一、平台研究的计算维度：可编程性

二🐓、智能合约：链上平台的媒介基础

三🪠、智能体：可编程的社会实践

四、结语

一👂、平台研究的计算维度：可编程性

“在计算机行业，我们聊平台——应用程序和服务赖以构建的技术……Agent将成为下一个平台。Agent将影响我们如何使用软件👉🏼，如何编写软件。它们将取代搜索网站，因为它们更善于查找信息、汇总信息；它们将取代电商网站，因为它们将为你找到最优惠的价格，而不仅局限于少数供应商😸；它们将取代很多文字处理软件、电子表格和其他生产力应用程序。让如今分散的业务——搜索广告、带广告的社交网络、购物👩‍✈️、生产力软件——整合为一项业务。”这是比尔·盖茨在2023年对于人工智能发展的展望。简而言之🥮，Web2.0时代的平台如谷歌🦸🏻‍♂️、亚马逊👨🏼‍🦱、抖音等，正在经历巨大转型，或将成为历史遗迹。这个转型的推动力，正是智能体崛起带来的——生成式个人人工智能代理的爆发式发展。

与盖茨此番论点形成参照的是，马克·安德森（Marc Andreessen）2007年发表的文章《互联网上的三种平台》认为⇒，未来最具发展潜力的平台是“运行时环境”👩🏽，它与以Facebook为代表的第二代平台巨大的区别在于，第二代平台需要外部开发人员将新的功能通过插件API（application programming interface🛒💩，应用程序接口）插入核心系统👩🏿‍🔬，而第三方应用程序代码实际上在平台内部运行——开发人员代码在核心系统内部上传并在线运行🧰，因此也被称为“在线平台”🗃。可以看出👟，这与盖茨的预测是两个截然相反的方向，但两者之所以有可比性，是基于安德森在这篇文章中提出的关于平台的著名定义——可编程性。“平台定义中的关键术语是‘编程’。如果你可以对其进行编程🧑🏽‍🔬，那么它就是一个平台。如果你不能，那就不是。”两者都是在“可编程”的意义上理解平台的。

“平台”（platform）概念自诞生之初就具有两种含义👱🏼‍♀️：计算机意义上（computational）的一个术语和一种隐喻（metaphor）🌿。计算机术语的平台指“一个可以被再次编程💃🏻，从而超越初始开发人员的考虑，解决无数外部开发人员和用户的定制化需求的系统”🖱，其核心是“可编程性”（programmable）𓀖。但是🧑🏼‍⚖️，自从平台被学界、业界📯、大众接受为描述互联网形态的核心概念，其意义也被扩张为一种隐喻。塔尔顿·吉莱斯皮（Tarleton Gillespie）认为，“平台之所以是平台🤾🏽‍♂️，不一定是因为它们允许编写或运行代码，而是因为它们提供了沟通、交互或销售的机会”。由此，一些研究者提出了“万物皆平台”的想法🥲。伊恩·伯格斯特（Ian Bogost）和尼克·蒙特福特（Nick Montfort）批评了“现在一切都是一个平台”的观点，并呼吁认真对待作为计算基础设施的平台，他们将其看作一个未被充分研究的新媒体层，也就意味着平台研究的计算维度。

安妮·赫尔蒙德（Anne Helmond）回顾了两种平台概念的变迁史。2004年，蒂姆·奥莱利（Tim O’Reilly）用“网络即平台”界定术语Web2.0，其原意是“不再将网络仅视为发布信息的媒介（他回顾性地将此称为Web1.0）,而是构建应用程序的基础设施，可以提供软件服务的分布式操作系统”。换言之，“计算维度的平台概念被置于网络的中心”👩‍👧‍👦。然而，这种平台概念并没有流行起来，反而是新技术对生产和消费界限的模糊以及对用户参与的促进🚴🏽‍♀️，使得Web2.0承载了赋权与民主的隐喻意涵，“进步开放”与“技术中立”也成为平台公司有意识的话语宣传👨‍🚒。这些隐喻意义上的平台概念与现实中平台资本主义的矛盾张力成为许多既往研究的重心🚗🥯。

