AI 时代的传播学

发刊词

随着语言大模型、AI Agent 以及人形机器人的迅速发展，我们似乎不再只是站在技术之外，作为使用者、观察者或评判者，去讨论科技发展的阶段、效率、利弊与边界；相反，我们正在面对一个更深层的问题：当机器开始生成语言、声音、影像，可以操作电脑、规划行程、提供安慰甚至跳舞、做家务并拥有皮肤时，AI 与人是否存在不可逾越的本质差异？

如果未来的社会不再只是“人使用工具”，而是人与智能体共同生活、共同决策、共同创造，我们又该如何从传播学的角度理解主体、责任、关系与共生？

在发刊词里，想请老师给接下来的内容定个调：

1. 现在AI发展到了什么程度？它在多模态感知、行动规划、环境交互和具身化方面不断接近人的活动方式，这一变化意味着什么？
2. AI的运行原理是怎样的，它是否真的能理解语言的结构和规则，理解人与人之间的关系与处境？思想，是先于语言的吗？
3. 我们是否可以认为，人也是一种媒介？那如何理解AI与人的本质区别，还是说，或许并没有本质区别？
4. AI 在传播过程中究竟处于什么位置？它是否正在成为新的传播参与者、意义生产者，甚至是关系中的“准主体”？
5. 在人与 AI 共生的社会中，主体性、责任和关系将如何被重新定义？传播学应该如何理解一个不再只有人类主体参与的传播世界？

为什么面对同一款 AI，换一种问法，就会得到完全不同的答案？提示词看似只是提问，实际上是一种新的媒介语言。它通过角色设定、任务描述、语境补充和格式约束，让用户可以用一句话来调度系统。而不断调整提示词的过程，实则是用户与AI持续协商的过程。

从这个意义上来说，人类正在学习一种新的“对机器说话”的规则。AI 时代的传播能力，不只是会问 AI，而是会提出问题、设定语境、判断结果、持续追问，并承担表达后果。这或许是新时代的数字鸿沟。那么，AI时代，我们最需要具备的能力是什么？

AI文案常为人诟病的是缺少“活人感”，可是随着语言大模型的更新迭代，人们真的能够区分出真人的作品和AI的作品吗？

一方面，各种各样的公文、论文，要求人们遵循特定的规范来生产文字，另一方面，流行语的高度同质化、模板和爆款标题的盛行，也使得真人的语言愈发“贫瘠”。

在这种情况下，有没有可能，AI比真人更有活人感？又或者，当我们把一部分特质归结为机器的特质，是否剥夺了人拥有这些属性的权利（比如喜欢用破折号、排比句）？

所谓“活人感”，究竟是一种可以被稳定识别的语言特征，还是一种被平台、用户、检测工具和流行审美共同制造出来的评价标准？这体现了我们对于AI怎样的想象？

过去，我们通常把技术理解为人的工具：人提出目的，工具负责执行；人拥有意图，机器完成操作。在这种关系中，主体的位置是清楚的——人是发出指令者、判断者和责任承担者，机器只是人的能力延伸。

但是，当 AI 开始参与目标设定、路径规划、内容生成、判断建议和关系回应，而人越来越多地承担执行、确认和兜底的角色时，人的主体性会发生怎样的变化？我们还是那个决定方向的人，还是已经变成智能系统中的肉身接口、执行链条或者是数据来源？

4月，在全球最大的代码托管平台GitHub上，出现了一个名为“张雪峰.skill”的开源项目，被用于志愿咨询。此外，也有人尝试用AI把去世的母亲蒸馏成skill，让 AI 以“妈妈”的语气回应日常、表达关心、延续陪伴。

这两个案例表面上都叫“复活”，但其实指向两种不同的记忆传播：一种是把公共人物的认知风格转化为可调用的知识工具，另一种是把亲密关系中的语气、习惯和情感记忆转化为私人陪伴系统。前者更像是公共记忆的工具化，后者更像是私人哀悼的互动化。

