缺席的對話：大語言模型的認知想象與差異彌合

喻國明 蘇芳 金麗萍

內容摘要：當前，大型語言模型如ChatGPT等軟件已經深入人們的日常生活，引發了社會公眾對新技術的不同認知和理解。通過文獻地圖、情感分析和語義網絡分析等方法，剖析不同利益群體之間存在的認知差異，包括代表知識精英的學界觀點和普羅大眾的看法，試圖緩解人們對技術主體性的擔憂并糾正人們對技術社會問題的誤解。在技術與社會相互影響的背景下，分析普通大眾對新技術產生的復雜性和沖突的想象，強調促使不同群體之間進行對話的必要性，以推動技術朝著社會期望和良善的方向發展。

關鍵詞：強人工智能（AGI）；人機交互；技術認知；社會想象

DOI：10.3969/j.issn.2095-0330.2024.01.003

一、問題的提出：參差不齊的AGI的社會理解現狀

隨著以ChatGPT為代表的大語言模型技術介入日常生活，人們對技術的應用和理解也呈現出多種面向。在受眾的情感傾向方面，積極使用與消極對抗不斷博弈，在不同群體中，熟練掌握技術原理的知識精英與普羅大眾之間存在著認知差異。而這種對AGI技術參差不齊的社會理解方式，也可能導向不同的知識生產與信息組織方式，進一步對人的認知和行為決策產生影響。不過，正是這種不統一的差異和重復的辯論對話實現了技術的曲線發展，使得技術朝著社會效益和民生福祉的方向與人的認知、情感和價值互構互建。因此，在邁入強人工智能時代前，理解這種技術的認知差異也顯得尤為關鍵。

長期以來，人們在歡呼新技術出現的同時，也陷入了機器即將取代人的“主體性隱憂”。 面對新技術，人們陷入迷惘的無知之中，一面狂熱且不加反思地利用技術，淪為網絡上游牧式的主體和流動的共同體，不假思索地墜入技術的新烏托邦，缺乏對技術的基本想象和反思；一面過度批判反思技術的社會變革，在技術狂飆下選擇無視技術，懷著尼采般憂郁的懷鄉病從后視鏡回望過去的“田園牧歌”。

進一步來說，技術打破了既有利益群體的結構和人與技術的社會位置關系。當機器的知識水平和社會地位比人類所預期的還要高時，我們應該如何梳理技術與工作、生活的關系？當AlphaGo打敗圍棋冠軍時，人類是否面臨“普羅米修斯的羞恥”？這種文化心理問題應當如何解決？為回答這些問題，本文主要在 “人—技術—世界”發展的連續統中，回答技術的差異性理解的問題。具體來說，就是在以ChatGPT為代表的大模型流行使用的背景下剖析不同的利益群體，如代表知識精英的學界觀點與普羅大眾之間的認知差異。同時，在這種差異的基礎上思考如何彌合這種“認知溝”，緩解人們對技術的主體性隱憂并糾正人們對技術社會問題的誤讀，區分技術的現狀與未來面向，從而正確理解大模型與AGI時代的可能與可為，呼吁用戶正確使用技術。

二、未來社會的觀照尺度：數字文明背景下AGI的位置及其社會連接

數字文明與原始文明、農耕文明、工業文明一樣，象征著全新的文明時代。我們正處于工業文明與數字文明交接的變革時代，這種變革不單是一種簡單的技術應用和融入，更是對以往價值生產、社會結構和社會心理的沖擊與挑戰。因此，在探討技術認知的差異前，首先需要分析大模型技術在數字文明坐標系中的位置，及其可能產生的社會影響，以此從動態發展的視角來審視當下的認知狀態。

