新冠肺炎疫情期間公眾對人工智能的認知與態度

黃楠 肖俊 張增一

[摘? ?要] 基于清博大數據在新冠肺炎疫情期間的微博輿情監測數據，采用文本挖掘結合質性分析的方法對參與人工智能話題討論的微博內容進行研究。研究發現，人工智能在復工復產、疫情監測，以及醫療場景下的應用最受公眾關注，討論中整體呈積極正向的態度，主要體現在公眾接受和認可人工智能的準確性、有效性和安全性。企業和政府既是人工智能話題的發起者、信息來源，也是受公眾關注的對象，重點關注了人工智能與經濟、政策、技術應用等層面的問題，而人工智能倫理、治理、風險和相關科學普及方面的內容相對較少。提出應鼓勵多元主體展開公開對話，聚焦人工智能倫理、治理與風險問題，科普工作者可以借助公眾對人工智能的關注與疫情期間的切身經歷，進行深入、系統和有針對性的科普。

[關鍵詞]新冠肺炎疫情 人工智能 微博 認知與態度

[中圖分類號] G206.2;N4 [文獻標識碼] A [ DOI ] 10.19293/j.cnki.1673-8357.2021.05.004

一般認為，人工智能起源于1956年的達特茅斯會議，美國計算機科學家麥卡錫等人提出“讓機器達到與人類做同樣的行為”[1]。而在杰弗里·辛頓（Geoffrey Everest Hinton）、楊樂昆（Yann LeCun）等人對深度學習的開創與發展再次掀起了人工智能發展的第三次浪潮，伴隨互聯網數據的指數級增長以及信息技術革新帶來的算力大幅提升，人工智能一次次在應用上取得了巨大突破。

抗擊新冠肺炎疫情期間，人工智能被快速和廣泛地應用于環境消殺、醫護服務、物流運輸、疫情監測、促進復工復產等多個方面并發揮了重要作用，也為公眾在現實生活中接觸、體驗和理解人工智能提供了有利契機。與此同時，人工智能目前所處的發展階段仍具有較多的潛在和未知風險，在技術應用、倫理和治理方面存在諸多爭議，其在疫情期間快速和廣泛的應用是非常態化的。因此，了解這一時期公眾討論人工智能話題的特點，深入挖掘公眾的觀點與立場，呈現其對人工智能的認知與態度，對人工智能未來的發展具有重要意義。

在“科學媒介化”不斷發展的背景下，社交媒體平臺成為當下公眾獲取科技信息、表達觀點和態度的主要渠道。新浪微博作為目前我國主流的公共信息傳播平臺，其中討論人工智能話題的內容文本為我們研究和理解公眾對人工智能的認知與態度提供了豐富的材料，呈現出的特點具有一定的普遍性和代表性。

1 相關研究文獻綜述

在公眾對人工智能的態度問題上，國內外諸多科研機構曾進行了多項調查。2018年中國科普研究所的調查顯示，有90.7%的被訪者贊成“人工智能的發展有助于提高人類工作效率，給人們的生活帶來巨大的便利”;78.5%的被訪者贊成“人工智能的發展可能會導致大量失業，但同時也會創造出新的就業機會”;74.9%的被訪者贊成“人類將永遠不會失去對人工智能的控制，有能力開發、管理和利用人工智能”[2]。騰訊研究院進行的網絡問卷調查也顯示，我國受訪者就人工智能對社會的影響表現出積極的態度，并且公眾對人工智能的了解程度越高，評價越正面。公眾接受程度較高的領域包括服務業和工業、自動駕駛等，在教育研究、醫療和診斷領域的接受程度較低，而接受程度最低的是設計和藝術創作領域[3]。在針對醫學領域中人工智能應用的調查顯示，83.3%的公眾有初步的了解，67%的公眾持積極的態度，但也有相當比例的公眾對其應用和安全問題表示擔憂[4]。牛津大學、劍橋大學等單位聯合進行的調查研究顯示，41%的美國受訪者“在某種程度上支持或強烈支持人工智能的發展”，22%的美國受訪者“在某種程度上或強烈地反對人工智能的發展”[5]，對比來看，美國公眾對人工智能的樂觀程度較我國略低?！?020年中國公民科學素質調查報告》顯示，近年來我國公民對科學技術的看法更加成熟，態度更加理性，理性求實的科學文化氛圍正在形成。例如調查顯示，有76.7%的公民贊同“科學技術既給我們帶來好處也帶來壞處，但是好處多于壞處”的觀點，公民對科技發展提升就業機會的樂觀程度有所降低[6]。因此，我國公眾對人工智能的態度也應更趨于成熟和理性。