中国新闻传播学关于平台的相关研究，大部分可被归为隐喻视角研究，其价值在于，在Web2.0阶段，推进了对互联网技术在政治经济文化方面的影响的阐释😒⚅。但局限性也是很明显的，其在技术层面的挖掘较为有限，遮蔽了人与数字技术的深层联结👨‍👩‍👧‍👧，妨碍了研究者跟踪技术前沿发展🗑，并使他们很难发现技术动能对于平台形态变迁的巨大影响💕🧑🏻‍🍳，因此，大多数研究对于平台媒介性的揭示也较为欠缺。可编程性视角将平台延伸至软件与软件之间😺，探究其中错综复杂的关系，并据此探察人与软件交互产生的社会文化效应。换言之，平台研究的计算维度，特别关注以往隐喻维度中被忽略的平台以计算技术为基础架构的方面。这个维度之所以重要🤳🏿，正因为列夫·马诺维奇（Lev Manovich）所言——可编程性是数字技术最基本的一个特点7️⃣。

当前数字技术特别是人工智能的发展，预示着互联网平台进入Web3.0时代🙇‍♂️🤙🏽。这为媒介学提供了一个理解智能媒介的独特个案。从计算维度出发的平台研究，一方面弥补了现有平台研究维度之不足🧘🏽，更重要的是☠️，从媒介出发的人工智能研究，有望回应罗伯特·克雷格（Robert Craig）在二十余年前发出的呼吁🌟，传播不能仅是被其他学科解释的经验对象🤛🏼，我们要基于传播实践建立传播学的元理论，“传播不是一个可由先前的心理学、社会学、文化或经济因素解释的次要现象，其本身就是根本的、基础的社会过程，可以解释其他因素♿️。所有真正的传播理论都承认传播的重要性，承认传播本身是解释的基本模式”。克雷格称之为“传播理论的元话语”。

抱持上述目标，本文综合新媒介理论🫣、智能合约研究、新控制论、技术哲学等，借由计算维度的平台分析，聚焦可编程性，立足于Web3.0时代的最新实践👱🏼‍♂️，从这个视角挖掘智能技术的媒介性👼🏽。当前大量行业展望表明，两种技术正成为对“下一代互联网”流行的叙事和想象🐄，它们是以去中心化✧、用户确权为特点的智能合约和区块链技术🐰，以用户个体化为特点的端侧智能体技术。两种发展中的技术又揭示出两个不同层次中可编程性的媒介作用🤶🏻：前者偏重于软件🫷🏻、计算机之间关系的调节🕎♻，后者趋向人与软件关系的调节🧘🏻‍♂️，当然两者之间是互相关联而非截然分开的。本文从以下两个方面展开🙍🏿‍♀️：以智能合约为切入点🤽👰🏼，揭示平台计算基础变化影响下的政治结构🙎🏿‍♀️、文化现象重塑；描绘智能体个体化进程👱🏼‍♀️，这激发了Web3.0节点的主体动能，使得可编程的社会实践大规模展开🤑。由此，从一个侧面展示我们所倡导的媒介学对于数字技术的解释力及创新价值🤾🏼。平台研究的计算维度重点开掘人与技术关系的软件层面👈，特别是可编程性展示的软件层面的联结、交互与生成🟩，这为我们理解数字技术的媒介性揭开了一个被忽略的重要面向🛏。

二✍🏽、智能合约：链上平台的媒介基础

对于Web3.0的界定一直不断被发掘、讨论与颠覆。万维网的发明者蒂姆·伯纳斯·李（Tim Berners Lee）最早用“语义网”定义Web3.0，即让计算机能够分析网络上的所有内容☕️。2014年，以太坊创始人之一加文·伍德（Garvin Wood）将基于智能合约和区块链技术构成的去中心化互联网定义为Web3.0，这一举措成为此术语再次被广泛接受与使用的出发点。千禧年至今，人们对于互联网未来的展望一直在流变当中。从国内相关的研究论文中就可以看出，物联网🙋🏽、移动互联网、平台型媒体、元宇宙与区块链技术，都曾经被冠以Web3.0之名👃🏽🫠，被视作互联网的“下一站”。这些描述与学界关于平台（Web2.0）的研究存在类似问题：将互联网技术更迭中涌现的不同现象混为一谈🤶🏼，缺乏技术维度的深层分析📶🧙🏽‍♂️，在这里表现为，没有细致分辨计算基础🔭、中观描述和发散隐喻这三种视角🧉🧝‍♂️。依据是网络、应用程序与数据之间的可编程性关系的改变。在互联网变革初期，这种变化的关键在于，智能合约在区块链提供的去中心化网络中实现程序运行和数据流通𓀈。这种计算维度的引入提供了与当前主流研究不同的、对于平台的另一种认知及理论预设。