（一）以元宇宙為坐標：AGI時代的終極形態是極致元宇宙

元宇宙作為數字文明的1.0版本，是人類文明發展的一種新的“容介態”，也為我們描述、設計數字文明樣貌、內涵和規則提供了具體版圖。它的核心概念是三維化、三元化、三權化。三維化意味著元宇宙必須超越PC和電腦，通過接入VR、AR、腦機接口、全息投影和數字永生等技術實現升級三維空間。有了三維化時空，自然生命、虛擬生命還有機器生命成為三元一體，形成多感官交互與數據互聯。同樣，三權還意味著個體同時擁有從Web1.0可讀、Web2.0可寫到Web3.0可擁有的三種權利。質言之，元宇宙意味著虛實相融的社會生活形態，是高度沉浸且永續發展的三維時空互聯網，也是人機融生三元化的多感官通感的體驗互聯網，同時還是能夠實現經濟增值的三權化價值互聯網。

而AIGC（AI Generated Content）能為元宇宙創作大量的數字原生內容，極大地推動元宇宙的發展，讓人類突破內容生產力枷鎖，從當前元宇宙的-7.0版本真正進入元宇宙。當AIGC發展到一定階段，便能通過人工智能技術自動生成元宇宙，即AIGM（AI Generated Metaverse）。不過，從AIGC走向AIGM需要完成人工智能深度學習、智能托管生成指令、生成元宇宙和自動調優等步驟。

因此，AGI時代仍然是一個虛擬與現實交織的賽博圖景，我們正在步入AGI時代，但仍未完全到達。如果說“AI+機器人”是替代人類一切能被替代的體力勞動，那么AIGC的結果就是替代一切能被替代的腦力勞動。就其本質而言，AI將重構現有稀缺的社會要素，也將改變價值生產、社會結構和內化的社會心理，并最終實現由人工智能生成的元宇宙。AGI在不斷拓展人類的認知和能力邊界的同時，也將數字文明帶向新的境界。

（二）走向人機共融：多模態場景的構建和具身認知體驗

生成式AI的發展將引領傳播范式與媒介生態的變革，開創大量豐富的具身化媒介實踐，構建多模態場景和全新的社會操作系統。因此，AGI時代是人與機器共生的時代，未來人工智能將成為支撐虛擬世界的基礎環境要素，并全面介入個人的生活，人機交互將成為基本行為模式，人機融生將成為基本生存狀態。

就AI而言，其發展趨勢會越來越具身化和場景化?！熬呱怼币馕吨J知不能脫離身體而單獨存在。其相對的概念是“離身”（disembodiment），指的是認知與身體解耦，目前以ChatGPT為代表的大模型僅僅實現了離身智能。未來，具身AI通過與環境產生交互，能像人一樣與環境交互感知，自主規劃、決策、行動、執行。它不再是被動地等待數據投喂，而是能夠主動感知世界，用擬人化的思維路徑去學習，從而自主決策與行動。AI實現具身化后，才能真正理解某個場景。以智能家居為例，以往人們通過控制機器人進行打掃，機器在其中是被動接受指令的客體；與之相對，具身AI能夠通過學習，明白“在臟了的情況下需要打掃”，通過具身感知，其能夠理解不同場景進而自主決策產生自主行為。因此，AI可以通過感知環境實體，自主具身學習和理解場景。

而當具身AI發展到一定形態，就有可能實現從語言的訓練到群體智能的自主演化和涌現。同樣，AI在自主演化的過程中，進化的不只是技術，同時還助推了人機關系的演化。生成式AI會在與人類的不斷交互中，對人類的行為、人性、智力、知識和情感的全部“他心”進行模仿，無限逼近“類人類”“后人類”的形態。而人類在交互過程中將會培養出新的習慣，包括身體行動慣習和認知思維慣習，兩者在彼此交互、靠近的過程中達到“人機共融”的終極形態。

未來，人類向機器演化，機器向生物演化，人機融生將在碳基生命和硅基生命的融合下，全方位地拓寬人的生理帶寬、認知帶寬和價值帶寬，在生理帶寬的擴展方面實現基因革新與納米調和，在認知帶寬的拓展方面實現意識的共鳴，最后在價值帶寬的拓展方面形成混元空間和多元化的認知理解。