通過內容分析、框架分析、話語分析對國內外主流媒體的人工智能議題報道進行的相關研究也發現，我國報道中積極樂觀態度和科技進步框架的內容占主要地位，對技術的風險關注不足。對1980—2017年期間《中國日報》和《紐約時報》有關“人工智能”的建構對比研究發現，在態度上，《紐約時報》對人工智能技術采取了更為謹慎的態度，更擔心相關的潛在風險;《中國日報》則對人工智能的發展持更為積極樂觀的態度，報道中對人工智能技術帶來的風險幾乎沒有擔憂[7]。對《人民日報》和《紐約時報》報道的框架與話語建構研究發現，《人民日報》更多地描繪人工智能推動社會發展進步、造福社會的圖景，報道關注范圍更加開放，呈現出一種學習的態度，但是對技術的風險關注不足[8]。針對“虎嗅”、“三十六氪”、《新京報》、澎湃新聞中有關阿爾法圍棋（AlphaGo）報道的內容分析，也表明我國大眾媒體和科技媒體對人工智能的態度都呈積極的趨勢[9]。

總體而言，國內外有關人工智能的意見調查和對媒介報道的分析呈現出對人工智能的積極態度。在研究方法上，研究以內容分析、文本分析、話語分析、框架分析居多。本研究試圖通過文本挖掘與質性研究相結合的方法，對社交媒體內容進行研究，通過呈現微博文本中公眾對人工智能認知與態度的特點，為我國公眾理解科學技術的實踐與理論研究提供內容豐富的案例支持。

2 研究材料、研究問題與方法

2019年12月31日至2020年4月中旬，我國新冠肺炎疫情逐步得到基本控制，人工智能產品也已全面應用其中，公眾討論人工智能話題較為集中，因此本研究樣本選取的時間范圍是2020年1月1日至4月15日。以“人工智能”“AI”“機器人”等作為關鍵詞在清博大數據的疫情相關微博數據中進行檢索，共計41 649條，自2020年1月25日起，人工智能的話題關注度逐漸上升，2020年4月11日出現了討論高峰（見圖1）。

在研究方法上，使用文本挖掘與質性分析方法相結合對微博文本內容進行分析，呈現用戶發布微博內容中關注的人工智能的主題及情感態度傾向，并深入分析不同態度背后呈現的觀點與立場，探討新冠肺炎疫情可能改變或影響的公眾對人工智能認知與態度。具體的研究路線為，首先，對微博文本進行詞頻分析與主題聚類，呈現新冠肺炎疫情中人工智能話題討論的主題特征;其次，將清博大數據的微博情感指數與微博中的提及地進行地理統計分析，呈現我國各地區相關人工智能話題的關注度及情感分布特點;最后，分析公眾討論中不同態度背后所持有的觀點、立場與影響因素。

3 研究發現

借助質性分析軟件Nvivo對獲取的41 649條微博文本進行詞頻統計，公眾討論人工智能話題中出現頻率最高的關鍵詞依次為：“疫情”“人工智能（AI）”“企業”“科技”“技術”“數據”“復工”“發展”“中國”“工作”“經濟”“醫院”（見圖2）等。對關鍵詞進行聚類，可以發現公眾對人工智能的應用場景聚焦于企業和醫院，在人工智能技術應用方面集中關注了人工智能輔助CT影像識別、智能服務機器人、疫情監測、人工智能輔助藥物研發。具體而言，相關微博討論中呈現以下三個特點。