首先，可编程性将区块链去中心化网络本身转变为可以搭载程序的开发平台。在最近一波Web3.0概念被提出以前，区块链技术的应用场景通常和数字货币绑定。这是因为👳🏼‍♂️，虽然以比特币为代表的区块链通过激励和共识算法在多个节点之间构成了不可篡改的分布式网络，并通过加密技术保证了数据的传输和安全，但其底层脚本语言并不具有“图灵完备”性，即，无法实现复杂的程序编写。这一设计虽然使程序漏洞很难再影响比特币网络的运行，但代价是可编程性上的限制👱🏽👩🏽‍🌾。真正让区块链技术发展为Web3.0概念的🚉，是以太坊及其后诸多具有可编程性的区块链⛴。开发者能够将程序储存在这些区块链上🈳，由各个节点组成的虚拟机进行运行，这些程序就是智能合约🧑🏼‍🦰。智能合约的出现代表着区块链不仅是传输和记录交易数据的某种去中心化的网络，也成了计算意义上的“去中心化应用平台”🔊。正是这一点构成了当前第三代平台的基础🙇🏼‍♂️。

但同时🍣，技术的现实困境是：受制于区块链速度、带宽😅🦼、验证者费用（Gas）等因素🦕，还未有较为复杂的程序能够完全以智能合约的形式在区块链上大规模应用🤥。用区块链技术中著名的“不可能三角”理论描述便是：安全性🙎🏽、去中心化和性能不能同时被满足🎀。因而♾，一系列的解决办法正在被实践：人类学家科雷·恰利斯坎（Koray Caliskan）指出，为了满足不同场景下的需求，区块链应该根据“谁能作为验证者（记账者）”以及“谁能成为使用者（转账者）”两个问题进行区分🍷，也就构成了“公链”（公开验证使用）、“私链”（私人验证使用）与介于两者之间的“联盟链”（机构间共同验证使用）三种区块链形式𓀈☝🏻，它们对应着不同的去中心化程度。在此之上，还存在二层网络（layer 2）和侧链（side chain）技术，即通过一些机制将一条或多条区块链与“主链”相联系，根据具体的联系机制牺牲一部分安全性或去中心化程度而换取更好的性能以建立更多应用🫔。所以，当前的技术并非给出了一种“完全去中心化”的互联网方案，而是在技术限制的掣肘下提供了由一系列解决方案所构成的光谱，这些解决方案也映射着平台背后错综复杂的政治经济结构与文化影响。由此可见🧑🏻‍🦲，平台的计算维度将在对Web3.0的批判性研究中成为关键🚤：一方面🔣，区块链与智能合约技术可以保证网络、程序与数据的去中心化与公有🛀🏼；另一方面，在具体应用的实现中开发者需要把这种去中心化和公有与成本👩🏼‍🦰、用户体验、安全性放在一起进行取舍🤷‍♂️，而这一取舍的结果会反映在应用程序的底层架构上。概而言之🫄🏿，基于区块链的平台将不再是权力的绝对中心，但将这种平台视作去权力中心化的观点又失之简单，二者之间的复杂性与平台自身的可编程性基础息息相关。