AI 复活不是简单地让逝者“回来”，而是把记忆从静态的保存物，变成可以继续回应、继续互动、继续影响他人的传播系统。于是，“纪念”不再只是回望过去，而变成一种持续发生的交流。

但是，数字永生也是关于同意、人格、记忆、亲密关系和社会责任的重新分配。

我们如何理解数字人与死者、生者的关系？谁有权决定是否可以“蒸馏”？如果亲友之间对“他/她会不会这样说”产生分歧，谁的记忆更有权威？如果 AI 以逝者名义给出建议、表达观点、参与商业活动，责任又由谁承担？

AI-Mediated Communication，AI 中介传播

媒介记忆：记忆总是被媒介化的，不同媒介会以不同方式塑造记忆。

照片塑造的是可观看的记忆，录音塑造的是可重听的记忆，而 AI 复活塑造的是可对话、可生成、可继续发展的记忆。

持续性联结理论认为，哀悼并不必然要求生者与逝者彻底“断开”；相反，生者可以通过记忆、仪式、内在对话、物品、照片、梦境或其他媒介，继续把逝者安置在自己的生活中。

人与人的情感产生往往基于长期的生活交互，随着AI日益嵌入我们的生活，它不仅能够与人交换信息，还可以提供解决方案、情感陪伴，在这个过程中，无论是人机恋还是人机协作，往往伴随着某种情绪、情感。

人对 AI 产生感情，不是因为 AI 真的像人，而是因为 AI 在交互中持续提供了足以触发人类关系机制的信号：回应、记忆、称呼、共情、陪伴和稳定可得性。

AI 不一定真的爱人，但它正在改变人理解“被爱”的方式。它让“被爱”的体验从一种关系状态，越来越变成一种可以被设计、模拟和持续供给的交互体验。

那么，人与 AI 的感情和人与人的感情有什么异同？如果 AI 并不真正“爱”人，但人确实因为它的回应而感到被理解、被陪伴、被需要，那么这段感情应该被视为虚假的吗？人类情感如何在与非人对象的互动中被唤起、投射和维持？

人类的爱本来也被激素、制度、文化脚本和现实利益塑造；AI 只是成为一种新的塑造机制。如果人类一直渴望无条件的爱，而现实中的无条件之爱极其稀缺、偶然、甚至不公平，那么 AI 陪伴是否是一种把“被爱”从命运、血缘和运气中夺回来的技术？

生成式人工智能并不只是新的知识传播工具，也正在成为一种新的知识媒介和知识生产方式。它能够迅速组织信息、解释概念、生成观点，看起来像一个随时在线、无所不知的知识助手。但问题在于，AI 给出的答案往往既不是全新知识，也不是直接经验，而是基于既有文本、公共常识和高概率表达生成的结果。它正在把“平均的、稳妥的、可接受的说法”变成新的知识权威。

既然AI无法获取直接经验，那么它生产的是不是知识，它的把关原则是什么，其中又其中隐含怎样的风险？这会如何改变我们的知识生产与传播，乃至人类的思维模式？如果我们认为博士是要对现有知识做出原创贡献的人，凭AI的智力，能拿到博士学位吗？

如果一个并没有“先验思想内核”的系统，单靠语言运转，也能表现出某种“思想效果”，那人类所谓的思想，会不会也并不像我们想的那样，是完全独立于语言、先于语言存在的东西？

深度伪造、AI换脸、合成语音和生成视频的迅速发展，正在动摇现代社会对“眼见为实”的基本信念。过去，照片、录音、视频常常被视为重要证据，因为它们被认为能够记录现实；但现在，任何人都可能在几乎无痕的情况下制造出“看起来像真的”内容。如果看到的不一定发生过，听到的不一定被说过，那么证据、身份和真相的基础将如何重建？

更复杂的是，当深度伪造成为一种广为人知的技术可能性之后，“真的内容也可能被说成是假的”。一个真实发生的视频，可以被当事人辩称为 AI 合成；一段真实录音，也可能被质疑是算法伪造的产物。