3.1人工智能與經濟、政策相關話題關注度最高

對含有出現頻率最高的50個關鍵詞的微博文本進行主題的聚類發現，微博發文量最多的是人工智能與經濟、政策相關的話題。一方面，人工智能的強經濟屬性在疫情期間突顯，人工智能助力企業的復工復產話題在全部微博討論中最受關注。人工智能“精準防控”助力“復工復產”、云辦公、云打卡、云會議等微博熱搜話題集中涌現在2020年2月17日我國各地全面復工的新聞中。另一方面，國務院、工業和信息化部以及地方政府發布了多項政策以推動人工智能在抗擊疫情中的使用，新基建、產業轉型以及疫情后的經濟發展方向態勢也成為企業、各級地方政府、媒體和公眾重點關注的議題。此外，這一時期，中美之間的貿易摩擦多次圍繞在人工智能領域，多次發生美國限制中國人工智能相關軟件出口事件，使得人工智能企業自身在疫情期間能否抓住發展契機成為企業和全社會熱議的話題。人工智能企業自身也以疫情期間的應用為契機進行了大量的宣傳和推廣，如某企業發布的《AI無畏》抗疫紀錄片，在微博話題“#AI無畏，抗疫88#”下引發了數千條轉發和評論?？梢园l現，這段時期，公眾對人工智能關注的話題主要圍繞國家、企業、個體多方面的經濟問題以及推動人工智能應用、產業布局、增強國際競爭力方面的政策問題。

3.2 公眾對醫療類人工智能應用了解程度有顯著提升

美國風險投資數據公司CB Insights在《人工智能全局報告》中指出，醫療健康是人工智能最熱的投資領域[3]，但2019年我國公眾對醫療人工智能的調查顯示出“公眾認為人工智能在醫療方面不一定會普及，接受度較低”[4]。疫情期間，公眾在微博討論中不僅體現出對人工智能應用的深入了解，更呈現出對醫療人工智能應用的極高關注度，如人工智能助力CT影像識別、醫療服務類機器人在配送與消毒等高危場合的應用，以及阿里巴巴、京東、搜狗等互聯網企業推出的家庭醫生，疫情咨詢機器人的投入使用很快獲得了大量用戶關注并且用戶在微博就其使用中的問題與感受進行討論。除此之外，主流媒體對人工智能應用于“病毒”的測序、研發治療新冠肺炎新藥等來自科研方面的成果等報道也引起了微博用戶的二次傳播與大量轉發，如“美國首例新型肺炎患者，由機器人治療”“中國科學家通過人工智能進行藥靶篩選，發現其具有治療新冠病毒肺炎的潛力”“火神山會診首次應用AI技術”?？梢园l現，公眾對醫療人工智能較疫情前有了更全面和深入的了解。

3.3 數據安全、個人隱私等問題受到關注，但有待全面深入討論

微博話題中，與個人數據安全、隱私相關的問題依舊是公眾關注的重要議題。大數據智能分析系統如“新冠肺炎同乘速查”“確診患者同程查詢”“新冠肺炎病例到訪小區查詢”便捷快速，與此同時“公眾各類個人生物識別數據、個人隱私數據收集出現的信息泄露”引發公眾的擔憂。警方查處的多起低價出售個人信息事件在微博引發熱議，不僅是被查處事件本身，公眾個人數據的來源、使用權、刪除權以及社會的發展也引起了一定的討論。但從疫情防控中所產生的數據體量和影響力來看，主流媒體和公眾對于人工智能與大數據應用與發展中如何對數據源頭進行管理，如何管理公眾的個人數據，疫情后如何處置相關數據，以及對于人工智能應用中的倫理和風險問題的討論仍有所不足。

