求的表達是實現用戶需求外顯化,進而可分析、可連接的基礎,但需求的展現和表達并不是一個通暢無阻的直線路徑,用戶的需求表達具有曲折性,從用戶需求到需求表達是一個“遞減”的過程[17]。首先,用戶需求在進行語義化之前就已經存在“損耗”,從語義學視角來看,用戶的表達能力主要取決于用戶的語用能力,即對語言文字進行實際運用的能力。語用能力以認知能力為基礎,它主要取決于“認知圖式”的多少和聯想能力的大小。在信息“輸入—匹配”的過程中,“圖式”豐富,輸入的信息立刻有相關信息可供選用,經由聯想“激活”,完成知識匹配,實施“編碼”“解碼”等語言信息處理,從而實現表達[18]。由于用戶“認知圖式”的限制和聯想能力存在不足,有些需求很難被關注、激活和匹配。比如在信息檢索過程中,用戶由于語用能力不足,不能準確地描述自己的需求且不能正確地分析處理大量的檢索結果,導致其需求無法獲得滿足。其次,用戶需求的表達會受到外部“噪音”的干擾,例如輿論環境、文化習俗、意見領袖等。再者,用戶由于不熟悉現有技術水平,所以無法想象新產品、新服務的特性,進而無從表達相關需求,如:在“信息撤回”功能得到應用前,用戶很難產生“延長信息撤回時間”的需求[13]。即使是意識性需求,有時也并不清晰明了,反而是晦澀難辨的。以信息需求為例,用戶最初會在客觀上產生對某種信息的需要(無論是否知道該信息的具體檢索方式),即真實的信息需求。當其對此有所察覺后,便形成了相應的感知信息需求。然而,用戶對自身需求的感知有時會出現偏差,感知信息需求與真實信息需求間可能存在出入。在信息檢索階段,由于用戶并非總能精確地使用最具相關性的檢索詞,最終呈現出的需求語句只能表現為近乎妥協的信息需求[19]。當然,在檢索的過程中,用戶可以獲得關于需求的反饋(如檢索框下的關聯搜索內容),進而調整自身檢索策略。通過“檢索—調整—再檢索”的重復搜索過程,用戶可以更接近自身感知需求,獲得更多且更有用的信息內容?？梢钥闯?捕捉用戶需求的過程不是一勞永逸的,而是長期、動態且遞進的。用戶需求和用戶需求的表達都會受到新的技術社會環境的影響。

(三)生成式AI促使媒介用戶的需求與需求表達發生巨變

相較于傳統的決策式/分析式人工智能(Discriminant/Analytical AI),生成式人工智能技術帶來了兩個關鍵的變化。一是生成式人工智能將個體個性化、長尾需求滿足的邊際成本降至無窮小。智能生成拓展了創意邊界,賦予個體用戶無邊界的創造力,眾創式個性化內容生產擴展創意來源,極大降低了個性化創新成本,降本增效地滿足了長尾需求。二是生成式人工智能以其空前的個性要素識別、人類認知模擬、針對性輸出能力完成個體更細致的內生性需求的對外連接。[4]生成式人工智能更加聚焦于用戶的語義世界,所生成的內容和人類的常識、認知、價值觀更加匹配。在“對話—交流”式的內容生成模式下,媒介用戶更加容易獲取即時反饋,發掘和連接內生性需求中的個性化要素,事半功倍地擴大個體認知能力,更好地實現需求的外顯化和對外連接。

一方面,生成式人工智能成為打開用戶隱性需求大門的關鍵鑰匙。以ChatGPT為例,一開始用戶的需求可能只是“瀏覽當天的重要新聞資訊并就某些內容簡單聊聊”,但在用戶不斷深入聊天的過程中,更多的需求隨之產生——例如對“希望跟進某一新聞事件的相關信息”“你怎么看待該事件”等,從一開始“單純的獲取信息”到慢慢演變成對和ChatGPT聊天的依賴,更多的潛在需求在聊天中被釋放出來。用戶的需求在這個過程中也愈發趨向于得到更加深化的個性化滿足。

另一方面,在傳統的互聯網時代,用戶需求的表達雖然已經脫離了一定的束縛和限制,甚至可以通過多模態的內容輸出自己的所思所想,但是缺乏即時反饋和穩定互動環境的缺陷也限制了用戶需求表達的專注性和連貫性,進而影響到表達的準確性、完整性、邏輯性和細粒度。而在生成式人工智能時代,生成式AI技術為用戶需求的表達提供了更多可供性。