当“这可能是 AI 做的”本身也变成一种现成的辩护策略时，社会还如何维持基本的证据效力与事实判断？

当真假越来越难分辨时，社会共识要靠什么来维系？而掌握伪造技术、平台分发权和解释权的人，是否也在重新掌握“真相的定义权”？

过去我们总觉得，创意和灵感是最不容易被机器取代的东西。算法可以算账、识图、翻译、检索，但写诗、作画、作曲、讲故事，似乎始终是人类最独特的能力，因为它关乎经验、情绪、记忆、想象、欲望和表达冲动。

但生成式人工智能的出现，正在迅速冲击这种信念。今天，AI 不仅能够写出流畅的文案、生成风格稳定的图像、模仿某位歌手的声音，甚至还能在短时间内批量生产“看起来很像创作”的作品。

我们过去理解的“原创”“灵感”“作者性”究竟是什么？人的学习与 AI 的训练只是程度不同，还是性质不同？人类创作的独特性，到底在于作品本身，还是在于创作者背后的生命经验、处境、判断和承担？当越来越多的内容，都可以被快速生成、复制和优化时，什么样的创作，才真正构成了人的表达？

短视频、播客、知识博主、对话式 AI 和算法推荐，正在迅速改变人获取知识的方式。相比慢慢读完一本书、一篇长文，人们越来越习惯于“听别人讲”“看别人总结”“让 AI 直接提炼重点”。

一方面，阅读至少在形式上更容易让人停顿、回看、标记、比较、跳出作者的节奏，重新组织自己的理解；另一方面，书里也不乏冗长、重复和包装过度的废话，读书的人同样可能被作者牵着思路走，被一种看似完整、顺滑的论证说服。

因此，人工智能时代真正值得讨论的，也许不是“阅读是不是最好的学习方式”，而是：不同媒介究竟如何塑造我们的注意力、理解方式和吸收结构？当越来越多知识都以更快、更轻松、更顺滑的方式抵达我们时，我们是否还保有抵抗“被顺滑地说服”的能力？

为什么要把机器造成人形，这并不只是一个审美问题，也不只是单纯为了制造陪伴感和亲密感。很多时候，人形设计本身就同时指向两种需求：一方面，它关系到运作便捷。人类社会的空间、工具、家具、动作逻辑和服务流程，本来就是围绕人的身体结构组织起来的，因此，如果机器人要开门、上下楼、拿取物品、进入家庭、医院、门店或其他日常环境，人形和类人的肢体结构往往更容易适配现有世界。

另一方面，它也关系到社会接受。脸、手、眼神、声音、皮肤和触感，不只是功能部件，它们还会影响人如何判断一台机器是否可信、可亲近、可交流，甚至是否愿意与它建立长期互动。因此，给机器人增加皮肤、表情和类人外观，不只是为了让它“更像人”，也是为了让它在社会关系中更容易被接受、更顺利地完成互动。真正值得讨论的问题是：当人形既提高了操作适配性，又增强了情感可接受性时，我们究竟是在提升技术的社会效率，还是在进一步模糊工具、伙伴与“准人类”之间的边界？

当一句话是机器生成、由人选择、再以“我”的名义发出时，它到底算谁的表达？这是否是真实的表达？很多人会本能地觉得，这段对话失去了人与人交流应有的真诚和在场感。

但如果再往前想一步，过去的人际沟通里，本来就有很多侧面的帮助和中介：有人会先和朋友商量怎么回消息，有人会参考网络文案、社交规范和沟通套路，也有人会反复修改措辞，只为了让自己显得更得体、更体面、更像“会说话的人”。从这个角度看，AI 也许并不是第一次让交流脱离“原汁原味”，而只是把这种借助外部资源说话的过程变得更即时、更隐蔽、更日常。

一段对话的真实感究竟来自哪里？是语言必须原创，还是背后仍然有一个人在选择、判断、承担和回应？也许所谓“真实表达”，本来就是社会规范、他人建议、语言模板和个人意图共同塑造出来的东西？