三、學界觀點：積極展望與批判反思并存，技術本體分析與認識論探討共在

值得注意的是，我們真正從技術的現狀與未來面向進行區分與探討時，會發現當下生成式AI僅涉足人類日常生活的一小部分，就出現了不同的認知偏向。學術界既有對生成式AI發展的建設性展望，也存在對隱藏風險、倫理問題的批評和反思。普羅大眾對于技術的多元討論，既有生成式AI未來將具有主體性、創造性，也有對生成式AI的技術誤讀與恐慌。因此，要想正確理解大模型與AGI時代的可能與可為，需要以技術為鏡，反觀人類的認知本身。在此以學術生產主題和網絡大眾的觀點為參照，對比不同群體對生成式AI的關注偏向與認知差異。

（一）專業素養：知識精英關于AGI時代的認知圖譜

文獻期刊作為研究趨勢的晴雨表，能夠為我們探討知識精英群體對于AIGC的認知提供具體圖景。研究以Web of Science（WOS）中的SSCI期刊和知網（ C N K I ） 中的C S S C I 期刊為數據庫，檢索近五年（2018—2023）國內外與生成式AI相關的研究，檢索條件為主題或關鍵詞包含“AIGC（生成式人工智能）”“AGI（通用人工智能）”“ChatGPT”“Knowledge Building（知識建構）”“Collective Intelligence（群體智能）”“Emergence（涌現）”等，檢索后人工篩選與傳播學方向緊密相關的內容，最終得到216篇外國文獻，183篇本土文獻。接著利用VOSviewer文獻計量軟件將國內外研究主題、關鍵詞導入，得到國內外研究共現圖譜，該圖譜不僅能展現出學術界的知識動向，也能夠反映出知識精英群體對ChatGPT等大模型技術的認知偏向。

在國內研究中，我們將知網183篇本土文獻導入VOSviewer軟件中，網絡節點設置為文獻主題和關鍵詞，選擇適當閾值運行，得到密度、共現圖譜。

密度視圖（density view）又稱“熱力圖”，可以分析關鍵節點在研究領域的占比權重，直觀反映出該領域研究的核心主題。其中標簽節點出現頻次越高，顏色越偏暖色，反之則偏向冷色，顏色由深至淺依次為紅色、黃色、綠色，同心顏色區塊之間存在緊密聯系，非同心顏色區塊間若有區塊相連，則也存在一定聯系。如圖1所示，國內研究圍繞“人工智能”“生成式人工智能”“智能傳播”“元宇宙”等關鍵節點形成了“信息治理”“智能媒體”“人機關系”“傳媒生態”等核心研究領域。

為進一步分析與細化該領域的研究熱點，研究得到由主題和關鍵詞生成的聚類圖譜（見圖2），該圖譜包含48個節點、 80條邊 、7個聚類。其中，節點大小意味著該關鍵詞在整體結構中的權重，連線距離代表關鍵詞之間的親疏關系，不同顏色分布代表不同聚類。研究者根據不同關鍵詞的聚類歸納出國內研究主題，如表1所示。

從聚類分析的主題來看，在學科變革方面，學者們從現狀分析、面臨困境到未來變革、迎接挑戰的路徑全面分析了AGI時代傳播學變革的邏輯，尤其是AGI發展所帶來的信息爆炸。AGI帶來了認知競爭的同時也革新了人與信息連接的形式，而傳播范式的轉變也改變著學科的知識生產方式，AIGC時代信息的重新篩選和組織也呼喚全新的內容治理邏輯。質言之，學者們從理論層面建設性地更新學科范式以面對AGI時代的挑戰。

在應用場景方面，AGI的介入促進新聞行業的變革，新聞生產、傳播方式的改變需要新聞從業人員適應新的技術與平臺，以保持新聞的價值與影響力。學者們提議應該將技術素養納入教育體系進行考量。