倘若說數字化極大地縮短了用戶“需求-滿足”邏輯的鏈條,那么生成式人工智能技術更加深刻地促進了用戶需求側向滿足側的滲透——即所有信息和內容的形成都是依照需求而產生的。這就意味著生成式人工智能技術下用戶是居于主導地位的,用戶的個體自由度和信息獲取能力得到極大提升,用戶需求更容易被關注、感知和滿足。這種空前的技術和產品的變化將引發用戶需求和需求表達發生巨變。

二、生成式AI驅動用戶需求表達的變革:模式轉換、邏輯加深、粒度加細

生成式人工智能技術極大地變革了傳播媒介的形態,這不僅改變了用戶需求滿足的方式,更為用戶需求表達開辟了全新的模式和空間。在互聯網媒介時代的基礎上,生成式人工智能技術時代用戶需求表達呈現出模式轉換、邏輯加深、粒度加細三大特征。

(一)用戶需求表達模式的轉換:從圖形控件交互到多模態的自然交互

互聯網媒介時代的用戶需求表達主要基于圖形控件交互。該交互方式可以追溯至20世紀70年代,美國施樂公司研究人員艾倫·凱發明了重疊式多窗口系統,基于該技術形成了當前廣泛使用的圖形用戶界面(Graphical User Interface,GUI)。其主要特點是以窗口管理系統為核心,使用鍵盤和鼠標作為輸入設備[20]。隨后基于觸摸屏的交互,例如iOS、Android的系統交互界面,在交互學習成本和易用性方面做出了重大改進,使得圖形界面交互得到了極大的普及。該種交互方式催化了媒介用戶的這一概念的出現,媒介消費者能夠基于圖形界面輸入信息并獲得媒介的反饋,媒介至此具有交互的特性,用戶也可以進行需求表達。需要說明的是,這種需求表達經過預先設計,即媒介設計者(比如互聯網產品經理)在最初就確定了用戶可以輸入哪類信息,獲得哪些反饋,這些設計都以圖形界面的樣態存在于媒介之中。盡管通過這種方式用戶獲得一定的需求表達的自主性,但這種自主性是極為有限的。

生成式人工智能技術前所未有地變革了這種需求表達的模式,取而代之的是具有多模態特征的自然交互。其基礎是自然用戶界面(Natural User Interface,NUI),通過研究現實世界環境和情況,利用新興的技術能力和感知解決方案實現物理和數字對象之間更準確和最優化的交互,從而達到用戶界面不可見或者交互的學習過程不可見的目的,其重點關注是傳統的人類能力(如觸摸、視覺、言語、手寫、動作)和更重要、更高層次的過程(如認知、創造力和探索)[21]。在自然交互的過程中,用戶可以輸入自然語言、語音、圖像等多模態的信息,為用戶需求表達提供更高水平的可供性。不同于圖形界面交互中用戶為實現某種功能需要尋找功能入口和學習操作邏輯,在自然交互的基礎上,用戶無須刻意學習需求表達的模式,能夠以熟悉的語言、語音、圖像等方式表達自己的需求,從而對自身個性化的需求進行完整、精確的表達。

(二)用戶需求表達邏輯的加深:從表層的理性需求到深層的非理性需求

心理學中的“逆轉理論”(Reversal Theory)假定:在任何一個時刻,人們的動機都可以用處在一對元動機狀態之間的哪個位置來定義,比較典型的是“有目的狀態”和“無目的狀態”。有目的狀態指,在外在動機驅使下認真做一件事情,按照計劃實現一個目標。無目的狀態則指,在內在動機驅使下做一件事情,因為做這件事情是快樂的而自發地去做,幾乎不考慮做這件事情要達到什么目的[22]。從逆轉理論可見,用戶在媒介消費的過程中實際上至少存在理性需求(表現為目的性成分)和非理性需求(非目的性的成分),二者的偏向程度形塑用戶的整體性需求。