其次，可编程性也重构了平台与应用程序以及数据之间的关系😱。如果抛开可编程性技术，现有的Web3.0应用，如音乐流媒体Audius🙍🏽、社交媒体Warpcast、游戏Axie Infinity等，在用户的使用上就会显得和Web2.0时代非常类似。但这只是因为他们的“堆栈”结构中的用户界面（UI）是部分相同的。智能合约实际上意味着，即使程序的开发者团队因各种原因停止运行用户界面（用户端），人们也可以通过自己编写用户端的方式继续使用区块链上的程序✌🏿❣️，链上的代码作为一种公共物品而存在，用户与开发者之间的界限被模糊。以今年备受关注的Web3.0社交网络协议Farcaster为例✍🏼，其官方客户端Warpcast的使用方式与传统社交媒体非常类似。但是，二者的关键差异在于📸，Farcaster由以太坊二层网络中的智能合约和链下的服务器两部分组成（见图1）💘。用户的账户被储存在区块链当中，以此允许用户创建、拥有和转移自己的身份和内容🛍。然而，链下的服务器保存了社交数据以提高运行速度并降低成本。这意味着没有人能够像传统的社交媒体公司一样“拥有”用户个人的账号𓀌。并且，任何人都可以基于这套协议提供的生态搭建自己的应用程序，比如非官方的群组聊天应用Farcord，社交聚合应用Yup等。在这个案例中，传统平台的样貌被一种“第二阶”的第三代平台替代，它不再独占应用和数据，而是以提供更多的可编程性的方式成为二者之间的运行环境🪩。这一技术架构使个体用户可以对自己的社交账号与内容进行确权，这些数据可以在不同应用程序之间流通，人们不必担心它们被注销或删除。

在可编程性的基础维度上🪷🪱，新平台运作体现着与Web2.0时代的“API政治”不同的特点。许多学者已经指出🎅🏼，Web2.0时期的社交媒体平台以API作为联结各种服务、共享内容的技术黏合剂，它是其在计算层面上核心的数据和经济模型。Facebook的API使其能作为基础设施延伸到其他线上空间中，同时反过来让其他空间中的数据以能够服务平台利益的格式被“平台化”，这就是通过平台的可编程性实现社交媒体平台公司的利益、重塑互联网的过程。这种“API政治”的基础正是安德森定义中对第二代平台“功能”与“核心系统”的区分。第三代平台的出现则意味着有可能将以往互联网公司服务器中的“核心系统”转移到分布式的网络中🧘🏻‍♀️，这使得程序及其接口不再由某个公司掌握。尽管用户使用体验类似🤯，Web2.0最底层的“API政治”模式已经被改变。这一结论同样可以被推广到“一阶”平台——区块链本身🥦。以以太坊为例🤏，在其一层与二层网络上的开发绝大多数情况下都使用同一套编程语言，这意味着开放者可以很简单地将程序在同一生态内的不同区块链上迁移。因此，平台不仅是数据与应用，也是网络和应用之间的环境♾；其背后的协调方式不再是平台公司对于API的控制，而是以太坊开发者们经常提及的“无须许可”（permissionless）原则，也即因为链上的程序和数据无人可以拥有🎇，所以任何人都可以以此建立自己的“核心系统”，而不仅是“开发功能”。这就构成了与Web2.0时期完全不同的经济制度和文化基础。

虽然以上论述已经表明，新的技术结构已经打破对平台完全占有数据与用户生成内容（UGC）的常见预设🏊‍♂️，但这并不意味着其中备受批评的中心垄断已经消失👩🏿‍🦲。正如电子邮件的协议本身是开源的，但主流的电子邮件服务商依然可以通过自动过滤其他域名的邮件来制造实质上的中心化垄断现象一样，平台的计算基础与其政治经济效应之间的关系仍需深入研究。这里意在强调的是：平台在可编程性上发生的变迁正逐渐成为上述讨论所不可忽视的基础💅🏻。Web3.0时代，批判性的平台研究必须从计算基础的维度出发重新展开论述。可编程性是以智能合约为基础的下一代平台的关键特点🤜。这一结论并不来自对平台的描述或隐喻分析，而是对起媒介作用的计算机代码基础进行剖析的结果——可编程性成为可能的原因是，智能化的软件代码不仅将分布式计算机节点转化为作为程序的去中心化网络的运行环境，也构成了自由接入数据的程序开发环境🦷。所以，在智能合约技术的影响下，Web3.0时代的巨大变化尚未发生在用户的使用体验里🧝🏼‍♂️，但已经发生在其背后网络🫣、程序和数据之间的交转调节关系当中⏺。对当前区块链技术的普遍批评在于，其缺乏大规模的应用场景🪘🔎。换言之，智能合约仅中介了代码与代码之间的关系🧔🏼‍♀️🧛🏼‍♂️，还未大规模渗透进个体的日常生活中⛰。当前个人生成式人工智能（智能体）的出现，开启了用户侧的互联网接入和使用的最新模式。