在倫理反思方面，技術的發展正深度介入人類社會的演化進程，為人類開拓出諸多新的體驗路徑，同時深刻影響與沖擊現有社會秩序與人倫常理，國內學者多從思辨角度探討技術倫理和存在風險。國外研究熱點如圖3 所示， 顏色由深至淺依次為紅色、黃色、綠色，圍繞“ChatGPT”“Artificial Intelligence”“Generative AI”等關鍵節點形成了“機器學習”“大語言模型”“風險評估”“產業管理”等核心研究領域。

為進一步細化該領域的研究熱點方向，得到由主題和關鍵詞生成的聚類圖譜（見圖4、表2）。該圖譜包含69個節點、236條邊和6個聚類，研究者根據不同關鍵詞的聚類歸納出國外研究主題。

國外研究與國內研究方向大致相似，但側重點存在差異，國外學者對技術本體的討論更為深入。在技術分析層面，國外研究更關注技術發展，包括模型算力、算法、語言學習、多模態學習演進邏輯等，致力于模型的不斷優化與調適。在應用場景層面，國外研究更關注市場的落地與行業應用，并不斷探索與拓展大模型技術的應用范圍與性能，以滿足不同領域、場景的需求。當然國外學者也體察到了“倫理風險”問題，并超越理論探討層面，嘗試從機器訓練等技術優化的路徑解決存在的倫理風險問題。

（二）當前對大模型研究的兩種取向：積極展望與批判反思

學術界的知識圖譜也是學者們的認知圖譜?？傮w而言，國內外研究關注主題呈多元化趨勢，價值取向呈分化趨勢。在關注主題方面，國內研究形成了“信息治理”“智能媒體”“人機關系”“傳媒生態”等核心領域，側重討論AGI時代傳媒生態的改變，包括媒體如何迎接挑戰、人機關系的未來演變，以及整個社會信息治理的轉向。而國外研究聚焦于“機器學習”“大語言模型”“風險評估”“產業管理”等領域，更側重對技術邏輯的探究，包括對機器學習與大語言模型的特性分析，以及技術給市場、產業帶來的具體挑戰與風險等。相較而言，國內研究側重從媒介邏輯分析生成式AI給社會帶來的長期影響，而國外研究更關注技術邏輯給產業、應用帶來的短期影響。

就價值取向而言，學界觀點整體呈現出“建設性展望”與“批判性反思”兩種面向。一面是對于AGI時代的積極展望，不少學者認為未來已來，“AIGC將促進所有行業重做一遍”，而人機關系將走向人機共融、人機共生的新局面，各個行業與用戶個體應積極調整認知與行為以應對全新的發展。另一面，不少學者提出“未來未必美好”，人機共生的表象之下是人機鴻溝與人機沖突。技術壟斷、霸權風險、倫理失范、隱私泄露隱患、治理風險等都是AIGC發展的另一面，部分學者甚至提出需要“暫停AI”以厘清技術黑箱可能帶來的負面影響。然而整體而言，建設性展望依然占據主流，無論是對生成式AI發展現狀與未來的建設性研究，還是對存在隱藏風險、倫理問題的批評反思，都反映出知識精英群體對于AGI時代的認知越來越多元與深入，逼近技術發展的復雜現實本身。

四、民間想象：社會公眾關于AGI的認知偏向

隨著AIGC在各個領域的融合應用，ChatGPT的發布意味著AGI開始介入社會公眾的日常生活。這不僅引起了不同領域的知識精英深刻思考，也使社會公眾在體驗與使用中廣泛參與討論。依羅杰斯的創新與擴散理論而言，創新擴散不僅是技術接受的過程，還是一個社會建構的進程。普羅大眾對ChatGPT展開了公共討論和意義賦予的活動，使其不再是一個靜態的技術現象，而是形成了一個動態的擴散和傳播過程。因此，關注社會公眾對于ChatGPT等大模型的認知，不僅能促進技術以用戶體驗為導向進行升級，也有助于研究者從公眾認知視角更清晰地看到AIGC與社會互構互建的過程。此外，社會公眾基于技術的看法也成為民間想象的一部分，構成人們對技術的主觀情感和價值期待，以及對新社會秩序的共同愿景。