然而,用戶在表達媒介消費需求(尤其是以計算機為基礎的數字媒介)時,其非理性需求是被遮蔽的。長期以來,傳統主流媒體作為社會系統中主要的內容生產者,對信息內容的生產和傳播追求的是科學理性,并以此為準則來發現、建構社會現象背后蘊含著的因果關系,然后歸納總結出這些因果關系的運作模式以及社會機制,以解決現實問題、規范受眾行為,讓社會在一個有序的框架內運行。[23]這一特征對應到媒介用戶側則表現為:媒介用戶表達需求始終是以理性需求為基礎的,即將媒介視為工具,為達成某種目的而進行媒介消費。比如閱覽報紙雜志以獲取信息,觀看電視節目以休閑娛樂等。

非理性需求被遮蔽的另一個原因在于,媒介用戶非理性需求成分的表達極為細微和隱晦,無法被作為工具或機器的媒介所捕獲。這在許多研究中得以證實,比如意向立場理論(Intentional Stance)認為當用戶面對明顯由人設計的復雜實體時,會借助類似人類社會的目標和特征用以進行啟發式的理解[24],因而會體現出非理性的、社會性的特征。與之類似的還有克里福德·納斯等人提出的“計算機為社會行動者范式”(The Computers Are Social Actors Paradigm,簡稱CASA),該范式認為計算機用戶會禮貌對待計算機,且不會覺得自己在與編程人員對話,他們將社會性歸因于計算機本身。CASA范式展示了人們會將人際交流中的一些社交法則運用到人機交流中[25]。然而受限于機器智能的技術水平,傳統媒介無法對這些非理性因素進行有效的回應。在互聯網媒介時代,用戶非理性需求的表達則主要依賴于同時在線的其他用戶,而非媒介自身,其本質上仍然是互聯網媒介中介的人際交往。

生成式人工智能技術時代一個巨大的轉變是:基于生成式人工智能技術的媒介具備了深度理解人類自然語言的能力,并前所未有地具有“生成性(Generative)”,這使得用戶表達邏輯得到延伸,即從表層的理性需求到更深層次的非理性需求。生成性是將生成式人工智能要素結構化的能力特征。它通過持續與用戶對話,不斷對用戶的個性化要素進行識別、學習和整合,并將輸出要素進行結構化處理,以貼近用戶的方式進行有機呈現,實質上是對人類交往方式的深度模擬。[4]在這一技術基礎上,用戶可以使用自然語言表達自身需求,并通過字里行間的語義鏈接形成更深層的非理性需求的表達,并通過生成內容和資源要素的連接完成需求滿足。非理性要素的有效表達是媒介用戶需求表達的一項重大突破。

(三)用戶需求表達粒度的加細:從經驗世界的粗放匹配到語義世界的精細連接

用戶需求表達的另一個重要轉變是用戶需求表達粒度的加細,這是由用戶需求滿足方式的轉變所驅動的。在傳統媒介和互聯網媒介時代,用戶需求的滿足依賴于外部信息、資源、服務等要素與用戶需求的連接——即社會信息、資源、服務等要素在生產之后,通過用戶特征匹配以分發或供給至用戶側。在傳統媒體時代這種匹配是非常粗放的,比如各省區市衛視臺、青少兒頻道等就是基于用戶的地理位置特征和年齡特征形成的匹配。時至互聯網時代,這種匹配在算法的中介下進一步加細,能夠根據每個用戶的數據標簽進行針對性推送,比如今日頭條等算法推薦內容平臺將互聯網內容根據用戶閱讀偏好對每個個體進行信息分發。

從傳統媒介時代到互聯網時代,盡管需求匹配的粒度在技術的中介下不斷加細,但其本質上仍是將已生產的內容以盡可能貼近用戶特征的方式進行匹配連接,而非定制化的生產。生成式人工智能技術的關鍵突破在于,基于自然語言輸入分析技術,生成式人工智能革命性地以其人類認知模擬機制打開所有“黑箱”,打破內部與外部的關系壁壘,對更加細微復雜的結構要素進行解構重組、重新生成、重新連接,意味著技術能夠對人的要素狀態進行響應分析,對情感表達等實現精準匹配[4],并針對每個用戶的每個個性化需求成分進行涌現式的生成。在這種精細連接可供性的基礎上,用戶需求的表達呈現為更細粒度的樣態——用戶可以用熟悉的語言指涉對象、表述邏輯、傳情達意……這種表達的過程也將使用戶需求擺脫與經驗世界的粗放式的匹配,而是通過人語義世界之內的精細連接形成需求的完整表達,并以極細粒度實現與經驗世界的微價值、微資源的連接。