AI 介入写作、汇报、总结和排版之后，最直接的风险之一，是评价开始变得更加困难。学生可以用 AI 完成作业，研究者也可能把阅读、整理和判断的部分交给机器。这样一来，一份流畅、完整、体面的文本，未必对应着真实的理解、能力和投入；高频产出也未必意味着更扎实的付出。换言之，AI 打乱了成果、能力和责任之间原本相对稳定的关系。

但是，另一个问题也随之浮现：我们为什么总想从成果里看出一个人努不努力？在学校、职场和平台环境中，勤奋从来不只是个人品质，也是一种需要被展示、被识别、被传播的形象。冗长的汇报、复杂的 PPT、密集的更新、熬夜的痕迹，不仅意味着劳动成果，也是在向评价者发送信号：我花了时间，我服从流程，我值得被认可。

换句话说，AI 一方面放大了判断失准的风险，另一方面也让我们重新看见：勤奋并不只是做事方式，也是一套被评价机制和传播环境共同塑造的话语。

AI 对身体的改变，不只是让人多了几件智能设备，而是让身体越来越成为一种与技术共同构成的媒介。人在今天并不是一个与技术完全分开的“自然身体”：在直播间里，脸不再只是自然的脸，而是被美颜、滤镜、补光、表情管理和数字人技术共同生产出来的“可观看身体”；在穿戴设备里，睡眠、心率、步数、压力和疲惫被持续转化为数据；在智能眼镜和随身 AI 中，眼睛、耳朵、手势和记忆也正在成为新的交互接口。

换句话说，技术并不只是身体外部的工具，它正在参与定义什么算是身体、什么算是感受、什么又算是可被承认的状态，并且凭借数据，获得越来越强的解释权。如果有一天，设备说我状态很好，但我依然觉得疲惫，谁说了才算？

AI 让普通人第一次普遍获得了一种“指挥、调度、外包”的感觉：张口下达任务，系统立刻回应；写作、翻译、整理、搜索、总结，似乎都可以被迅速分配给一个不会疲惫、不会反驳、随时待命的执行者。可这种轻盈、顺滑、近乎“人人都能当老板”的使用体验，并不是凭空出现的。它背后仍然依赖大量看不见的劳动，包括底层劳动、数据劳动和基础设施劳动：有人负责标注和审核内容，有人维护平台和模型运行，有人持续提供语言、图像、情感和行为数据，让系统不断被训练、更新和优化。

更重要的是，AI 带来的收益、风险和代价并不是平均分布的：越是处在更有资源、更有选择权位置上的人，越容易把 AI 变成自己的工具，进一步提高效率、压缩成本、增强控制感；而越是处在保障更弱、议价能力更低位置上的人，越可能承担被替代、被压价、被隐形、被平均化的风险。

从火堆旁的共同讲述，到文字、印刷、广播、电视、互联网，再到今天的人工智能，技术和媒介一直在扩展人的能力。从这个意义上说，技术确实像是一种解放力量，它把人从许多重复、低效和受限的处境中释放出来。

但技术从来不只是中立工具，每一种媒介在带来便利的同时，也会重新组织权力、感知、劳动和关系。如今，AI 正在进一步介入判断、表达、身体、记忆、教育与工作。当我们把越来越多选择交给算法，把越来越多表达交给模型，把越来越多身体状态交给数据解释，技术带来的就不只是自由，也可能是一种更柔和、更日常、更难察觉的控制。

从媒介史的角度，我们应该如何理解AI？也许，AI 不只是技术发展的又一个阶段，而是一种迫使人重新理解自身处境的转折。真正值得讨论的，不只是它会不会更强、更快、更智能，而是：谁定义了什么叫进步？技术的发展真的是不可抗拒、只能接受的历史进程吗？还是说，人始终可以在媒介环境中重新选择关系、节奏、尺度和伦理？如果技术不断扩展人的能力，那么在这个过程中，什么又是我们不愿意交出去的判断、责任和自由？