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在互联时代中，人人都可以是信息的生产者、传播者、评论者，信息快速膨胀从而产生的大数据，人类现有的能力已无法单独处理。从大数据走向大知识时代，推动了人类认识与控制能力的大变化。新的“信息空间”对传统的自然科学、工程技术、社会科学正在产生日益广泛的影响并留下许多有待开拓的空间，如何认识新的“信息空间”的不断发展和扩大对传统公共关系实践所产生的影响，在实践中引入人工智能思维是公共关系前瞻者需具备的颠覆性思想之一。
2018年底，中央电视台音乐频道首播《渴望现场》， 节目首次引入中科院研创的人工智能评分系统。中科院自动化研究所研究员王金桥表示，这套人工智能评委“小渴”系统基于人工智能的运算方法，让计算机分析海量音乐专家的评分数据，从音准、音域、调性、节奏、语言、表现力等维度，学习专业评审的评判标准和音乐中优秀元素之间的内在关联，从而形成较为客观的评价体系，并且随着样本量的扩大而自主学习、更新和提升。选手的歌唱只有被“小渴”评委认为整体表现能力超过80分时，才能从音乐盒子走出来，站到舞台中央，并接受五位现场音乐制作人打分（每位3分），最后产生出优胜者①。这是AI人工智能把听觉音频转化为计算机可处理的元素进而进行评分的产品。同样，在视觉方面增强的领域，AI工具和应用方案可以把视觉的形象转变成文字的、甚至听觉的音频，在这个世界上， 图像和基于图像的叙事可以自由跨越不同语言、国家和文化、阶层等方面边界， 从而形成了新的全球公众都接受并适应“读图文化”——一种新的视觉修辞文化正在应运而生。有专家指出，正是可视化具有能力超越边界的能力，它在当代全球话语中日益凸显了其重要的作用， 可视化占据的这个地位， 足以使它扰乱或破坏传统媒体记者及编辑等“守门者”的视角、理性或基于新闻、传播、心理等知识或逻辑的范式。
将人工智能引入公共关系领域，首先需要建立不间断地启动一个个学习周期“过程”的思维，在此过程中进行数据积累、筛选、标签，在结合人工经验的基础上进行大数据的分析，从而为提高公共关系实践的有效性提供积极的支持和帮助。为了说明这个思想的可行性，不妨让我们聚焦下人工智能已有的产品，与传统AI博弈不同，当今人工智能AI已经进入2.0并显露出大量新特征，以AlphaGo为例，其主要特征在于集大数据上的深度学习+自我博弈进化技术于一体；AlphaGo的深度学习不仅结合了“棋局感知”和“深度探索（全局获胜机率）”，而且和自我博弈技术相结合，能够快速创造新的棋局②。
结合自己在公共关系实践中的二个领域，对人工智能的引入路径进行一下讨论：
一、AI在风险管理中可能的应用场景
我们每天都面临着一些风险， 如：自然、人为灾害、健康危害、恐怖袭击、新技术（网络欺诈、黑客攻击、数字金融密码被窃取）、运输等等都是人类生活中可能遇到的风险。有些有可能成为对个人、群体的威胁， 有些则是对整个社会的威胁。通过观察不难发现：人们常常会高估了一些风险， 却低估了其他风险，其表现形式为我们对一些风险会引发强烈的情绪反应， 另一些风险则被认为更“冷漠”、更理性， 究其原因主要是源于人们对于风险的含义、文化、价值等理解存在差异。
已有的风险量化管理主要研究路径是：领域一，对于风险是否可以衡量存在二种观点：1、持风险可以衡量的认为， 风险的情况是知道结果（即伤害）和概率的条件，例如， 人们可以在赌场中损失的风险、治疗的不良事件的风险， 或者特定人群发生车祸的风险。2、而持风险不能衡量的人们认为：风险除了极少数会重复出现，绝大多数是属于不确定性范畴；有专家指出，不确定性主要是由于风险事件的概率参数， 如标准偏差， 风险专家置信度， 或范围（可量化）的不确定性所决定的，因此， 结果和概率都是未知的， 或者至少是概率未知的。领域二，从风险感知角度进行衡量的专家们认为：1、主观评估的可能性；2、结果反应发生；3、人们关心的中心；4、能否心安理得等几个方面；需要强调的是：风险感知不仅仅是人们心理感知的一个过程， 而是必须放在事件发生所在的社会和文化的背景下及个人及社会价值观角度进行考虑。
第一种领域主要考虑的是风险是否可以量化评估，其模式较多地依据了数据模型的建立及其应对方案的搜索、归纳，并提供可供选择方案；而第二种领域更受经验和心理驱动的影响，其中对风险的恐惧是人们对危险的感知和反应的重要预测指标， 心理测量范式一直是描述风险感知的一个有影响力的模型， 并从中产生重要的见解和洞察，如从大数据中进行情感、分析汇聚的能力，这其中需要涉及对自然语言处理、视觉计算、听觉感知，从而实现联想、推理、概括等智能的重要关键步骤。“对过去的研究秉承着这样的信念，即如果我们在其中寻找，我们就可以发现一些可被表述的模式”③。图一是结合第一领域针对风险管理数据引入AI处理与应用的一种表述模式。