社交媒體作為社會公眾獲取信息和表達意見的主要渠道之一，通過對平臺在線評論的抓取分析，能夠捕捉公眾對某一話題的認知與態度。因此，本文以國內微博為例，用Python爬取內容社區“ChatGPT”“生成式AI”等熱點話題下的用戶評論，去重與清理后得到4 285條文本，接著通過情感分析、詞頻分析、語義網絡分析來分析社會公眾在應用創新技術時會出現何種認知差異。

（一）情感分析結果

情感分析作為文本處理領域的一種文本挖掘技術，主要是對帶有情感色彩的文本進行分析。研究使用Python Snownlp工具，Snownlp作為Python開源軟件包可以執行基于中文的NLP任務，對于社交媒體上的短文本具有適用性。它可以根據其對中文文本的處理功能來對文本進行情感分析，但只能給出評論的整體情感分類，且由于Snownlp自帶的語料庫包含的是不同類評論的語料，具有局限性與滯后性，情感預測準確率受限，故研究者先對已獲得語料集中的基礎詞進行情感極性分類，將積極情緒、消極情緒、中立情緒樣本詞匯進行預存，進而優化既有分詞語料庫。在分詞后對4298條評論進行情感識別，并標注為積極 、中性、消極。設置其在“1.0”“0”范圍內的浮點值，浮點值越接近1.0情感越積極，反之越消極。經過統計得到以下數據（見表3）。

由表3可知，社會公眾對ChatGPT等大模型的情感認知存在兩極偏向，其中積極評論占比47.8%，消極評論占比51.9%，積極情感與消極情感的評論數量基本持平。

（二）詞頻分析結果

詞頻可以清晰直觀地反映社會公眾對ChatGPT等大模型的具體關注與使用感受等。研究結合齊普夫第二定律與研究者經驗，在選詞個數和詞頻高度上予以平衡，系統分詞后人工篩選，剔除代詞、副詞等無實義詞，刪除“ChatGPT”“AI”等搜索詞以減少其占比過大帶來的影響，選取頻數前150個高頻詞生成詞云圖，如圖5和圖6所示。

在積極情感的評論文本中，詞頻最高的10個詞依次為“效率”（569）、“助手”（389）、“聰明”（338）、“藝術”（285）、“教育”（280）、“學習”（263）、“應用”（200）、“數據”（185）、“智能”（179）“進步”（173）。

在消極情感的評論文本中，詞頻最高的10個詞依次為“威脅”（151）、“進化”（134）、“替代”（104）、“生成”（57）、“風險”（51）、“病毒”（45）、“出錯”（44）、“焦慮”（39）、“挑戰”（38）、“故障”（36）。

值得關注的是，積極情感中出現頻次最高的詞為“效率”（569），而消極情感中排名第一的“威脅”頻次僅為151，在評論文本數量基本持平的情況下，積極情感中的高頻詞頻數普遍更高，這說明社會公眾對于ChatGPT等大模型的積極評論更為聚焦，而消極評論更為發散，即相比于消極評論的發散，社會公眾對ChatGPT等大模型的認知在積極情感中更容易形成彼此間的共識。

（三）語義網絡分析結果

為了進一步探究高頻詞的層級關系、親疏程度，進而發現主題，我們借用計算機軟件Gooseeker與Gephi進行語義網絡可視化與分析。語義網絡分析（semantic network analysis）可以進行共現、聚類等分析，通過詞與詞之間的共現與聚類，可以探析文本生產者的認知與認知生產的邏輯；通過處理多主體的文本，可以探求群體的共同認知結構。因此，我們在生成整體語義網絡之后通過Blondel模塊化算法進行聚類，浮現出不同的主題。

