智能化是近年来媒体创新的重要方向。从现阶段媒体智能化实践来看，其实质是运用人工智能中的自然语言处理、语音交互、计算机视觉等技术辅助或直接进行内容生产，同时利用机器学习技术，由数据驱动完成内容的自动化分发。如果我们将媒体视为“信息业务+组织机构”的组合，那么会发现当前的媒体智能化更多地是一种业务智能化，组织智能化维度的实践与探讨还基本处于缺失状态。

智能技术不等于人工智能，它是一个技术群落，同时还包括5G、物联网、云计算、边缘计算、数字孪生以及区块链等①。Web2.0技术给传播带来的深刻变革在于赋权，并由此开创了“人人皆媒体”的去中心化传播格局；智能技术对传播的深刻影响在于赋能，力图不断提升内容生产力，建立供给与需求的精准连接，加快信息流动从量大到质优的转变。从这个意义上来说，厘清智能技术的赋能机理，从组织维度思考其赋能效应，有助于我们把握媒体的组织智能化问题。

赋能概念溯源：相互关联的个体赋能与组织赋能

赋能最初是一个心理学概念，指“个体或者组织对客观环境与条件拥有更强的控制能力来取代无力感的过程”②。被赋能过程取代的无力感与心理学中的另一概念“自我效能感”相对应。自我效能感是“人们对自身能否利用所拥有的技能去完成某项工作行为的自信程度”③，它是将能力转化为行为的中介，需要通过“正式或非正式的组织实践”④来提升。

20世纪90年代，赋能概念被广泛应用于人力资源管理领域，形成了管理学中的授权赋能概念。授权赋能意指“授予员工职权并提高其能力”⑤。相比于传统的授权管理方式，授权赋能最大的不同是将授予权力的范围从“职位权力”扩展到了“非职位权力”，同时将“培养能力”作为一项重要的管理目标，而产生这种差异的根源在于授权赋能的非零和博弈思维，它主张“当两个或更多的人共同分享信息、知识及责任时，总体权力会增加”⑥。通过释放员工的潜能实现组织创新是授权赋能的核心要义，具体来说是从组织层面建立授权赋能的制度与氛围，在员工层面提升其自我效能感与工作主动性，在领导层面强调对下属的激励、培养与权力授予，即授权赋能的三个关键维度——结构赋能、心理赋能和领导赋能⑦。

如果将管理学中的授权赋能概念与心理学中的赋能概念（二者均对应empowerment，只是译法不同）作比较，会发现对赋能的理解存在两种路径：一是授权赋能对应的组织赋能路径，二是赋能原初意义上的个体赋能路径。由于组织本身即是个体的集合，因而个体赋能与组织赋能不仅有相通之处，某种程度上也是有机联系在一起的。例如，授权赋能中的心理赋能维度即是对赋能原有意涵的延伸。具体来说，心理赋能是指个体形成“内在工作动机”的过程，它取决于个体对“工作意义、胜任力、自主决策权与影响力”⑧四个方面的评价。提升对胜任力的评价即是形成自我效能感，也即个体赋能的原义。而对工作意义、自主决策权与影响力的评价，则分别对应“个体价值观、行为与工作角色间的一致性程度”“对工作行为和过程进行控制或选择的感觉”以及“关于自己能够影响组织经营结果的信念”⑨，这些都是个体置身于组织结构之中、参与正式的组织实践才拥有的心理感受，也是在组织赋能中延伸的个体赋能范畴。

技术赋能：以数据、计算智能与人类智能驱动价值的共创

近年来数字信息技术的迅猛发展使技术赋能的概念逐渐兴起。如普华永道在《科技赋能B端新趋势白皮书》中就具体分析了物联网、人工智能、区块链、云计算、大数据等技术对企业赋能的方式，大致勾勒了现阶段技术赋能的全貌。报告认为，物联网技术帮助企业优化质量控制、提升用户体验；人工智能技术通过自动化提高企业运营效率、降低成本；区块链技术减少企业运营的流程环节、增加安全性与行业透明度；云计算技术辅助企业进行数据储存与分析；大数据技术向企业传导用户需求，协助企业进行客户分析、运营优化、风险管控等全价值链升级⑩。从现有的技术赋能研究成果来看，不少学者是以互联网赋能、数字化赋能或“智能+”等相近概念展开讨论的。目前对于技术赋能的理论表述尚未形成共识，但研究者普遍认为技术环境的变化使赋能的内涵与维度均得到了进一步拓展。

具体来说，其中包含了两类有代表性的观点。第一类观点认为，在共享经济时代，顾客已成为赋能的新对象，企业的价值创造由内部驱动逐渐转变为外部驱动，企业与顾客的价值共创成为赋能的新内涵。这意味着新技术环境下的赋能不再仅仅围绕着组织与组织内的个体（员工）展开，而开始具有向多元社会主体发散的趋势，转为追求更高层次上的整体增权升能与价值创造。第二类观点认为，资源赋能是赋能的应有维度，在大数据时代数据赋能成为资源赋能的核心内容。数据赋能是通过海量数据间的关联来定位价值生产链条中的短板或发现新的需求，并基于平台聚集起零散、边缘或非正式化的价值生产节点，赋予其数据获取与生产的能力，以此补足并丰富价值生产的生态。具体来说，数据获取与生产的能力是指“通过无线通信网络连接数字化产品的连接能力”“包含用户行为感知、动态资源分配和灵活分级服务的智能能力”，以及“将智能产品和网络产生的海量数据结构进行数字化处理，形成有价值信息的分析能力”，即数据赋能的三个维度——“连接能力、智能能力和分析能力”?。需要指出的是，唯有让数据在开放性结构中自由流通才可能发挥平台的配置作用，因而数据流通是数据赋能的前提。