智媒传播中信息价值开发的伦理风险及综合治理

林爱珺 陈亦新

随着大数据、云计算和人工智能的广泛应用，以算法为核心的信息新技术正重塑着人们的生产、生活和思维方式，并不断重构着信息生态和社会结构。智能化技术在媒体行业的应用，使信息的采集、生产、加工、整合、内容分发、新闻核查与价值判断等各方面都发生了巨大变化，同时也带来了新的生产力。在新生产力下，内容市场和生产关系等也在发生变化，但新生产力的引入并不必然等于生产力的提升，生产力的提升也并不必然意味着一个更好的传媒业(1)彭兰：《增强与克制：智媒时代的新生产力》，《湖南师范大学社会科学学报》2019年第4期。。新技术在信息价值开发中的无限可能性，提升了信息价值开发的速度、深度和广度，但也带来了信息滥用、过度链接等信息伦理风险问题。所以，如何加强技术控制，建立合理的信息管理制度，提高信息治理能力的现代化，对智能生产力的安全释放至关重要。

一、基于人工智能的信息采集、分发和应用

过去的信息交流是通过各种相互依赖的关系结成的网络，以应对外部环境的不确定性。这种信息沟通方式主要是单向流通、纵向传播，信息流相对封闭，信息价值开发有很大的局限性。新冠肺炎疫情暴发后，海量信息的输入与输出已经很难靠人工方式处理，因此，扩大信息和数据流通范围、提升信息价值开发变得尤其重要。2020年2月4日国家工信部发布《充分发挥人工智能赋能效用 协力抗击新型冠状病毒感染的肺炎疫情倡议书》，2月6日国家卫健委发布《关于加强信息化支撑新型冠状病毒感染的肺炎疫情防控工作的通知》，倡议进一步发挥人工智能赋能效用，尽快利用人工智能补齐疫情管控技术短板，快速推动智媒产业生产与应用服务。

在新冠肺炎突发公共卫生事件中，公众健康信息的获取和分析成为疫情防控的重要环节。以算法为核心的新技术，打破信息生成、分发和存储应用间的壁垒和边界，加速了信息处理流程的改造。例如，为加强疫情防控，杭州首先推出“健康码”举措，全面收集公民个人身份、健康状况、出行轨迹等，系统自动审核后给出不同的颜色码：绿码者正常通行；黄码者进行7天居家隔离，并连续进行健康打卡；红码者14天居家隔离，并连续进行健康打卡。这种“健康码”很快在全国推行，实现了数据信息一次申报、多地认证、动态管理、全国共享的一站式平台服务。“健康码”的高效运行，信息生成的自动化和数据化，使信息采集化繁为简，将人们从大量琐碎的工作中解放出来，提升了信息生产效率。再如，海尔数字上线的COSMOPlat疫情医疗物资信息资源汇聚平台，致力于及时提供防控疫情物资的供需信息，通过大数据实现信息共享，并结合地域、时间、企业等因素的综合运算，分析疫情物资投放的最优方案，预测疫情物资的使用趋势，提前预警可能存在的物资紧缺情况。这样的智能信息采集不仅包含了个体的行为轨迹、意见情感，还能综合反映社会的整体状况、供需变化等。

百度AI外呼机器人帮助社区工作者进行疫情地毯式排查，一方面，机器人对隔离观察者进行每日回访，了解隔离人员的状态信息；另一方面，机器人可以借助声音识别受访者的性别、年龄、健康状态、性格等特征，针对不同人群提供不同建议。AI外呼机器人对海量信息进行提取与识别，依靠识别的信息对受众需求精准定位，运用多场景和多主体进行分发信息，这背后依然是算法推荐的逻辑。此外，无人机喊话、AI机器人体温监测、中国移动上海产业研究院整合云平台和室内定位技术为企业定制复工方案等，也成为信息整合与分发的新形式。除了传统的图文信息、视频信息，多技术混合呈现信息越来越普及，信息分发正向更加智能化发展。这些基于内容分发、基于知识分类、基于协同过滤的推荐算法和混合算法，提高了疫情信息分发效率，优化了疫情信息配置效率，实现了信息的地毯式收集与碎片化信息的处理。

