來源：《青年記者》2019年9月下

智能化是近年來媒體創新的重要方向。從現階段媒體智能化實踐來看，其實質是運用人工智能中的自然語言處理、語音交互、計算機視覺等技術輔助或直接進行內容生產，同時利用機器學習技術，由數據驅動完成內容的自動化分發。如果我們將媒體視為“信息業務+組織機構”的組合，那麼會發現當前的媒體智能化更多地是一種業務智能化，組織智能化維度的實踐與探討還基本處於缺失狀態。

智能技術不等於人工智能，它是一個技術群落，同時還包括5G、物聯網、雲計算、邊緣計算、數字孿生以及區塊鏈等①。Web2.0技術給傳播帶來的深刻變革在於賦權，並由此開創了“人人皆媒體”的去中心化傳播格局﹔智能技術對傳播的深刻影響在於賦能，力圖不斷提升內容生產力，建立供給與需求的精准連接，加快信息流動從量大到質優的轉變。從這個意義上來說，厘清智能技術的賦能機理，從組織維度思考其賦能效應，有助於我們把握媒體的組織智能化問題。

賦能概念溯源：相互關聯的個體賦能與組織賦能

賦能最初是一個心理學概念，指“個體或者組織對客觀環境與條件擁有更強的控制能力來取代無力感的過程”②。被賦能過程取代的無力感與心理學中的另一概念“自我效能感”相對應。自我效能感是“人們對自身能否利用所擁有的技能去完成某項工作行為的自信程度”③，它是將能力轉化為行為的中介，需要通過“正式或非正式的組織實踐”④來提升。

20世紀90年代，賦能概念被廣泛應用於人力資源管理領域，形成了管理學中的授權賦能概念。授權賦能意指“授予員工職權並提高其能力”⑤。相比於傳統的授權管理方式，授權賦能最大的不同是將授予權力的范圍從“職位權力”擴展到了“非職位權力”，同時將“培養能力”作為一項重要的管理目標，而產生這種差異的根源在於授權賦能的非零和博弈思維，它主張“當兩個或更多的人共同分享信息、知識及責任時，總體權力會增加”⑥。通過釋放員工的潛能實現組織創新是授權賦能的核心要義，具體來說是從組織層面建立授權賦能的制度與氛圍，在員工層面提升其自我效能感與工作主動性，在領導層面強調對下屬的激勵、培養與權力授予，即授權賦能的三個關鍵維度——結構賦能、心理賦能和領導賦能⑦。

如果將管理學中的授權賦能概念與心理學中的賦能概念（二者均對應empowerment，只是譯法不同）作比較，會發現對賦能的理解存在兩種路徑：一是授權賦能對應的組織賦能路徑，二是賦能原初意義上的個體賦能路徑。由於組織本身即是個體的集合，因而個體賦能與組織賦能不僅有相通之處，某種程度上也是有機聯系在一起的。例如，授權賦能中的心理賦能維度即是對賦能原有意涵的延伸。具體來說，心理賦能是指個體形成“內在工作動機”的過程，它取決於個體對“工作意義、勝任力、自主決策權與影響力”⑧四個方面的評價。提升對勝任力的評價即是形成自我效能感，也即個體賦能的原義。而對工作意義、自主決策權與影響力的評價，則分別對應“個體價值觀、行為與工作角色間的一致性程度”“對工作行為和過程進行控制或選擇的感覺”以及“關於自己能夠影響組織經營結果的信念”⑨，這些都是個體置身於組織結構之中、參與正式的組織實踐才擁有的心理感受，也是在組織賦能中延伸的個體賦能范疇。

技術賦能：以數據、計算智能與人類智能驅動價值的共創

近年來數字信息技術的迅猛發展使技術賦能的概念逐漸興起。如普華永道在《科技賦能B端新趨勢白皮書》中就具體分析了物聯網、人工智能、區塊鏈、雲計算、大數據等技術對企業賦能的方式，大致勾勒了現階段技術賦能的全貌。報告認為，物聯網技術幫助企業優化質量控制、提升用戶體驗﹔人工智能技術通過自動化提高企業運營效率、降低成本﹔區塊鏈技術減少企業運營的流程環節、增加安全性與行業透明度﹔雲計算技術輔助企業進行數據儲存與分析﹔大數據技術向企業傳導用戶需求，協助企業進行客戶分析、運營優化、風險管控等全價值鏈升級⑩。從現有的技術賦能研究成果來看，不少學者是以互聯網賦能、數字化賦能或“智能+”等相近概念展開討論的。目前對於技術賦能的理論表述尚未形成共識，但研究者普遍認為技術環境的變化使賦能的內涵與維度均得到了進一步拓展。

具體來說，其中包含了兩類有代表性的觀點。第一類觀點認為，在共享經濟時代，顧客已成為賦能的新對象，企業的價值創造由內部驅動逐漸轉變為外部驅動，企業與顧客的價值共創成為賦能的新內涵。這意味著新技術環境下的賦能不再僅僅圍繞著組織與組織內的個體（員工）展開，而開始具有向多元社會主體發散的趨勢，轉為追求更高層次上的整體增權升能與價值創造。第二類觀點認為，資源賦能是賦能的應有維度，在大數據時代數據賦能成為資源賦能的核心內容。數據賦能是通過海量數據間的關聯來定位價值生產鏈條中的短板或發現新的需求，並基於平台聚集起零散、邊緣或非正式化的價值生產節點，賦予其數據獲取與生產的能力，以此補足並豐富價值生產的生態。具體來說，數據獲取與生產的能力是指“通過無線通信網絡連接數字化產品的連接能力”“包含用戶行為感知、動態資源分配和靈活分級服務的智能能力”，以及“將智能產品和網絡產生的海量數據結構進行數字化處理，形成有價值信息的分析能力”，即數據賦能的三個維度——“連接能力、智能能力和分析能力”?。需要指出的是，唯有讓數據在開放性結構中自由流通才可能發揮平台的配置作用，因而數據流通是數據賦能的前提。

