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在泛影像化和泛媒介化相叠加的时代，由数据和算法代表的新质生产力共同驱动的计算社会科学的研究方法，成为影像人类学、影像社会学创新发展的新方向。人类及其生活世界不仅被数据编码所表征，而且受到数据计算系统逻辑的管制。这是一种既高度简化又充满不稳定性的认知状态，容易使人类陷入算法困境。我们需要遵循“价值优先”的原则，对算法进行更加严格的监管，提高媒介素养，而虚拟影像民族志的书写关注人们在互联网平台的影像“生产-传播-价值体验”的各个环节，它沿着数智化的路径跃迁，完成对社会的洞察和对个体的观照。
从我们拥有智能手机开始，我们每个人的生活影像、我们所观察到的社会图景都逐步被吸纳到互联网的大数据世界之中，无可逃避。基于互联网、大数据、人工智能的社会影像书写，使我们的影像生活发生了重大转变。随着微信、抖音、网上购物等技术应用与人们的日常生活深度关联，移动互联使时空碎片化，形成去中心化的生活空间，人们在虚拟界面中呈现自我、剖析自我、理解自我，“古典”民族志书写曾经强调的现场参与和田野观察开始显露不足，而基于对亿万手机界面的参与观察形成另外一种形式虚拟民族志的书写，通过对大量人群碎片化影像信息的呈现，这种虚拟民族志并不追求大数据的完整性、系统性特征，正使影像人类学的知识生产模式发生转向。传统的人类学研究强调在长期田野调查的基础之上，通过参与地方社会生活，观察人群的生活模式、民族社群关系、节日活动与信仰仪式等，以具身体验和客位反思的方式，深入地理解当地的文化脉络，在这种交汇共融的相处中进行田野观察。而大规模数据处理技术的出现与运用给影像人类学研究带来了新的方法：基于计算社会科学发展的研究策略。在数智时代的影像研究中，我们需要以数字化的方式理解世界。从认知功能角度来理解数字思维，它不仅强调数据计算和数据分析，还强调对复杂系统进行建模，通过模型提取知识要素、认识规律。在数智时代的网络空间中，时刻都在产生海量的影像数据，这些影像反映着生活世界的社会情境。这些不断涌现的影像数据构成了新的社会生产要素，同时也成为静态的认知要素。在基于数据的知识生产过程中，算法的对象即数据体现出知识表示的直观性、工具性、涌现性的特征，算法首先完成的是对数据处理过程的模型化。任何不能以数据形式来表达的信息要素都不能进入算法模型，这也体现了控制论意义下的去主体化过程。所以算法参与的知识生产过程，具有典型的技术意识形态属性。今天，数据成为影像生产、影像实践的基本要素，我们对于影像的认知严重依赖于对影像数据的认知。由此可见，我们的肉身与数字自我共同构成了人的存在，生活世界的各种可数字化对象的存在形态也都如此。这种集合式的新形态有别于传统意义上的主体与对象的互联，进而形成了数字孪生的概念。在数智时代情境中，任何对象都在源源不断地产生数据，我们认识世界理解生活的重要途径就是对数据的处理，数据成为社会生产与知识生产的基本要素，数据分析和数据阐释都成为知识生产的主要方法。数据阐释将计算科学、社会科学以及人文学科的知识关联起来，试图弥合我们对不同知识领域认知不均衡而形成的认知沟壑。算法即“权力”，数智时代的人工智能技术对影像民族志的书写、对于人类社会影像的生产与传播来说到底意味着什么？它是否是一种数据操控下的影像研究？它意味着人工智能来到生活世界，是我们影像生产的赋能工具，还是一个突破人类界限并可能失去控制的不祥力量？人工智能对文明的影响有多个方面内容，比如它在何种程度上并以何种方式影响我们与艺术的关系、我们与机器的关系、我们与世界的关系、我们与他人的关系、我们与自我的关系，以及我们与知识的关系等。数智时代，用户既是影像内容的观众，也是影像内容的生产者。去中心化的影像生产使影像数量高速膨胀，大量低质量图像内容充斥数据空间，尤其一些低俗的影像内容因算法技术占据了影像平台的“流量高地”。算法主导了信息与用户的匹配，在我们提高效率的同时，自身的“主体性”大幅弱化了。算法推荐等技术使人类意识被拘束在狭窄时空，被动吸收同质化的内容，导致趋于封闭的信息选择倾向，形成了“信息茧房”。同时，“回音室效应”、数字拜物教、算法黑箱、算法歧视、算法后门等技术问题越来越凸显。