数据处理规范化、信息场景多元化，是新冠肺炎疫情中新技术信息应用的另一个特征。如华为远程医疗平台实现了疫情地与北上广优质医疗资源的对接，这个平台由华为TE20视频会议终端、智慧屏和华为云组成，系统支持超高清画质，平台与医院共享信息联通。在此基础上，各地医疗专家借助平台开展专家会诊，共同制定标准化的治疗方案，实现了远程问诊，解决了医疗资源分配不均的问题。将数据、人力、设备等资源汇聚在一个平台，充分发挥群智群策的优势，缓解了疫情所在地医护资源紧张的状况，提高了病例诊断和救治的效率。阿里达摩院的AI算法还把新冠病毒基因序列的分析流程缩短了3个小时，基因诊断、药物筛选的速度变得更快。

智能化的信息采集、分发和应用，解决了信息关联、信息供需和信息转化的问题。新技术不再只是工具，而变成了一种技术环境，这个环境将“运算”贯穿始终，构建了一个无所不包、没有边界和限制、相互关联的信息融合机制。

二、信息价值开发与应用的伦理风险

信息价值开发与应用中的伦理风险主要涉及大数据的开发与使用，包含数字身份、隐私、(数据的)可及性、安全和安保、数字鸿沟(4)邱仁宗等: 《大数据技术的伦理问题》，《科学与社会》2014 年第 1 期。五个方面的议题。有学者直接假定了技术异化的可能性，认为 “我们不能完全控制和规定大数据技术而导致非人道、非人性和非自由”(5)陈仕伟: 《大数据技术异化的伦理治理》，《自然辩证法研究》2016 年第 1 期。；还有学者系统分析了大数据开发与应用的内生伦理和外生伦理问题：大数据的内生伦理问题直接根源于大数据的生产属性和技术特性，大数据的外生伦理问题主要指由既有的社会交往关系生成的并在大数据领域有所表现的伦理问题(6)徐圣龙：《“公共的”与“存在于公共空间的”——大数据的伦理进路》，《哲学动态》2019年第8期。。信息价值的开发与应用中的伦理问题贯穿在信息采集、分发和应用的各个环节，如信息采集时如何确定信息公共性与私人性的边界，信息分发时如何避免技术受到主客观因素的干扰，信息应用时使用者如何做到权责统一等。信息伦理治理要明确信息伦理治理的边界，特别是要回应由信息生产属性和信息技术特性所生成的治理议题。

1.算法偏见风险

算法是一种有限、确定、有效并适合计算机程序来实现的解决问题的方法，其中数据是依据、算力是支撑(7)Robert Sedgewick,Kevin Wayne，《算法Algorithms(Fourth Edition)》，谢路云译，北京：人民邮电出版社，2012年，第4页。。算法识别和处理信息的过程是将非结构化信息转化为结构化信息的过程，在新冠肺炎疫情中更直观地表现为某个软件或信息系统的应用、大数据关联性分析和预测疫情、医疗机器人等技术性物质实体的操作等。算法具有目的性，算法被人所设计就必然带有个人不同的价值偏好。

算法包含了设计者和使用者的价值偏好，所以它从一开始就存在着伦理风险。一方面，算法具有自主学习能力，我们设定初始程序结构和规则，算法就可以自主地把采集到的信息按照这种规则转化为可进行运算的数据化语言。算法技术还能帮助人们预测事件趋势和提出建议，如新冠肺炎疫情中医疗机器人和无人机测温。但算法运算和处理过程对我们而言却是神秘且不确定的，如果不能理解算法深层的转化机制，一味地遵从算法，就可能出现算法伦理问题。另一方面，算法体现了设计者的价值选择，包含着设计者的主观意图。由于新技术存在的社会体制、实践和态度已经预先存在社会价值、新技术本身是有条件的、新技术使用环境中会出现突发情况的共同原因，算法必然不是中立的(8)李伦：《人工智能与大数据伦理》，北京：科学出版社，2019年，第68页。。