除了自然語言對表達細粒度的提升之外,生成式人工智能技術允許用戶與機器展開多輪對話,這意味著用戶需求表達獲得更大的精準化空間。用戶可以在對話窗口持續獲取機器智能的反饋,并基于此進行多輪循環的需求表達的調整,進一步使需求趨向明晰和完整。此外,這種上下文的語義銜接構造了語境和場景,使得用戶需求表達的場景度大大提高,使得用戶需求更加精確有效。

三、生成式人工智能時代用戶需求的新樣態:層級遞進式的要素融合網絡

在生成式人工智能技術的加持下媒介可供性極大地增強,用戶需求表達方式發生巨大轉變,這進一步為用戶需求場景開辟了想象空間。一些此前潛在的、無法被表達的、無法匯聚為系統性需求的要素能夠以結構化的形式進行重組,驅動內隱的用戶需求呈現出新特征、新樣態。

(一)生成式人工智能時代的用戶需求是一項抽絲剝繭、逐級遞進的過程

此前大眾媒介和互聯網媒介以分眾匹配為基礎為用戶提供價值,用戶需求也在這種互構過程中表現為一種模糊且需要定義的存在。盡管可能存在進一步精確表達匹配的空間,但這一過程也會被粗放的匹配本身所遮蔽。換言之,一種尚未定義的需求的滿足往往伴隨著諸多不必要需求的價值連接。比如用戶可能需要一幅藝術作品寄托情愫,但其精心遴選的畫作往往也不能完全精確地匹配其所需表達的感情,而是混雜著設計師自身對用戶的需求的多元想象。由此可見,這種精細、微妙的需求難以表達,從而長期表現為一種內隱模糊的思緒。

生成式人工智能時代用戶需求呈現為一種抽絲剝繭、逐級遞進的過程,即用戶可能會對自己的認知過程進行反思和調整,以更有效地滿足需求。對于這一過程,我們可以通過認知心理學中的元認知(Metacognition)理論加以理解。元認知即“我們在自身認知過程方面的知識和控制”[26]。元認知涉及我們如何解釋正在進行的心理活動,這些解釋是以我們與世界的互動為基礎的。然而,元認知會基于此類解釋與我們自身的相互影響,并利用大量情境化的線索,進一步解釋正在發生的行為以及我們做出判斷的方式[27]。元認知包含監控(Monitoring)機制,即我們如何評價我們所知道(或還不知道)的事情。具體包括兩類監控:①預期式的,在獲得信息之前或者期間發生;②回顧式的,在獲得信息之后發生?？偠灾?用戶的元認知過程強調對自身認知能力和思維方式的認知,幫助用戶發現自己需求認知的盲點,并找到改進的策略。

從元認知的視角來看,生成式人工智能技術提供了這種“與世界互動的過程”——允許用戶與媒介進行多輪會話和需求的表達,這一過程實質上調用了用戶元認知的機制。在用戶初次表達需求時,用戶通過預期式監控等思維過程粗略地錨定此時此景的需求,這一需求表現為籠統且簡單的語義結構。在需求得到生成式人工智能的反饋后,用戶再次調用回顧式監控等思維過程對需求進行微調,包括對指涉對象進一步細化,對語言邏輯進一步修飾,對語義內涵進一步豐富……“需求表達—得到反饋”的過程將循環往復,尚未語義化的用戶需求就在循環過程中不斷增添新的指涉要素、情緒要素、場景要素、價值要素等等,最終形成用戶個性化的精確需求。

這種全新的需求呈現方式促使用戶需求表現為全新的樣態——一種抽絲剝繭、逐級遞進的過程,存在著“基底—新要素補充”式的螺旋上升的循環機制,表現出“過程性”和“漸進穩態性”?！斑^程性”是指用戶需求并非一個靜態的思維或語義結構,而是動態的持續精確細描的過程?！皾u進穩態性”則指用戶需求不存在過程性的終點,即完美且透徹的需求形態,而是通過持續調整使得需求表達逐漸能夠基本反映出用戶所思所想,無限趨近于所謂“完美狀態”。這種性質使用戶需求呈現為兩個層級:其一是用戶需求在初次表達時所需細描勾勒的粗略的需求“基底層”;其二是在需求基底之上,不斷集成以形成系統性需求的細小微妙的需求“要素層”。