通過語義網絡聚類分析發現，ChatGPT的積極情感傾向的評論呈現出四大聚類（見圖7、表4）。研究者通過歸納得到三類主題，一是對于技術產生的好奇與探索，二是進一步的技術交流活動，三是對技術賦予生活新場景的工具價值討論。

首先是對技術的好奇與積極探索， 由于ChatGPT讓普通人有機會運用人工智能，因此很多用戶對ChatGPT還處于好奇階段，將其當成一個玩具，例如讓它講一個故事、填一首詞或講一個笑話等，會覺得ChatGPT“很好玩”，這說明仍有很大一部分受眾對于ChatGPT等大模型的認知僅停留在其作為一個玩具能夠提供娛樂、消遣的層面，還沒有上升到將ChatGPT作為一種工具使用，例如使用它來完成特定任務或解決有價值的問題。但與以往用戶對元宇宙的態度不同，ChatGPT讓人們對智能技術的態度從旁局觀望轉變為入局使用。

其次是知識社群交流。這一部分用戶彼此交流安裝、使用技巧和提問策略等，例如彼此分享提問技巧以得到更優的答案、提高準確率等。用戶在使用過程中基于個體具體場景總結使用體驗與心得，并在社群內部的互動分享中沉淀共有經驗，從而形成某種小圈層內關于ChatGPT的民間性知識。相較于專業知識，這類產生于民間的理論基于具體使用場景，強調實用價值，也反映了社群內部共同體對技術的認知在使用經驗的積累過程中不斷完善。

最后是對工具價值的探討。當然，也有部分群體超越現象層面對ChatGPT的工具價值層面進行討論，出現以“進化”“遙遙領先”“超越”“真實”和“信任”為代表的積極情感。這部分群體認為AGI的發展能夠輔助人類，將人類從煩瑣的體力勞動或枯燥無意義的腦力勞動中解放出來，從而進行新的價值與意義的創造。值得關注的是，存在少數群體認為AI將來在涌現其他新的能力后，會變成比人類更高級的生物，這類對技術過度狂熱的想象，可能陷入“唯技術論”的陷阱。

消極情感浮現出五大聚類，通過主題歸納后，微博上關于大模型的消極情感和認知主要分為三個方面，一是對技術產生的誤讀和誤認，二是對技術的誤用，三是對自身存在感知到的來自技術的威脅（見圖8、表5）。

在技術賦魅產生的誤讀方面，部分群體感嘆“ChatGPT真的太牛了，它什么都知道，而我都不知道”“AI發展得超乎我的想象，我恐怕不能駕馭它幫我干活”。部分群體在對技術“賦魅”的過程中透露出焦慮情緒，出現認知局限導致的技術的神秘化與魅惑化，衍生出認為自己無法掌控的焦慮情緒，進而可能出現放棄、拒絕使用等行為。

在應用場景失靈的誤用方面，更多人在討論使用ChatGPT時產生的負面體驗，如“以為ChatGPT無所不能，結果它的答案根本不是我想要的，還喜歡說謊”“ChatGPT真的喜歡一本正經地胡說八道”。實際上，大模型“胡說八道”可能源自提問的模糊與不當，“說謊”是數據訓練的誤差，且信息核查技術并未成熟，未來還需要在微調中不斷優化。但通過部分評論可見，群體對于ChatGPT在欺騙、出錯方面的負面使用體驗，實際上是由于對AIGC技術認知存在偏差而造成的誤讀，進而由于應用場景失靈而產生誤用。

此外是在技術應用背景下產生感知生存威脅的誤解。部分群體認為AIGC的發展會對普通人的生活構成威脅，尤其是從事可替代性高職業的人員在未來可能會集體失業。例如，有程序員認為“AI相比于我，能夠更快更準地敲出代碼，并且工資還可能比我低”，技術所帶來的生存威脅也讓更多群體開始自驅思考未來職業生涯的改變。但感知到AGI帶來的生存威脅，本質上是部分社會群體對人機關系的片面認知，從而產生對自我主體性的懷疑。