三🟡、智能体：可编程的社会实践

2024年底🍥，美国红杉集团合伙人康斯坦丁·布勒（Konstantine Buhler）预测，2025年将是智能体元年。“我们确实正处于一个AI热潮的周期中，但我们的关注点并不仅是2024年或2025年的热潮🫵，我们着眼于长期发展。AI代表着一个非常重要且规模巨大的宏观趋势👩‍❤️‍💋‍👨✡️，可以与工业革命相提并论🥠。”这预示着，个人生成式人工智能（智能体）🧑🏼‍🏫，将成为下一阶段人工智能发展的重要方向👩🏻‍🦳。

如果说近十年来数字技术的两大潮流是互联网迭代（从Web2.0进展至Web3.0）与人工智能技术的突进（ChatGPT的破圈），智能体则可被视作两股浪潮的合流👈🏼。盖茨与安德森对于平台的预测呈现不同的方向性，盖茨更偏向于端侧，很明显的一个原因是近期智能体的飞速发展。个体化的端侧智能技术，与Web3.0的分布、离散式系统汇聚在一起🚶‍♀️，支撑起智能平台的新样貌👠。

赫尔蒙德从可编程性理解Web2.0平台，认为Facebook等社交平台的特点可被概括为🌭：功能的去中心化与数据的重新集中化🙅🏿‍♀️🌼。所谓功能的去中心化是指，通过系统的外接API将社交平台的功能扩展到外部网站🫀，因此允许平台上的用户参与生产的内容被其他网站调用。但是，这种功能的去中心化，造成了平台的另一面：数据的集中化。用户生产的信息都成为平台的数据，而且由此展开的交互，包括外部网站中的交互数据🪯，都必须回到平台的数据库中🆗，经由平台展开◀️。这个特点亦是Web2.0平台遭遇批判的重点，它带来了数字劳工剥削、隐私安全等方面的问题😮‍💨🧮。近三年来，人工智能破圈，人工智能生成内容（AIGC）被纳入研究者的视野💇🏻，但大量研究集中在人与智能体的内容生产方面，较少触及智能体出现后平台发生的基础性转变🪪。

在Web2.0成为研究热点时，马修·艾伦（Matthew Allen）认为，互联网研究不能仅停留在对互联网技术特点的研究⚆，还应关注它所激发的社会实践。一个富有成效的研究方向就是，个人是如何在日常生活中体现技术变化的🦚⚆，即个体用户的自我历史与技术历史的交织🕵🏿。当前🕵️‍♀️，端侧智能体的涌现正代表着个体用户的自我与技术交织的最新发展👨‍🔬🫷。个体化智能体的发展，为分布式、离散化的Web3.0打开了广阔的社会场景，并引发了平台的基础性转变。

2024年，端侧智能体的爆发式应用已经初见端倪。智能眼镜是其中一类代表性产品。例如，Meta和Apple的两款智能眼镜🦓，主要特点都是发掘智能体的视觉。前者为业内普遍认可的一个成功范例，代表了智能眼镜的未来发展方向📜，其侧重点是智能拍摄，它能将拍摄内容储存在端侧，还支持个体间转发、上传到互联网。后者以呈现为主，尽管遭遇市场冷遇和专业差评，但它的3D摄像、影像留存于本地的功能🏄🏿‍♀️，也开创了智能个体化的先河。这两款产品都呈现了媒介特点，即拥有弗里德里希·基特勒（Friedrich Kittler）延续刘易斯·芒福德（Lewis Mumford）观念而提出的储存🩻、传输👨🏿、生成信息的三项功能。与Web2.0平台不同的是🧑🏽‍🚀，这三项功能不再集中于平台云端🧑🏼‍💼，而是一部分可由个体化智能体完成。另一类智能体产品以支小宝、智谱为代表♏️🎅🏿，这类处理工作与日常生活的智能软件系统，最大的特点是“能办事”，支小宝是2024年阿里巴巴基于支付宝生态开发的人工智能产品🧑🏼‍🦲。所谓能办事，意味着它不但能够搜索信息📠、感知周围环境，还可以根据个体用户事先储存的信息以及即刻发出的指令处理信息，主动决策并实施行动，比如下单购买商品。智谱AutoGLM产品宣传片以“光说不干”为口号🙅🏼‍♂️，突出智能体具有“比价”（处理信息）、跨App、进行多步骤长链条工作的能力🟰。光说不干意味着个体用户仅需发出指令⛓，智能体就可以自动完成感知😙、决策、行动的整个过程。当前的自动驾驶、智能手机等产品，都呈现着类似的个体化媒介特征。