对大多数人而言，算法的设计和研发过程是不透明、不公开的。没有开源的算法指令得不到解释，算法隐藏着设计者的价值偏向和利益诉求。在新冠肺炎疫情中，疫情数据多次出现由于算法不透明而造成的纰漏，这成为疫情防控的难题。算法和大数据结合可以形成强有力的舆论武器，疫情舆论场充斥着谣言、新闻造假等现象，影响社交媒体舆论导向，引发网络风险。同时，以算法为核心的机器学习本质上是通过数据相关性获取预期结果，如果缺乏人类经验指导，也会造成人们对算法结果的不信任。

在新冠肺炎疫情中，数据是算法进行疫情防控的重要依据，但数据采集很难保证全面真实，有些数据存在造假，有些数据来源不明，算法设计者也难免有个人偏好和认知偏差，这使算法难免存在歧视。有些数据主义者(Dadaists)声称，在大数据集合里，“数字说明了一切”。提供的数据越多，机器据此输出的决策就越趋向客观。但事实并非总是如此，学界已开始质疑这一观点。2016 年 9 月，国际权威学术刊物《自然》发表题为《大数据算法需承担更多责任》的社论文章。文章指出，大数据算法存在一个不容忽视的潜在风险，即有可能增加偏见或成见，并会复制或加剧人类犯错(9)张玉宏、秦志光、肖乐：《大数据算法的歧视本质》，《自然辩证法研究》2017年第5期。。以武汉为代表的疫情重灾区受到一些人的歧视，影响了数据采集和存储的客观和公正。面对新冠肺炎疫情这样的突发公共卫生事件，有时算法代替了人们的思考，其权威性被不断强化，这到底是祸还是福？在某种意义上说，算法本是信息采集、分发和存储的工具，现在却成为人们思考和决策的依据，人们依赖算法去生产知识、重塑认知、作出决策。然而，技术升级的目的是为了促进人的全面自由，若是技术造成人们认知障碍或自由受限，就需要人们对此保持高度警惕(10)刘海明：《媒体算法的价值纠缠与伦理误区》，《湖南师范大学社会科学学报》2019年第1期。。

2.信息滥用风险

由于技术力量的渗透和使用者利益的驱使，信息应用也会引发信息滥用的实践伦理问题。首先，信息价值开发依赖于数据的开放和共享，这给网络社会带来了信息安全隐患。这些安全隐患有的产生于信息生产存储过程，例如数据泄露、数据失真；也有的产生于信息使用过程，例如信息冗余、信息污染。在新冠肺炎疫情中，一些没有传播价值、没有被论证的信息占用网络空间，一些违法信息、违反公共道德的信息广泛传播，危害了信息生态环境。其次，信息应用过程中存在侵犯知识产权的问题，加重了信息滥用现象。知识产权具有相对权利和绝对权利的双重属性，相对权利属性是指知识产权被限定在特定时间和区域内才有效；绝对权利属性是指知识产权未经所有者允许，不得擅自使用(11)李伦：《人工智能与大数据伦理》，北京：科学出版社，2019年，第49页。。知识产权数据在大数据时代更加容易获取，知识产权更容易被侵犯，数据专利被复制和传播更加便利。而且，大数据的运算方法也会进一步加大知识产权侵权的风险。同时，盗版猖獗，侵权认定也变得更加困难。信息技术环境下经常很难界定侵权责任并追究侵权责任人，出现知识产权自由共享与限制使用之间的矛盾。相关数据显示，截至2020年2月10日，共有55条关于新冠肺炎病毒基因组数据得到公布，其中1月22日之前获得的31条数据来自中国，1月22日之后余下的24条数据全部来自海外(12)李晨阳：《1月22日后，国内学者为何突然不再公开新冠数据？》，科学网：http://news.sina.com.cn/c/2020-02-21/doc-iimxyqvz4815911.shtml， 访问日期：2020年5月25日。。基因组数据的“停更”，很大原因是国内知识产权管理漏洞大、信息滥用现象严重造成的。知识产权侵犯问题还表现在科研论文发表中，某大学教授团队把破解的新冠病毒数据共享，随后另一所大学的教授团队在没有与其沟通的情况下，利用这些共享数据抢先发表论文。未经许可的滥用信息，会导致信息价值开发难以拓展和深入。疫情中关键数据的缺失，则会影响新冠肺炎病毒的研究，这本质上和知识产权保护背道而驰。