(二)用戶需求的粗略錨定:作為基底的需求類別結構

盡管在生成式人工智能技術賦能下用戶需求表現出前所未有的個性化和微?；卣?但其需求的基底往往仍然可以根據需求的性質進行歸類。比如用戶要求生成式人工智能根據某項主題生成小說式文本,或根據某項需求生成一段可執行的計算機代碼,其本質上都是具有生產意義的需求。這種需求歸類是既往分眾匹配式需求滿足的理論基礎,決定著媒介產品設計所遵循的功能劃分和迭代。

有關需求類別的研究已經十分豐富,早期且較有代表性的如ERG理論。該理論由美國耶魯大學的克雷頓·奧爾德弗在馬斯洛提出的需要層次理論的基礎上提出。ERG是生存(Existence)、關系(Relationship)和發展(Growth)需要論的簡稱。其中生存需要是指滿足人們基本生存的物質需要;關系需要是指在組織中維持良好人際關系,滿足社會地位和交際的需要;成長的需要則是個人發展的內在需要。此外,彭蘭也曾將人機交流(Human-machine Communication)定義為“同為傳播主體的人與機器之間的直接互動”[28],強調其與人際傳播的類似性。并認為,至少有6種動因存在于人類尋求人機交流的過程中:治療性需要、投射性需要、定向性需要、可控性需要、補償性需要和場景性需要[27]。對于不同類別需求間的關系,奧爾德弗證明:①在人的各種需要中,人的多種需要要在同一時間內共存。②在同時共存的多種需要中,如果其中層次較高的需要不能得到有效的滿足,那么人們滿足低層次的愿望會變得更加強烈。③在低層次需要上得不到滿足或者得到很小程度的滿足時,個體也可能轉而尋求更高層次的需要。[29]

總而言之,需求分類有助于對用戶微?；男枨髽討B進行歸納,通過把握用戶的主要需求進而對媒介產品做出針對性的設計和改進。需要說明的是,無論分類的形式如何,作為基底的需求類別結構延續了分眾匹配式需求滿足的特征,具有粗粒度和時間截面性特征。要對生成式人工智能時代涌現出個性化用戶需求形成更加深刻的把握,就需要認識到在需求基底之上存在著越來越豐富的需求要素成分,這些成分基于每個個體的文化背景、價值偏好、情緒狀態、場景狀態等等進行著動態的相互影響和持續變化,共同融合成一個需求要素的網絡。

(三)用戶需求的細描微調:構筑在基底之上的要素融合網絡

構架于需求基底之上,用戶需求由紛繁多樣的需求要素成分進一步融合形成。這些需求成分對模糊的基底需求進行更為細致的細描微調,使用戶需求逐漸明晰、豐富,呈現出每個用戶個體的個性化特征。需求組成要素主要包括:情感(Emotions):深層的情感狀態,如恐懼、憤怒、喜悅等,可以影響用戶的決策和行為;價值觀(Values):即個體認為重要的生活目標或理想,如誠實、公平、成功等;道德和倫理觀(Moral and Ethical Views):這些觀點可能影響用戶在特定情境下的選擇和行為;期望和自我效能(Expectations and Self-Efficacy):即用戶對結果的預期和對自己能力的信念,是更為深層的心理要素;社會和文化背景(Social and Cultural Background):包括教育、家庭、文化等因素,這些通常在不易察覺的方式中影響用戶行為;場景(Context);主要是用戶在對應社會情景或場域之中的即時性需求要素。

如果將這些要素視為一維的線,用戶的需求成分在線的兩端之間漂移定位的話,那么這些線將構成一個龐大的要素融合網絡,每個用戶的需求都是其在各個維度標定值基礎上融合形成的多維坐標。這一坐標將賦予基底需求更加豐富的內涵。

用戶需求的微調過程極為重要,是盈余環境下用戶個性化自我的表達。生成式人工智能技術誕生的社會背景在于,工業文明帶來的生產力水平飛躍空前地實現了社會物質財富的大幅增加,人類社會逐漸走出了物質的絕對短缺時代,體現出物質盈余、時間盈余與認知盈余的特征。正如克萊·舍基在《認知盈余》一書中指出的,“人口數量和社會總財富的增長使創造新的社會制度成為可能……新社會的建筑師們察覺到,工業化的副產品——某種公民盈余(Civic Surplus)出現了”[30]。在盈余時代,人類不再局限于安全與生存需求的滿足,而更多尋求個人發展、價值實現和自我尊嚴。在這一背景下,用戶需求在基底需求的基礎上體現為更加追求個性化的成長和自我實現,其本質是人性自由的表達,也是作為中介的用戶需求對個體與機器智能連接、與外部經驗世界連接的升維。