上述端侧智能体取得的进展🤫，突显了Web3.0技术逻辑与社会实践的交织。Web1.0创造了共享的信息空间💴，个体用户的权利主要体现在信息使用方面。Web2.0阶段，个体用户发展为内容的生产者。对Web3.0的早期应用，确认了个体用户作为信息内容的所有者🫧。这三个确立了个体用户的使用权、生产权⛹️、所有权的阶段🪶，展示着个体与互联网平台的三种关系。Web3.0的早期阶段，个体用户所有权的确立主要体现在数字货币🦸🏿‍♀️、虚拟艺术品等方面🧜🏼，落地场景极为有限，一个重要的原因是🤹🏻‍♂️🍨，缺乏相应的媒介技术支撑分布式🫙🧙🏻、离散式的个体化节点，很难展开Web3.0在各类社会场景中的应用。当前个体化智能体的涌现🫂，正弥补了平台端侧主体的能动性之不足，进而激发web3.0平台的大量可编程的社会实践🧎‍♀️‍➡️，端侧智能体展现了个体化媒介的通用性。

尤为值得关注的是，以当前个体化智能体的进展为经验观察场域📮，智能体与Web3.0的碰撞🙋🏼，在两个方向上超越了Web2.0🙍🏽，或将迎来互联网的飞跃式迭代。其一，它在个体层面覆盖了信息内容使用、生产👦🏽、所有的整个环节🍋‍🟩。贝尔纳·斯蒂格勒（Bernard Stiegler）仅在使用和生产重合时🧛‍♂️，即Web2.0阶段，就看到了互联网平台对于个体化进程的解放力量👩🏼‍💼。他指出，工业化的大众媒介“剥夺了心理个体参与集体化的所有机会……通过工业人工记忆的方式熔断用户的知识”。在那个被斯蒂格勒称为断裂环境的时代，生产者与消费者的功能是分开的⏭。“但是到了20世纪晚期，互联网深刻地改变了这种情形🧔🏻‍♂️🫰🏽。如今它已经融入一种数字化环境，视听记忆可以通过互动技术被生产出来🤳🏽，不再把对立身份强加给生产者/消费者。这就是为什么互联网时代是一个人工记忆的时代，它把自己构建成一个联合技术环境。”联合技术环境实现了西蒙东意义上的人与技术在个体层面的耦合👨🏼‍🎓。当前个体化智能体的可编程实践🤷🏼‍♀️，实现了使用📞🪤、生产、所有的全过程自动化📏。其二，Web3.0的媒介个体化更进一步体现在用户具有直接参与编程的可能性，而隐喻视角的平台研究↖️，偏重信息内容层面的个体用户的使用、生产🧛🏿‍♀️🏄🏻‍♂️，对于软件运用以及硬件设施建设方面的用户参与，关注较少。