五、當技術走向社會：技術擴散中受眾認知溝的差異與彌合

（一）建設與批判共存：知識精英的認知圖譜不斷逼近復雜技術本身

通過對學術界的知識圖譜的梳理，研究發現國內外知識精英群體的研究主題多元并與本土技術發展緊密相連，國內研究側重從媒介邏輯分析生成式AI給社會帶來的長期影響，而國外研究更關注技術邏輯對產業、應用帶來的短期影響。就價值取向而言，整體呈現出“建設性展望”與“批判性反思”兩種偏向。然而，無論是對生成式AI發展的建設性展望，還是對其存在的風險和倫理問題的批評反思，都反映出知識精英群體對于AGI時代的認知越來越多元與深入，逼近技術發展的復雜現實本身。

總體來說，當前關于 “人工智能”的討論往往先從一些技術哲學、現象學、社會建構主義進行分析，之后再通過一些技術的成就和應用來評估其現實性，然后再就其存在表明立場。

（二）技術賦能還是負能：社會公眾不同認知偏向帶來的數字鴻溝

通過對社交媒體評論進行情感、詞頻和語義網絡分析，研究發現就關注要點而言，大眾對于技術的認知受社會現實情境與使用經驗影響，處于不同領域的群體存在不同的關注偏向。值得注意的是，社會公眾最為關注的話題是AIGC對日常生活領域的侵入，如問答功能、智能家居、虛擬助手、機器伴侶都是關注度高且極具爭議的話題。換言之，相較于技術演進邏輯本身，大眾更為真切地關注與自身利益相關的技術場景落地與實際應用。

在技術的使用與體驗中，社會大眾也呈現出情感分化問題。積極情感分析中出現以“進化”“遙遙領先”“超越”“真實”和“信任”為代表的積極情感，這部分群體對ChatGPT充滿好奇與期待，并積極使用摸索，將個體的實踐經驗發表在虛擬社群中，使其轉化為共享的社會性知識。同時，認同大模型的工具價值，認為人機協同能將人類從煩瑣的體力勞動或枯燥無意義的腦力勞動中解放出來，從而進行新的價值與意義的創造。

消極情感分析中出現以“焦慮”“恐怖”“擔心”“危機感”“可怕”和“欺騙”為代表的情感傾向，包括對技術賦魅而產生的焦慮、對人機關系缺乏正確引導而感知的生存威脅，以及負面使用體驗等。由于技術的快速擴張，人們也對人類中心主義的地位產生懷疑和自我貶低。這在當前也表現為對技術的誤解和誤讀，或是對技術使用缺乏正確的提示和使用技能、技巧，導致技術的場景落地失靈，新時代的認知溝逐漸變成一種“能力溝”。

由此可見，學術界的知識精英群體對AGI的認知多元且深入，社會公眾對于AGI的看法存在情感的分化，ChatGPT等大模型在創新與擴散中，本身即存在由技術基礎壁壘帶來的使用上的差異。而部分用戶由于場景失靈而產生的誤用，又會反作用于主觀的認知與理解，進一步造成大模型的素養鴻溝。正如赫拉利（Yuval Noah Harari）所言：“生活在技術賦權的時代，無法逃離亦無法隱蔽，是危險性與救渡性并存的時刻?！本图夹g創新與擴散的理論而言，技術系統自身的演進本質就是不斷創新與擴散的過程，技術本身會在進化過程中更新換代、優勝劣汰。在技術消亡、創生與重組持續交織并存的背景下，技術的受眾也會不斷發生改變，技術發展所帶有的“離心力”，會不斷將一部分無法跟上創新腳步的人及其所處的舊技術環境“甩出”新技術系統。

（三）駁雜而又沖突的想象：對話的必要性和關系的重定義

總體而言，當前對大模型的認知與情感充滿了駁雜而又生動、矛盾沖突的想象，難以通過只言片語對其進行概括。我們的工作僅僅從媒介技術動態發展中的一個橫向的切片進行分析，真正的現實遠比我們所想象的要更為復雜。不過，這一切片的價值在于對公眾當前的認知作出分析，提出不同群體之間對話的意義。