此外，人工智能的賦能問題也得到了普遍關注。人工智能是“利用數字計算機或者數字計算機控制的機器模擬、延伸和擴展人的智能，通過感知環境、獲取知識並使用知識獲得最佳結果的理論、方法、技術及應用系統”?。從人工智能的發展現狀來看，能夠產生知覺和自我意識的強人工智能“至少在未來幾十年內難以實現”，現階段的弱人工智能“本質為計算，基礎為數據”?，將其稱為計算智能或更為准確。由此來說，人工智能的賦能機理是機器按照人類設定的程序邏輯或軟件算法，通過芯片等硬件載體來解讀數據、挖掘數據間的因果關系，以輔助人類對未來作出預判進而形成更優化的行為方案。

綜上所述，新技術環境下的賦能內涵是以數據、計算智能與人類智能驅動價值的共創。其中，開放性平台、硬件載體與軟件算法是支撐技術賦能的基礎，人、組織、物等各節點間的交互是技術賦能的數據來源，因共同價值目標而凝聚的動態共生群落是技術賦能的智能引擎，基於開放、共享與共創前提的資源優化配置是技術賦能的路徑。

媒體組織智能化：實現技術賦能、組織賦能與個體賦能的有機結合

站在賦能角度，組織智能化的實質是技術賦能、組織賦能與個體賦能三者有機結合的過程，組織既是賦能的對象也是賦能的主體。組織的智能化程度取決於技術賦能的內在規定性在組織結構中的體現，如平台開放的層級與程度、組織內外各節點間的交互是否順暢、能否吸引並有效組織足夠多的外部合作者，以及能否及時調用充足的軟硬件計算資源。組織智能化的目標是對員工、合作者與用戶均產生賦能效應，具體來說是對員工進行心理賦能、對合作者與用戶進行資源賦能。如給予員工足夠的自主決策權、賦予合作者數據獲取與生產能力，以及為用戶提供定制化服務。簡言之，組織智能化即是以技術賦能組織、以組織賦能個體。

對媒體來說，組織智能化既是對新技術環境的被動適應，也是謀求自身發展的主動選擇。稱其被動是因為“信息技術是攜帶結構的，不僅包括了技術自身的邏輯結構，也包括了使用技術的組織結構”?﹔言其主動是因為媒體可以結合自身所處的環境、資源優勢與發展定位，在使用技術的層次與情境中重塑技術與組織形態。因而，“技術和組織在結構上是相互構造的”?，而非所謂的強勢一方對弱勢一方一廂情願地改造。事實上，不論是技術賦能組織還是組織賦能個體，兩者間都是相互成就的關系。組織對合作者與用戶賦能的過程，即是形成與雙方目標均相匹配的資源配置、關系架構與運轉規范，最終促成共贏。從這個意義上說，智能化組織就是以人為最重要的生產要素，通過協作式的相互賦能系統激發人的創造力以實現自我革新的組織形態。

目前來看，區塊鏈或許是最適宜搭載這種賦能系統的底層結構。區塊鏈技術可以在弱信任環境中實現多主體的信息共享與有效協作，區塊鏈分為公有鏈、聯盟鏈與私有鏈三種類型：公有鏈向所有人開放，聯盟鏈向聯盟成員開放，私有鏈則完全由組織內部控制。對於媒體組織來說，私有鏈可用作對內授權賦能、資源統籌與專業化內容生產的后端平台，聯盟鏈可用作促成外部協作式信息生產、對合作者賦能的中端平台，公有鏈則可作為及時響應用戶個性化需求、對用戶賦能的前端平台，三者各有側重又相互支持，從而共同加速媒體向賦能型智能化組織的轉變。

注釋：

①阿裡研究院：《從互聯網+到智能+——智能技術群落的聚變與賦能》，http://www.aliresearch.com/Blog/Article/detail/id/21774.html，2019年9月7日

②④胡海波 盧海濤：《企業商業生態系統演化中價值共創研究——數字化賦能視角》[J]，《經濟管理》，2018年第8期

③周文霞 郭桂萍：《自我效能感：概念、理論和應用》[J]，《中國人民大學學報》，2006年第1期

⑤⑥雷巧玲：《授權賦能研究綜述》[J]，《科技進步與對策》，2006年第8期

⑦周文輝 李兵 周依芳 陳凌子：《創業平台賦能對創業績效的影響：基於“海爾+雷神”的案例研究》[J]，《管理評論》，2018年第12期

⑧⑨劉雲 石金濤：《組織創新氣氛對員工心理賦能的影響研究》[J]，《科學學與科學技術管理》，2009年第2期

⑩普華永道：《科技賦能B端新趨勢白皮書》，https://www.pwccn.com/zh/consulting/publications/new-trends-technology-enabling-to-b-services-whitepaper.pdf，2019年9月7日

趙大偉 景愛萍：《數據賦能視角下在線出行服務動態價值共創過程研究》[J]，《商業研究》，2019年第4期

中國電子技術標准化研究院：《人工智能標准化白皮書（2018版）》，http://www.cesi.ac.cn/201801/3545.html，2019年9月7日

陸春萍：《“互聯網+”環境下社會組織的結構轉型與治理》[J]，《西北師大學報(社會科學版)》，2018年第6期

（盧維林：中國傳媒大學傳播研究院博士研究生、東華理工大學文法學院講師﹔宮承波：中國傳媒大學新聞學院教授、博士生導師，本刊學術顧問）

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