二、AI在可視化与传播中可能的应用场景
人工智能技术进入公共关系运用领域需要面对和解决的问题是，如何增加可视化和叙事对目标受众劝说、决策能产生比以往影响更大的证据。当前，人工智能的产品、商业模式的思想主要集中在，可视化、叙事和基于图像的叙事所产生的强大影响，在一定程度上归功于它们引发情绪和启发式信息处理的能力。
纵观国内外人工智能战略，在新闻、传播主攻领域主要突破点是“互联”、“移动”、“交互”，中国工程院院士潘云鹤（原浙大校长）指出：“世界原来是二元空间：人类社会和物理空间，但近年来，信息力量的迅速壮大，已成长了新的一级：信息空间，人类世界正在从原来的二元空间进入了新的三元空间，即人类社会、物理空间和信息空间（Cyberspace）。”④人类面对的信息由最初的基于书籍、交流、媒体到计算机所组成的信息媒介介面的时代；进入了以互联网、移动通讯和搜索技术为依托的信息视觉互联介面的时代。在“信息空间”不断发展、壮大过程中，信息制造、运输、接受及处理等过程，已绕过了以往面对面、印刷媒介、电讯媒介等交流形式所产生、交流及传播数据的环境，公共关系前瞻者需要将研究和关注视野投向“信息空间”。从当前人工智能产品及商业化路径，总结未来AI人工智能引入公共关系的主要领域，归纳如下表格：
AI人工智能不断进入宏观社会、微观生活及媒介传播的趋势，对公共关系理论和实践意味着什么？展望未来五年、十年，建立跨媒体智能，使之贯通语言、视觉、图形和听觉之间的大数据处理，从而架构跨媒体间的互联桥梁的场景值得期待，比如，AI人工智能对信息传播、处理过程中的视觉、听觉、触觉、嗅觉等感官补缺问题，是一个非常有前途的研究领域。
参考文献：
① 海外网. 《渴望现场》引入人工智能 音乐节目再创新[EB/OL] . http：
//m.haiwainet.cn/mip/3543197/2017/1222/content_31214704_1.html， 2018-12-22
② 网易智能.中国工程院院士潘云鹤：人工智能迈向2.0时代[EB/OL]. https：
//tech.163.com/18/0917/10/DRTB614800098IEO.html ，2018-09-17
③ 丹尼尔·卡尼曼等编 方文等译.不确定状况下的判断[M]. 北京：中国人民大学出版社，2008：375
④ 网易智能.中国工程院院士潘云鹤：人工智能迈向2.0时代[EB/OL]. https：//tech.163.com/18/0917/10/DRTB614800098IEO.html ，2018-09-17
2018年底，中央电视台音乐频道首播《渴望现场》， 节目首次引入中科院研创的人工智能评分系统。中科院自动化研究所研究员王金桥表示，这套人工智能评委“小渴”系统基于人工智能的运算方法，让计算机分析海量音乐专家的评分数据，从音准、音域、调性、节奏、语言、表现力等维度，学习专业评审的评判标准和音乐中优秀元素之间的内在关联，从而形成较为客观的评价体系，并且随着样本量的扩大而自主学习、更新和提升。选手的歌唱只有被“小渴”评委认为整体表现能力超过80分时，才能从音乐盒子走出来，站到舞台中央，并接受五位现场音乐制作人打分（每位3分），最后产生出优胜者①。这是AI人工智能把听觉音频转化为计算机可处理的元素进而进行评分的产品。同样，在视觉方面增强的领域，AI工具和应用方案可以把视觉的形象转变成文字的、甚至听觉的音频，在这个世界上， 图像和基于图像的叙事可以自由跨越不同语言、国家和文化、阶层等方面边界， 从而形成了新的全球公众都接受并适应“读图文化”——一种新的视觉修辞文化正在应运而生。有专家指出，正是可视化具有能力超越边界的能力，它在当代全球话语中日益凸显了其重要的作用， 可视化占据的这个地位， 足以使它扰乱或破坏传统媒体记者及编辑等“守门者”的视角、理性或基于新闻、传播、心理等知识或逻辑的范式。
将人工智能引入公共关系领域，首先需要建立不间断地启动一个个学习周期“过程”的思维，在此过程中进行数据积累、筛选、标签，在结合人工经验的基础上进行大数据的分析，从而为提高公共关系实践的有效性提供积极的支持和帮助。为了说明这个思想的可行性，不妨让我们聚焦下人工智能已有的产品，与传统AI博弈不同，当今人工智能AI已经进入2.0并显露出大量新特征，以AlphaGo为例，其主要特征在于集大数据上的深度学习+自我博弈进化技术于一体；AlphaGo的深度学习不仅结合了“棋局感知”和“深度探索（全局获胜机率）”，而且和自我博弈技术相结合，能够快速创造新的棋局②。
结合自己在公共关系实践中的二个领域，对人工智能的引入路径进行一下讨论：