信息滥用的风险很大，但监管很难，确权与定责也很难。信息技术更新迭代很快，算法推荐直接满足了人们的个性需求，沉浸式新闻的呈现充分拓宽了传播视角。与此同时，也出现了用户数据被泄露、著作权和信息隐私权受到侵犯、假新闻与低俗资讯泛滥、算法歧视等问题，这些伦理责任主体或者法律责任主体究竟是谁？智能机器人在工作中发生事故，责任如何界定？例如，当医疗机器人出现信息误读、患者误诊造成事故时，究竟是由算法设计者、机器人使用者承担责任还是机器人承担责任呢？特别是在人—机交互合作关系中，谁能够真正担任智能机器的“总开关”？一系列的算法黑箱问题与信息产业的法律缺失与行业标准失衡，都会引发更多的实践难题。

3.数据所有权归属不清的风险

大数据是我国重要的基础性战略资源，采集并整合社会公共信息资源，可以提高突发公共卫生事件预警和应急响应能力。在新冠肺炎疫情中，新技术信息采集的数据主要是个人数据和物资数据。个人数据具体有：个人信息数据，如姓名、性别、家庭情况、地理位置、电子病历等；个人偏好数据，如就医数据、药物购买数据等；个人行为数据，如体检数据、智能穿戴设备产生的数据、移动问诊的检测数据等。物资数据主要是药品流通、全国就诊情况、医药研发、医保信息等数据，根据数据流通是否在医院内部采集和传输，又可将上述数据细分为院内数据和院外数据。这些在新冠肺炎疫情中产生的数据被称为“健康医疗大数据”，这些“人们疾病防治、健康管理等过程中产生的与健康医疗相关的数据”(13)国家卫生健康委员会：《国家健康医疗大数据标准、安全和服务管理办法(试行)》，http://www.nhfpc.gov.cn/guihuaxxs/s10741/201809/758ec2f510c74683b9c4ab4ffbe46557.shtml， 访问日期：2020年5月25日。体量大、碎片化、来源广、时效性强，我们通过算法对这些数据进行处理和分析，可以预测疫情未来的整体发展态势。例如，根据地理信息观察疫情扩散，通过个人声音数据判断其健康状况，医生分析患者的就诊信息预测新冠肺炎发生的可能性，通过舆情监测预判新冠肺炎的传播等。这些从海量信息中挖掘出来的数据具有很大的潜在价值。但是，这些海量数据虽取自于民，但个人在大多数情况下却并不能掌握其所有权。这些数据被智能设备自动采集，被采集者往往并不知情，结果会造成个人数据的遗失或侵犯，所有权问题变得模糊。

4.隐私权的侵权风险

隐私权是指个人对与社会无关的个人生活与个人信息依法享有的自主决定的权利以及不被干扰的权利(14)袁曦临、常娥：《原生数字资源的信息伦理问题》，《图书馆杂志》2011年第10期。。知情权要求在数据采集前告知个体数据采集目的和用途，并征得其同意，但用于疫情防控的数据采集，因涉及公共利益与人群健康，个体权利应让位于公共责任。这些数据常常存储在“云端”，“数据足迹”被永久保存，传统的隐私保护技术如匿名登陆、设置用户访问权限、密码访问等在新技术面前形同虚设(15)维克托·迈尔-舍恩伯格、肯尼思·库克耶：《大数据时代：生活、工作与思维的大变革》，盛杨燕、周涛译，杭州：浙江人民出版社，2013年，第48页。。所以，隐私保护并不能依赖技术匿名，知情同意也并非适用万能场景。