從學界的觀點來看，新興技術可能帶來新興的信息秩序，重構知識生產的效率邏輯，人機共生時代可能催生了一種復雜多元的可供性生成機制，其中用戶的提示可能作為一種微觀的機制影響著人類與機器的感知互動。

而在普通人的觀點中，除了技術與生活和日常實踐結合，還包含對未來的想象。社會想象也是基于實踐產生而又體現著文化心理的過程，能夠更好地理解我們生活的世界。這一點也與戈夫曼（Goffman）、加芬克爾（Garfinkel）的觀點不謀而合。查爾斯·泰勒也認為理論也許是知識精英等少數專業群體所擁有的，而社會想象則是大多數人所共有的。 這種想象的產生也是在“不確定性的邊緣”時，社會公眾的一種態度和深層的輿論。正如埃呂爾所言，“機器的騷亂在人類身上造成的焦慮情緒在一個統一社會的安慰聲中得到了撫慰”。因此，有研究者提出，“社會技術想象”這一分析性概念可以促進異質觀點之間的對話，分析技術的社會建構過程。這種想象促進了技術不同對立面之間的對話，同樣也為知識精英提供了用戶對技術發展的期待。

在不同群體之間的對比分析的基礎上，另一個疑惑是技術的發展和創造性使用究竟是一種“敘事的勝利”、媒介的剪裁還是受眾有意識的選擇？技術的社會想象也是一個包含權力博弈的場域。已有研究發現，媒介對新技術的敘事存在引述、挪用和展演等構建敘事合法性的手段，不同的文本框架也體現了不同群體之間對話、協商和共識的達成。

因此，要回答這一問題除卻分析媒介的中介化機制之外，恐怕還需要回到技術本身，以及人與技術關系的重定義上來。事實上，人對于新技術的使用并非持有單一而穩固的信念，而是在不同場景之間游移徘徊，在不同的說服策略下搖擺不定，人們可能在努力制造機器的同時又陷入機器取代人的恐慌之中。這其中包含著人們的理性因素與非理性因素的“撕扯”，從理性的工具論視角來看，人們強調機器是輔助人類的工具，但是人們卻在實踐中基于非理性的視角將媒介等同于人，與聊天機器人形成的準社會關系進行著社會連接和社會交往。這兩種觀點在辯論中幫助機器更好地輔助人和理解人。當人們滿足于技術的工具性功能時，人們便會期待技術滿足種種非理性的期許和想象。因此，關于技術的積極使用和消極預期的想象可能本身就是在一個連續尺度上的搖擺，普通人在利用技術時始終在面臨工具理性與價值理性的抉擇和“現實主義—理想主義”二元論的疏離。與后真相時代的辯論類似，真相是一種共享的視角，而后真相則是某些立場和視角下的產物。普通大眾對ChatGPT等技術的使用意愿可能在不同的場景和不同立場身份下具有不同的使用意識，這種意識無法被割裂開來看待。

因此，身處技術變革時代，AGI時代不僅是技術應用的融入，更是對價值生產、社會結構和社會心理的沖擊與挑戰。面對這些問題，我們提出在技術的擴散過程中，不同利益群體和持有不同觀點的群體之間的對話具有必要性，因為這些對話承載著技術的社會想象，是技術向著良善方向發展的動因，也促進了社會大眾對媒體所框定的技術神話“祛魅”。

（作者喻國明系北京師范大學新聞傳播學院教授、博士生導師，北京師范大學傳播創新與未來媒體實驗平臺主任，中國新聞史學會傳媒經濟與管理學會專業委員會理事長；蘇芳系北京師范大學新聞傳播學院2022 級博士研究生; 金麗萍系北京師范大學新聞傳播學院2023 級碩士研究生）