大众的影像行为越来越趋于碎片化，消解了人们深层思考能力，也削弱了主流价值的引领效度。算法具有意识形态属性。算法在资本应用逻辑中，成为资本增殖的基本生产要素，进而被适应资本增殖的意识形态所渗透。于是就会出现用资本增殖的标准决定数据怎么抓取、怎么标注、怎么分类，以及制定什么样的算法程序、算法规则，以及输出什么样的结果。这个过程意味着算法具有主观的判断，存在什么是对的、什么是好的价值标准。这一过程本身就是算法的主体目的性和价值性的体现。算法介入的虚拟影像民族志的书写，更应该注重算法设计中加入社会主义核心价值观的道德规范。哈贝马斯在《作为意识形态的技术与科学》《交往行为理论》中对生活世界殖民化进行了揭示，现代社会中的技术和科学对人类的生活方式和价值观产生了深刻的影响，导致人类成为技术的被动对象。在现代社会中，人们越来越依赖科技和大数据来生产、管理和决策，AI作为大数据背后势力的代理人，左右资源控制与权益分配。很多专家认为，这是一种“数据操控下的影像生产与传播”。这种影像生产与研究的新模式，既可以使知识民主化，每个人类个体都可以有能力成为影像艺术家和影像研究专家，也可能成为数字鸿沟继续扩大的技术壁垒；数字技术在生活世界极大赋能的同时，带来生活世界殖民化；大规模语言模型的训练，最终可能导致作为个体的社会人的自主性消失，差异化被抹平，逐步导致个体思维的单向度思考。影像的生产与传播早已是关系到国家形象、文化软实力的竞争，这也涉及构建人类命运共同体过程中话语权、主导权的竞争，成为国家层面战略决策的重要内容。所以人工智能、大数据与影像完全可以在更为广阔的范围中更加深入探讨与研究。
在数智时代，虚拟影像民族志的书写更加需要适应数据密集型科学研究的规律，更加全面、深刻、精确地发现和分析利用有关人类行为与社会互动的多源异构数据。所以，加快推进各个学科领域数据要素融通汇聚是推动大数据影像研究的前提和关键。涉及影像记录的公共数据资源、私有数据资源相对较多，由于部门利益保护、数据标准、涉密等原因，共享程度不高。完善数据开放共享规则，建立公共数据开放共享目录和私有影像数据资源的流通标准架构，明确公共数据开放标准和范围，建立健全分行业、分场景的可控数据有序开放机制，这些措施可以有效提高数据利用效率。影像的数据分析工具和影像数据平台成为数智时代影像数据分析的必要路径。建设具有自动采集和分析海量多源异构数据功能的影像大数据研究平台已经十分迫切。目前的人工智能计算平台已经可以提供精细的图像数据采集分析工具，可以辅助提供影像民族志研究分析报告。数字基础设施建设是夯实影像大数据发展基础。基于大规模数据分析的虚拟影像人类学对数字基础设施提出了较高的要求，目前我国在国家战略层面正在加快推进大数据中心、人工智能数字基础设施建设。影像人类学、影像社会学研究都应该积极融入国家战略，利用现有数据基础设施资源，利用计算社会科学领域的多方研究机构，提升社会计算能力，实现影像学大数据研究的快速健康发展。同时，加强影像领域数据治理的重要性更加突显，在释放数据价值的同时，必须要堵住数据“非法滥用”、保障数据安全、注重社会个体影像隐私，构建影像数据治理框架，确保影像收集、影像存储、影像传输、影像共享和保护、影像分析计算等全流程的可靠性和安全性。在数据训练和算法以及模型设计的全链条中，影像的数据算法在影像民族志研究应该发挥其公共服务的使用价值。这表现为在数据抓取、标注、分类以及算法设计过程中符合社会主义核心价值观的道德规范，还应该在数据训练和算法运行过程中运用制度和公权力加强监督和管理。今天我们已经进入数智时代，虚拟影像民族志的书写不可能局限于传统的人类学研究框架，更加需要社会科学、信息科学、计算科学等多个交叉科学的方法论，需要网络空间的“社会计算”，需要多领域知识、多模态数据融合交织。在当下我们生活空间发生深刻变化的背景下，多种信息资源交融，通过影像数据来研究分析复杂数字社会的演化机制、人类社会的行为互动机制，由数据和算法代表的新质生产力共同驱动的计算社会科学的研究方法，成为影像人类学、影像社会学创新发展的新方向。
本文刊发于《中国艺术报》2024年12月30日第3版
来源：中国艺术报
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