大数据信息采集对大量的个人信息进行采集、关联、重组、反复挖掘，产生二次或多次价值，这对个人隐私的保护形成巨大威胁。隐私侵犯变成了普遍存在且有利可图的事情，一方面，个人健康数据的泄露可能给患者带来身份、情感、社交关系等方面的伤害。例如新冠肺炎疫情期间，一些患者由于就医信息被公开，遭到了歧视、排斥和社区的不公正对待等；还有一些数据信息被拼接和多次加工，变成了网络谣言。另一方面，一些患者就医信息被贩卖到医药企业、电商平台等，引发了信息骚扰、网络诈骗等现象。显然，个体隐私正在受到不同程度的侵犯。隐私从一项个人独处的安宁的权利，变成了具有商业价值、政治价值、社会价值的资产(16)张虹、熊澄宇：《用户数据：作为隐私与作为资产？——个人数据保护的法律与伦理考量》，《编辑之友》2019年第10期。。

避免隐私侵犯要从信息源头入手，要确定信息公共性与私人性的边界，解决数据所有权的问题。公共性信息关涉公共事务，而且影响公共利益。只有当数据使用者选择有利于社会价值实现的处理方式时，这些公共性信息才实现了价值最优化。存在于公共空间的信息并不等于就有公共性，这些信息的公共性和私人性有时很难区分，未经授权的使用就是对信息生产者的侵权。个人数据和隐私也不能等同，隐私中包含私密信息和非个人数据的信息，个人数据包含非隐私信息，个人数据的范围比隐私大很多(17)郭瑜：《个人数据保护法研究》，北京：北京大学出版社，2012年，第17页。。

三、人工智能时代信息风险的综合治理

算法偏见、信息滥用和隐私侵犯是信息价值开发中关键的伦理问题，我们需要不断警惕新技术对人类社会和个人发展的影响。借用尼尔·波斯曼的比喻，当失控的信息构成威胁时，防御信息失控的机制就像是人的生物免疫系统，免疫系统需要摧毁不需要的细胞以防止恶性细胞失控生长。在现代社会中，制度和技术的功能和生物免疫系统功能是一样的，其作用就是要维持新与旧、创新与传统的平衡(18)尼尔·波斯曼：《技术垄断》，何道宽译，北京：中信出版社，2019年，第19页。。因此，人工智能时代的信息风险的综合治理需要顶层设计、中层引导、底层治理，从信息采集、分发、传播与应用的全程考量，形成制度规范、伦理优化的风险综合治理体系。

1.建立信息管理制度，规范信息使用行为

信息管理是指对人类社会信息活动的各种相关因素(主要是人、信息、技术和机构)进行科学的计划、组织、控制和协调，以实现信息资源的合理开发与有效利用。它既包括微观上对信息内容的管理——信息的组织、检索、加工、服务等，又包括宏观上对信息机构和信息系统的管理(19)杜栋：《信息管理学教程》，北京：清华大学出版社，2002年，第23页。。随着人工智能、算法等新技术的应用，现有信息管理存在盲区和陈旧等问题，所以应该尽快完善信息保护的相关法律法规，规范信息生产、分发和应用中的权责关系。

规范信息开发与应用，首先要从信息源头上加强个人信息的规范采集与隐私保护，确定“公共信息”与个人信息的边界。欧盟《通用数据保护条例》(简称GDPR)为隐私和个人数据保护提供了法律参照。GDPR界定个人数据的保护不涉及匿名信息或不可识别准确来源的信息，个人数据的处理不仅包括采集、存储，还包括对数据的排列重组、限制使用和删除销毁，在此基础上的个人数据保护应当平衡表达自由、新闻自由、商业自由等权利，符合比例原则、法益平衡原则等法律基本原则(20)张虹、熊澄宇：《用户数据：作为隐私与作为资产？——个人数据保护的法律与伦理考量》，《编辑之友》2019年第10期。。自然人是信息的主体，依法享有信息修改权、可携带权、信息删除权、自主决策权等；信息控制者和数据处理者要履行信息泄露的通知义务、信息保护义务、信息评估与监管义务等(21)张虹、熊澄宇：《用户数据：作为隐私与作为资产？——个人数据保护的法律与伦理考量》，《编辑之友》2019年第10期。。我国目前还没有形成系统、完整的关于隐私权保护的法律体系。在新冠肺炎疫情中，出于公共利益，用户接受合理信息采集，但由于信息采集后的二次使用，用户往往并不知晓信息的使用方向与使用机构。GDPR在信息采集与信息处理方面既赋权用户又赋责企业，要求使用个人信息时要将隐私保护置于企业盈利之上。GDPR的隐私防范机制，对我国个人信息保护立法具有一定的借鉴意义。