四、結語

用戶需求樣態和需求表達會伴隨著技術和社會發展階段的變化而呈現出新階段特點。整體上來說,相較于傳統互聯網時代,生成式人工智能時代的用戶需求本質上作為需求基底類別結構,通過“基底—新要素補充”的生成機制,對籠統且簡單的語義結構、語言邏輯和語義內涵進一步豐富,并在“需求表達—得到反饋”的調整后,最終形成用戶個性化的精確需求,呈現出動態的持續精確細描的“過程性”、需求不存在過程性終點的“漸進穩態性”和使用戶需求逐漸明晰、豐富和深度個性化的“要素融合下的細描微調”的特點。用戶需求的表達基于“對話—交流”式的信息交換方式和“編排—生成”式的內容整合模式,在集合了互聯網對于用戶需求表達的優勢的基礎上,提升了用戶的認知能力,放大了用戶的語用能力、強化了用戶的互動能力。用戶需求的表達方式、表達邏輯和表達粒度也分別更加趨向于從圖形控件交互到多模態的“自然交互”、從表層的理性需求到深層的非理性需求的“理性和非理性互構”和從經驗世界的粗放匹配到語義世界的精細連接的“定制化與細粒度”等特點。

表1 互聯網與生成式人工智能時代在用戶需求和需求表達方面的區別

在用戶需求和需求表達的結構性變革背景下,我們需要更加深刻地把握其內在規律和發展趨勢。筆者認為,用戶需求和需求表達的變化本質上是用戶需求個性化趨勢驅動下的內容生產、分發和消費的自組織,這也意味著分眾策略逐步失靈,整個新聞傳播業態將迎來“自組織式”的質變。從哲學視角來看,人的本性在于它的主體性,主體性是個性的本質規定,獨特性是個性的存在方式[31]。個性化需求的本質是一種自我建構,通過差異(個性)化來構建自我、認識自我[32]。自主性是個人自我確立、自我選擇和自我實現的一種能力,表現為對自己活動能力的掌控。這種個體的自我掌控需求,正對應著自組織的價值生成范式——“信息自創生”,即在使用戶、信息及信息生產平臺三者在交互性、關聯性、協同性作用下而形成的某種有序性組織化結構中平臺不斷生產出新的符號文本,并組合形成新的價值信息。[33]

“信息自創生”在互聯網媒介時代,受限于用戶需求的離散型、內隱性特點和用戶需求表達有限的自主性、非理性需求被遮蔽等特點,用戶的個性化需求無法推動自組織的價值創生機制發揮真正的作用。生成式人工智能時代帶來了用戶需求新樣態和用戶需求表達新模式,解決了用戶個性化需求與自組織模式下“信息自創生”如何實現有效匹配的關鍵難題,推動了新聞傳播活動中自組織價值創生現象的“涌現”。這種新聞傳播的自組織價值創生范式將成為未來媒介產品設計與傳播策略的重要規律。

總之,在整體性的自組織轉向背景下,更好地匹配用戶的個性化自我,挖掘用戶深層心理機制中的潛在需求可能是未來新聞傳播業發展的藍?！，F代認知心理學研究表明,人類的行為并不能被視為對外部刺激純粹的被動反應,恰恰相反,主體的選擇、加工在這一過程中發揮著十分重要的作用[34]。這一認知心理特征在媒介技術中介下表現得愈發突出,尤其是在生成式人工智能技術時代,前所未有的媒介可供性促使用戶需求呈現出更為多樣化、個性化、深層化的特征。這種用戶需求系統性的深刻變化將影響整個新聞傳播業態——只有更好地匹配用戶的個性自我、滿足用戶更深層次心理需求的媒介產品才能贏得用戶青睞,這或許是驅動未來新聞傳播業競爭格局變革的下一個關鍵所在。

(北京師范大學新聞傳播學院碩士研究生佘欣陽對本文有一定貢獻,在此表示感謝)