一、AI在风险管理中可能的应用场景
我们每天都面临着一些风险， 如：自然、人为灾害、健康危害、恐怖袭击、新技术（网络欺诈、黑客攻击、数字金融密码被窃取）、运输等等都是人类生活中可能遇到的风险。有些有可能成为对个人、群体的威胁， 有些则是对整个社会的威胁。通过观察不难发现：人们常常会高估了一些风险， 却低估了其他风险，其表现形式为我们对一些风险会引发强烈的情绪反应， 另一些风险则被认为更“冷漠”、更理性， 究其原因主要是源于人们对于风险的含义、文化、价值等理解存在差异。
已有的风险量化管理主要研究路径是：领域一，对于风险是否可以衡量存在二种观点：1、持风险可以衡量的认为， 风险的情况是知道结果（即伤害）和概率的条件，例如， 人们可以在赌场中损失的风险、治疗的不良事件的风险， 或者特定人群发生车祸的风险。2、而持风险不能衡量的人们认为：风险除了极少数会重复出现，绝大多数是属于不确定性范畴；有专家指出，不确定性主要是由于风险事件的概率参数， 如标准偏差， 风险专家置信度， 或范围（可量化）的不确定性所决定的，因此， 结果和概率都是未知的， 或者至少是概率未知的。领域二，从风险感知角度进行衡量的专家们认为：1、主观评估的可能性；2、结果反应发生；3、人们关心的中心；4、能否心安理得等几个方面；需要强调的是：风险感知不仅仅是人们心理感知的一个过程， 而是必须放在事件发生所在的社会和文化的背景下及个人及社会价值观角度进行考虑。
第一种领域主要考虑的是风险是否可以量化评估，其模式较多地依据了数据模型的建立及其应对方案的搜索、归纳，并提供可供选择方案；而第二种领域更受经验和心理驱动的影响，其中对风险的恐惧是人们对危险的感知和反应的重要预测指标， 心理测量范式一直是描述风险感知的一个有影响力的模型， 并从中产生重要的见解和洞察，如从大数据中进行情感、分析汇聚的能力，这其中需要涉及对自然语言处理、视觉计算、听觉感知，从而实现联想、推理、概括等智能的重要关键步骤。“对过去的研究秉承着这样的信念，即如果我们在其中寻找，我们就可以发现一些可被表述的模式”③。图一是结合第一领域针对风险管理数据引入AI处理与应用的一种表述模式。
二、AI在可視化与传播中可能的应用场景
人工智能技术进入公共关系运用领域需要面对和解决的问题是，如何增加可视化和叙事对目标受众劝说、决策能产生比以往影响更大的证据。当前，人工智能的产品、商业模式的思想主要集中在，可视化、叙事和基于图像的叙事所产生的强大影响，在一定程度上归功于它们引发情绪和启发式信息处理的能力。
纵观国内外人工智能战略，在新闻、传播主攻领域主要突破点是“互联”、“移动”、“交互”，中国工程院院士潘云鹤（原浙大校长）指出：“世界原来是二元空间：人类社会和物理空间，但近年来，信息力量的迅速壮大，已成长了新的一级：信息空间，人类世界正在从原来的二元空间进入了新的三元空间，即人类社会、物理空间和信息空间（Cyberspace）。”④人类面对的信息由最初的基于书籍、交流、媒体到计算机所组成的信息媒介介面的时代；进入了以互联网、移动通讯和搜索技术为依托的信息视觉互联介面的时代。在“信息空间”不断发展、壮大过程中，信息制造、运输、接受及处理等过程，已绕过了以往面对面、印刷媒介、电讯媒介等交流形式所产生、交流及传播数据的环境，公共关系前瞻者需要将研究和关注视野投向“信息空间”。从当前人工智能产品及商业化路径，总结未来AI人工智能引入公共关系的主要领域，归纳如下表格：
AI人工智能不断进入宏观社会、微观生活及媒介传播的趋势，对公共关系理论和实践意味着什么？展望未来五年、十年，建立跨媒体智能，使之贯通语言、视觉、图形和听觉之间的大数据处理，从而架构跨媒体间的互联桥梁的场景值得期待，比如，AI人工智能对信息传播、处理过程中的视觉、听觉、触觉、嗅觉等感官补缺问题，是一个非常有前途的研究领域。
参考文献：
① 海外网. 《渴望现场》引入人工智能 音乐节目再创新[EB/OL] . http：
//m.haiwainet.cn/mip/3543197/2017/1222/content_31214704_1.html， 2018-12-22
② 网易智能.中国工程院院士潘云鹤：人工智能迈向2.0时代[EB/OL]. https：
//tech.163.com/18/0917/10/DRTB614800098IEO.html ，2018-09-17
③ 丹尼尔·卡尼曼等编 方文等译.不确定状况下的判断[M]. 北京：中国人民大学出版社，2008：375
④ 网易智能.中国工程院院士潘云鹤：人工智能迈向2.0时代[EB/OL]. https：//tech.163.com/18/0917/10/DRTB614800098IEO.html ，2018-09-17