3.4 我國各地區的人工智能議題關注度特點

在抗擊新冠肺炎疫情中，各地人工智能的發展和應用情況有所區別，各地受到關注的人工智能議題、關注度以及公眾態度也存在一定差異。因此，對具有提及地的微博內容文本進行地理統計分析以呈現公眾關注人工智能議題的區域特點。在全部的41 649條微博中，有25 141條的微博內容中提及明確的地區，其中國內24 051條，國外1 090條，在國內各地區相關微博數量依次為北京4 616條，廣東3 356條、上海1 858條、山東1 502條、浙江1 446條，即與以上地區相關的人工智能議題受到的關注度最高。通過數據可視化工具Pyecharts對微博發文中提及地區的數量繪制了分布圖，可以整體看出，公眾在這一階段對北京、上海等一線城市以及東南沿海地區出現的人工智能議題關注度高于西部地區，南方地區的議題關注度也總體高于北方地區，這也基本與國內人工智能、大數據發展水平吻合。

3.5各地區人工智能話題討論中的態度分布

根據每條微博的文本內容，清博大數據依據其分類算法對微博的情感態度進行賦值，有0.2、0.5、0.65、0.8四個賦分值。其中，0.2代表正向態度，0.5、0.65代表負向態度，0.8代表中性態度（見表1）。在本研究中，公眾參與各地區人工智能議題討論的態度由全部提及該地區并呈現出明顯態度傾向（具有正向態度或負向態度）微博的情感指數取平均值，作為該地區的情感值。因此，地區情感值在0.2～0.39區間范圍內，可以認為公眾參與該地區人工智能議題討論的整體情感態度是正向的，情感值在0.39～0.65的區間范圍則認為是負向的。在同一個區間范圍內，情感值越接近0.2，則代表該地區在參與人工智能議題討論時的積極程度越高，越偏離0.2，其消極的程度越高。

研究發現，在參與各地人工智能討論中提及我國各地區情感值分布范圍在0.234～0.364，全部落在正向態度的區間范圍內。在區間范圍內，提及寧夏的相關微博內容積極的程度最高，情感值為0.234，提及香港的消極程度最高，情感值為0.364。再結合人工智能相關微博的數量分布來看，北京、上海、浙江、廣東等高話題關注度地區，公眾呈現的情感態度卻相對更為消極。此外，貴州是我國的大數據中心，人工智能相關產業發展程度相較更高，但關注貴州的微博數量不多，且所呈現的情感態度也更偏消極，為0.334（見表2）。

3.6公眾對人工智能不同態度中的觀點與特點

為具體呈現用戶在新冠肺炎疫情背景下對人工智能的具體態度與觀點，利用Nvivo軟件的語料庫對全部微博文本以句子為單位進行情感態度編碼，并進行了文本分析。通過Nvivo的語料庫進行情感態度編碼顯示，情感態度為正向的節點13 823個，編碼為負向的有9 818個，整體態度傾向是正向的，與清博大數據的情感值傾向一致，具體在每一個人工智能的應用領域上，則呈現出一些不同的特點（見圖3）。

3.6.1 公眾認可人工智能的準確性、有效性和安全性

首先，微博用戶在參與人工智能話題討論中，具有正面態度傾向的觀點主要有以下三方面。（1）認可人工智能在應用中的有效性。此類態度的產生主要來源于公眾在生活中實際感知到“人工智能精準助力復工復產”“人工智能模型成功預測疫情發展趨勢”“物流配送服務類機器人的使用成效顯著”。（2）認可人工智能帶來的安全性。對于安全性的討論集中在醫療人工智能的應用上，公眾對于安全性的認可背后，更多體現出一種期待，即公眾在醫療資源緊缺的背景下寄望于醫療類人工智能應用能夠降低醫護人員的風險，減輕醫務人員的壓力，期待未來人工智能用以對抗其他病毒和瘟疫。雖然大多數人在疫情期間沒有切身接觸或體驗過醫療類人工智能，但在疫情下對于醫療類人工智能應用呈現出的態度十分積極。（3）認可人工智能應用的準確性。公眾在人工智能準確性上的積極態度主要來源于媒體對人工智能應用于抗擊疫情時，在報道中會重點體現人工智能應用系統的準確率，尤其是在人工智能輔助CT影像識別應用的報道上，如“阿里云AI診斷新技術：新冠肺炎CT影像識別準確率96%”“該系統從胸部CT影像上檢出新冠肺炎的敏感性達到97.6%，初篩普通型和重型患者的準確率達到91.5%”等，此類新聞在微博平臺被多次轉發。