2.以“负责任创新”引导信息价值开发

世界著名的网络社会学家和信息社会学家曼纽尔·卡斯特(Manuel Castells)曾把信息社会定义为一组社会关系。他认为，新技术引发的信息变革，重要的不仅仅是信息内容本身，而是信息的结构和组织方式(24)菲利普·N.霍华德：《卡斯特论媒介》，殷晓蓉译，北京：中国传媒大学出版社，2019年，第42页。。现代信息技术不但深刻改变了人们的工作、生活方式，加速了产业的变革，突破了组织之间、国家之间、民族之间的界限，也改变了人类的思想观念、社会交往模式和文明方式，使人类的社会行为和社会关系具有了无限的扩展性和延伸性——不仅是时空的延伸，甚至是人机关系的延伸。在现代信息技术的支持下和算法算力的不断加强下，人—技术—信息的关系结构发生着变化，从技术工具论到技术实体论，人与技术之间的边界逐渐模糊，人们可以根据自己的需求任意选择信息生活模式和社会交往方式，人工智能体也逐渐拥有了自主决策能力。为防范算法失控的风险，我们就应该在内部运算和外部应用中嵌入必要的价值观和伦理观甚至法律规范，在算法设计之初和应用之时就对算法进行必要的规范和监控。在此，我们尝试以“负责任创新”理念来引导信息的价值开发。

目前学术界关于“负责任创新”研究较有代表性的理论框架，是英国学者欧文提出的“四维度”模型，即“预测—反思—协商—反馈”模型。“预测”是对与科学实验或工程本身直接相关的潜在影响与风险进行预测，使风险能够被认知、管理和控制在可接受范围内；“反思”，为使项目顺利进行，需要考虑到符合相关规定，确保实验的合法性；“协商”指在与不同的利益相关者进行对话的过程中，了解对自然影响的不确定性；“反馈”是通过一种回顾机制来对项目进行评估，这要求研究者把视野不仅局限于项目本身，还要考虑到项目对社会和伦理道德的影响。“负责任创新”将技术创新的视角扩大到社会、伦理道德、公众利益、制度建设等领域，关注整个技术创新过程中的利益相关者，协调其中有分歧的甚至是冲突的价值观，以实现双赢或多赢(25)王前、晏萍：《“负责任创新”理念简介》，《中国社会科学报》2016年01月19日，第5版。。在新冠肺炎疫情中，对新技术信息价值开发的评估是以疫情防控需求、疫情防控期许和社会价值为标准的，这需要伦理来评估具体问题。算法黑箱和算法歧视等问题都涉及算法设计和应用等过程，需要将算法置于整个技术创新发展视域下，通过预测和评估算法潜在风险和不确定性危害，在其设计和使用中实现经济价值、社会价值和伦理价值的平衡。

“负责任创新”的算法应用，要求算法使用者要充分考虑可能发生的算法风险与承担必要的法律责任。企业通过无人机、大数据采集到的信息，应该合理使用，尊重信息被采者的隐私权，并建立相应的规范；算法使用者要考虑到不同人群的实际差异，例如城乡差异、年龄差异、性别差异、种族差异等，在信息采集和应用过程中分门别类。针对算法采集和分析的数据，使用者要关注因果关联，切忌以偏概全、数据至上，要增强信息的可解释性。