端侧智能体的出现，正在重塑个体与社会之间的关系6️⃣，因此具有重要意义💝。在众多研究者的视野中𓀓，个体与社会之关系，是考察互联网发展的一个关键面向。尽管与斯蒂格勒的研究路径不同，卡斯特“网络社会”理论的出发点，也是个体与社会之间关系的重构😫。“我们的社会逐渐依循网络与自我之间的两极对立而建造👇🏻🤵🏼‍♂️。”曼纽尔·卡斯特（Manuel Castells）认为，这种状况的出现是全球化沟通的功能性的建立以及意义感的丧失导致的🥽，人们也可以将其理解为互联网蕴含了压制（隔绝）与解放（共享）的双重力量。“在功能与意义之间有结构性精神分裂症的状况下🙆，社会沟通的模式日渐压力沉重。当沟通失败🍪，或者不再沟通🚴🏿‍♂️，连冲突性的沟通形式（如社会抗争或政治对立的情况）都没有时，社会群体与个体之间便疏离异化，视他者为陌生人🎳，最后为威胁。”也就是说🤦🏼‍♂️，互联网的功能性联结✡︎𓀂，并不能被直接转化为共享的意义感🍶。他因此呼吁💖：“我们必须认真看待技术，以之作为探究的起点👨‍🚒；我们必须把革命性的技术变迁过程摆放在该变迁过程发生与形塑的社会脉络之中*️⃣。”这里的技术就是互联网。个体如何通过互联网形成有意义的联结👌🏼，就成为当代至关重要的问题👨‍🦳🥘。乔布斯概括Apple产品及生态的追求目标是“技术与人文的交汇”😦，也从另一个侧面揭示🚹，技术与社会文化交织是数字媒介实践的基本内涵。从这个视角看，互联网的迭代，就是个体通达世界✊、接入社会方式的变革，个体化智能的Web3.0阶段🤒，开启了个体感知技术的新模式，也激发出形形色色的社会实践，这种新型实践的一个基本特征就是平台的可编程性。

从计算维度出发，挖掘可编程的技术逻辑与社会文化逻辑交织从而引发社会关系、社会行动变革的方式，是当前智能阶段平台研究的一个关键点🥓。在此特别要申明的是，重视、强调计算维度👋，并不意味着抱持简单的技术乐观主义👩🏻，倡导技术决定论🏪，漠视技术发展过程中的危害，相反，只有挖掘技术动能，才能揭示技术逻辑与社会逻辑的互嵌所引发的社会影响，展开真正有效的技术批判。从研究方面论，这是要展示智能阶段的可编程技术的特殊媒介性。以传播研究中的经典议题媒介与权力之关系为例🙋🏿‍♂️，个体化智能体的出现，使得“可编程的权利”浮现，权力和权利超越了传统视域中的话语文本层面⛹🏿。斯科特·拉什（Scott Lash）基于互联网提出的“后霸权的权力”，刷新了建基于大众媒介时代文化研究的权力观👨‍🏭。拉什认为🌎，经典文化研究中的霸权是通过“象征秩序”来行使的🖕🏼，“而后霸权秩序中的统治和反抗都是通过现实发生的”🤳🏻🏋🏿，象征秩序的霸权是“认识论”层面的，而后霸权秩序中的权力与权利正在变成“存在论”的➔，它超越象征话语秩序对于个体认识论的影响，实施对个体存在领域的全面渗透。这种权力“是事物本身的动力💫、展开和形成，无论该事物是人类🌦、非人类还是它们的组合……这种潜能正是海德格尔存在论丰富性的主题”🙍🏻‍♂️。只有理解并正视新型技术引发的权力关系变革，才能如拉什所倡导的👩🏼‍🎨🤦‍♀️，在数字时代推进马克思主义立场的权力批判✡️。

四🥋、结语

马诺维奇在2001年出版的《新媒体的语言》一书中呼吁🖖🏼，要把传统的“媒体研究”推进到“软件研究”，因为可编程性是新媒体的一个最基本的属性。“新媒体总体上由两个不同的层面组成——‘文化层面’和‘计算机层面’……这两个层面‘合成’在一起🥺。这种合成带来了一种全新的计算机文化，它把人类的意义与计算机的意义综合起来，既包括人类文化模拟世界的传统方式™️🌠，也包括计算机呈现世界的独特手段……我们可以借助计算机科学来理解新媒体的逻辑——可以找到一些新的名词、新的范畴和新的操作来描述媒体的可编程性。”马诺维奇的这本专著被誉为“自马歇尔·麦克卢汉之后，最具启发性👨🏼‍🔧、覆盖面最广的媒体史”，产生了跨学科的广泛影响。2013年，他又出版了《软件挂帅》一书🕡，强调软件对人类社会文化的影响👷🏻‍♀️。他捕捉到了数字技术的深层逻辑对媒介研究的独特影响，即，那些通常为人文批判路径👐、传统量化实证的媒介研究者忽略🕜、遮蔽的“新媒体的语言”——软件层面的可编程性。这给当前媒介学研究带来的启发是，要理解新媒体的社会文化效应，就不能仅停留在或是大众媒介模拟技术的👨🏽‍💻，或是抽象符号文本表征的🎃，或是媒介物质性关注的媒介性🫱🏿，而必须揭开软件层面计算机实施的交转🚶🏻‍♀️，直面这种“技术无意识”👭🏼，并在此基础上，展开对人与技术机器的连接🧉👨🏻‍💼、交互👩🏼‍🏫、生成的经验分析与理论阐释。