在本研究的時間范圍內，公眾對于人工智能呈現出負向態度的微博是遠少于正向態度的，對比疫情前公眾在知乎平臺“人工智能”精華話題下提問和回答的態度，在抗擊新冠肺炎疫情的背景下，公眾對人工智能應用中負向態度的呈現也有所減弱。偏負向的態度主要源自兩方面：一方面對人工智能期望與現實水平有較大差距的不滿，認為人工智能的應用沒有滿足疫情下的需求，但并未對人工智能技術本身產生懷疑;另一方面則是對企業宣傳中高大上的人工智能形象與社會實際需求存在差距的不滿，認為許多人工智能研究是“無用”的，應該關注和發展有價值的應用。

3.6.2 對機器人替代人類工作的態度有所轉變

在疫情期間，公眾在討論失業問題、機器人取代人工的話題上態度更為積極。在新冠肺炎疫情這一特殊背景下，公眾認為醫療機器人的使用能夠在一定程度上保護醫務工作者，出于保護人類的角度，在微博討論中用戶表達出人工智能是替代人工的最好途徑，機器替代人工是歷史大趨勢，并將新冠肺炎疫情視作一種催化劑。在疫情前，知乎平臺上“如何看待‘普通醫生遲早被計算機替代’的觀點？”“將來醫院哪個科室醫生最容易/不容易被人工智能取代？”等相關問題也引起了用戶熱議，而這些問題與回答更堅定呈現的是人類如何不被人工智能取代，人類如何優于人工智能，人工智能無法超越人類之處。通過此次疫情，公眾對于醫療人工智能采用有所改觀，公眾能在一定程度上接受并希望較為危險的工作由機器代替。

3.6.3 人工智能發展是各國國際地位的競爭

人工智能在公眾的認知中是各國科技、經濟、政治的角逐，因此用戶在微博中支持我國人工智能發展的態度是最為鮮明的，并將人工智能的發展與我國科技實力、國際地位相聯系。而具有負面態度的微博中則表達了人工智能產業發展是在吹泡沫、“龍頭企業”在夸大其詞等觀點，支持與反對的雙方在態度的表達上都較其他問題更為強烈。此外，在微博的討論中也出現了謠言和陰謀論的觀點，其中有一些是源自對人工智能錯誤或片面的認知，將人工智能與新冠病毒相聯系，認為“生物病毒是人工智能的核心技術”“新冠肺炎是人工智能創造的”，也有將其他不同事件與人工智能關聯的傳播內容，如對高福院士的質疑、對中國科學院武漢病毒研究所的污蔑是西方媒體為了確保美國在人工智能領域的絕對領先等。

4 結論與啟示

4.1 人工智能在抗疫中的廣泛應用，促進了公眾對人工智能的理解

從上述分析不難發現，在舉國抗疫的大背景下，公眾在微博上關于人工智能議題的討論是伴隨著疫情發展而發展的。首先，疫區醫院危險環境中的智能機器人助力環境消殺和醫護工作，輔助消毒、送藥、問診、導診和清潔等備受關注;其次，由于疫區社區封閉，公眾關注到無人機助力環境消殺、監控巡邏、送餐送菜以及運送物資的情況;最后，隨著全國范圍內疫情防控措施的實施，智能防控服務與管理平臺、疫情溯源快速排查系統、健康寶和人臉識別技術等在助力復工復產、恢復生活秩序等方面的作用都成為公眾關注的內容。此外，疫情的特殊背景使我國社會公眾有了更多直接接觸、親身體驗和感受到人工智能技術應用的機會，促進了公眾對人工智能的了解。