3.用“建设性新闻”重塑数字社会信任

“建设性新闻”兴起于欧洲和美国，并逐渐获得了各国重视。在传统新闻业中，大部分新闻以负面的框架为主，充满了冲突，但并未能说明解决冲突的政策是否有效。这样的媒体环境对受众造成了“同情疲劳”，即受众厌倦了媒体对人类不幸的无情报道。克尼克(Kinnick)、克鲁格曼(Krugman)和卡梅伦(Cameron)解释，媒体导致受众“同情疲劳”的关键因素是新闻报道中总是有持续不断的坏消息，并缺乏社会问题的解决方案(28)转引自徐敬宏、郭婧玉、游鑫洋、胡世明：《建设性新闻：概念界定、主要特征与价值启示》，《国际新闻界》2019年第8期。。

新媒体环境下的新闻业同样问题重重——信息超载、信息量大、信息传播快、信息时效性强，信息生态呈现出去中心、信息多元、信息活动充满冲突、混乱和无序，同时带来信息失真、理性缺失、主体性失落、主流价值观颠覆的特点(29)林爱珺、林嘉琳：《后现代网络信息行为的伦理反思》，《当代传播》2017年第5期。。人们的新闻偏好和消费观念发生了变化,也拥有比较充分的公共事务表达权。建设性新闻的目标是为社会议题提供解决方案，是以解决问题为导向的新闻。建设性新闻具有解决特定问题、强调公民赋权、维持新闻的核心功能、积极情绪、记者干预和以未来为导向的特征(30)徐敬宏、郭婧玉、游鑫洋、胡世明：《建设性新闻：概念界定、主要特征与价值启示》，《国际新闻界》2019年第8期。。针对新冠肺炎疫情，建设性新闻报道要求媒体既要关注疫情中的冲突、挑战和社会问题，又要尊重受众权利，坚持以人为本。新闻媒体不仅要向公众快速传递准确真实信息，而且要成为一个独立的社会观察者、监督员，针对新冠肺炎疫情要提出解决问题的可能性，为疫情报道提供新的维度。

首先，媒体要转变疫情新闻报道方式，以解决问题的框架去报道新冠肺炎疫情，加强调查性报道。媒体要积极联系群众，及时了解群众的信息需求，记者要做新闻舆论的传播者和政府工作的监督者，积极促进政府与公众的信息沟通与良性互动，以促进问题的有效解决。其次，媒体要正面而积极地引导舆论。建设性新闻中的积极情绪指的是媒体要运用积极心理学策略开展新闻报道。在信息采集方面，记者采访时要注重提建设性问题，尽可能让采访对象畅所欲言,从源头遏制信息失实；在信息呈现方面，要注重对疫情中防疫前线感人事迹的报道，唤醒公众的积极情绪，凝聚社会力量，要增加防疫知识科普，及时辟谣，提供科学性、针对性的信息。

建设性新闻强调在新闻中加入积极心理学的元素，媒体不能只关心当下的事情，更要建立与未来信息的联系。媒体报道公共突发事件一定要充分发挥正能量传播、舆论监督、风险预警和聚合社会资源的作用。对邻国潜在的疫情危机，媒体要利用大数据、人工智能等对新冠肺炎中的舆论事件进行舆情研判，做好信息预警，掌握国际传播话语权。发展建设性新闻对改善我国信息生态环境、解决信息价值开发产生的伦理问题具有较大意义。

四、结语

基于人工智能技术的信息采集、分发和应用，使未来信息价值的开发具有无限的可能，但由此而产生的各种信息伦理问题也会更加复杂。算法偏见、信息滥用、数据所有权归属不清、隐私侵犯等，考验着我们的信息风险应对和信息治理能力。信息价值开发的伦理治理问题是一个持续的过程，它包括信息开发、信息利用、信息传播、信息管理，信息活动中的伦理问题可以尝试通过信息技术的创新加以解决。但技术是把双刃剑，信息价值开发与治理最终要回到人类自身，实现以人为本，并以政府为主导来构建系统的信息法律规范与信息伦理体系。