以本文关注的平台研究论，计算维度的创新价值在于，其一♜，它探讨了可编程性在互联网不同时期的复杂技术特点，以此展现Web1.0👇、Web2.0🪷、Web3.0时代平台不同的媒介性，由此拓展了学界对互联网、平台变迁之社会文化效应的理解；其二，它为各种不同路径的传播媒介研究提供了一种基础性的解释框架🧑🏻‍🦯，无论是传播政治经济学的结构性批判🤱🏿、文化研究的大众权利解放📵🧑🏿‍⚕️、传统量化的实证研究（建基于十进制的人类数字语言），还是媒介社会学的社会关系分析等，都可以借由计算维度与隐喻维度的交织展开而被阐释；其三🐌，它为当前人工智能的媒介视角研究提供了一个必要而且紧迫的阐释维度，人工智能的深层技术逻辑🫨，已经极大地超越了我们对于技术的一般化理解，Web3.0区别于之前互联网平台发展的一个重要特点🖱💁‍♀️，就是人工智能技术的汇流。针对这股技术浪潮，必须创造新的理论范式对其加以阐释，而理解人工智能技术的特殊逻辑，是建立新型理论的必备条件。

基于上述认识，媒介学须挖掘可编程性在人与软件𓀂、软件与软件之间的调节机制，由此展开对人与人😔、人与世界的交转、生成状态的分析。一方面⛹🏽‍♀️，要深化既有相关研究议题，比如平台的权力与权利关系延伸至人工智能媒介的议题，只有深入到它的技术逻辑深层🤽‍♀️，才能展现它极其复杂的状态。德勤2025年技术趋势报告称🫅🏼：“嵌入AI芯片的个人计算设备🩸，不仅能够提供离线的AI模型支持，从而显著提升知识工作者的生产力，还能够通过‘未来保障’的技术架构，降低对云计算的依赖，减少成本🔤，同时增强数据隐私保护👩🏼‍🦱。”这个预测的准确性尚待实践验证，但这种思路提示我们，核心技术的变革🙋🏿，可能导致批判前提的失效或转移。另一方面，要基于新实践提出新议题，比如关于平台的去中心化与集中化之关系的议题👩🏿‍🍼，既往的批判研究有一个未经深究的理论预设🚢👧🏿，即🖥，去中心化程度越高，平台的自由度、解放性以及民主化就越强，这种简单化思维👨‍👨‍👧‍👧，很大程度上来自对技术理解的表面化。从智能合约的案例可以看出🕦，互联网技术并非在经历一个线性发展的历程✊🏻，技术与社会文化融合之后🦔，两者间也不是直接的跃升关系。去中心化也可能引发新的社会问题，如必要的社会共识如何产生🧚🏽‍♀️🤟、维系，如何避免原子化社会的危害🛞，Web3.0时代平台集中化是否具有公共价值等，都是需要将计算维度充分纳入考量后提出并解决的新问题👨🏽‍🍳。

本文所涉Web3.0平台的智能合约、智能体的可编程实践🧏🏿‍♂️，从一个侧面展示了智能技术与互联网技术的历史性汇流📷🏇，这预示着数字媒介的调节性跃升至一个新阶段，人、软件、硬件🧺、环境之间的交转与生成更趋复杂，媒介学正在迎来一个崭新的经验场域🌋，一个理论创新的历史性机遇。

（注释略）

作者孙玮系富达注册信息与传播研究中心主任，新闻学院教授；张祁锴系富达注册新闻学院2021级传播学专业博士研究生。