4.2 倡導多元主體參與人工智能風險、倫理等議題的深入討論

疫情期間的微博討論在很大程度上體現了我國公眾對人工智能在新冠肺炎疫情應用中的積極態度，呈現出對人工智能的有效性、安全性、準確性的認可多于對技術不成熟和風險性的擔憂。例如，平時公眾關注的個人數據安全和隱私問題，在我們所分析的關于人工智能的微博討論中“風險”“安全”和“隱私”等詞出現的頻次都不高。對比疫情前知乎用戶在人工智能精華議題下的討論，用戶提問中回答數和點贊數最多的前10個問題中有6個是在討論人工智能技術應用引發及可能帶來的風險，以及隱私、歧視、失業等倫理問題[10]。這在一定程度上與抗擊疫情的特殊背景有關，也可能源于議題的主要發起者及其關注的議題大多圍繞經濟和政策。

研究發現，公眾在疫情期間對醫療人工智能的支持程度有所提升，但有研究認為，我國醫療人工智能技術的研發與應用中一直面臨著多方主體的倫理和風險認知較薄弱的現象，尤其是患者與公眾人工智能素養不足的風險與挑戰。人工智能的應用需要接受醫療服務的患方及其家屬、社會公眾對醫療人工智能及其影響有所認識，我們應避免公眾的盲目抵制或貿然接受[11]。疫情前，公眾對醫療人工智能的接受程度、信任程度都相對較低，但在治病救人為第一要務的特殊背景下，公眾接受了一些正常情況下可能會被反復質疑或抗拒的醫學應用。然而我國公眾對于醫療人工智能的實際應用，以及其中技術風險和倫理問題的認知仍舊是缺乏的。

事實上，在人工智能倫理及其潛在風險方面，由牛津大學、劍橋大學等多家機構聯合建立的人工智能非營利組織OpenAI就曾共同主張“對適當使用人工智能技術進行公開對話，積極尋求擴大參與討論的利益相關者和領域專家的范圍，應該包括公眾以及民間社會、企業、安全專家、研究人員和倫理學家”[12]。對于關乎我國人工智能發展和應用的問題，也應在經濟、政策、技術應用的推廣基礎上對更為廣泛的人工智能倫理、治理、風險等議題展開討論，鼓勵公眾、相關從業人員和更為多元的主體參與。

4.3 以公眾關注的話題為切入點，進行有針對性、系統性的科普

研究中也發現，盡管疫情期間人工智能成了微博平臺上的熱門話題，但從微博討論的內容來看，不僅在風險和倫理問題的討論上有所欠缺，有關人工智能的科學問題、人工智能科普知識類的微博內容也有所欠缺。許多公眾無法區別人工智能的基礎研究和實際應用，將人工智能單純地理解為“人工智能是一項技術”“人工智能等于機器人”的認知依舊存在。

日常大眾媒體有關人工智能的報道集中于政策落地和技術應用層面，特別是大眾商業類科技媒體更關注技術的娛樂性和商業性，以各類具有趣味性或話題性的應用產品吸引用戶眼球，或聚焦產業布局、資金投入，用動輒數億元的風投突顯人工智能行業的重要性和良好發展前景，而較少涉及人工智能的基礎知識、理論、技術與應用及其與社會之間的關系、影響等方面的內容。如果企業長期作為人工智能話題的發起者和關注對象，經濟和政策問題將不斷被聚焦和放大，人工智能相關的科學知識、人工智能的風險和倫理問題會更加難以進入公眾視野并展開深入的討論。因此，大眾媒體、相關科研機構和科普工作者應以公眾關注的人工智能話題為切入點，尤其是針對抗疫背景下公眾能切身接觸和感知的技術，開展更具有針對性、系統性的科普活動，這也將有助于提升公眾對人工智能的認知水平，讓公眾以理性的態度看待人工智能發展與應用及其對社會的影響，為促進我國人工智能領域的健康發展營造良好的社會氛圍。

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（編輯? 張英姿）