人工智能時代的科學傳播

來自瑞士蘇黎世大學傳播與媒體研究所（IKMZ）以及高等教育與科學研究中心（CHESS）的四位作者共同撰寫了《萬眾矚目的人工智能：人工智能時代科學傳播研究路線圖》（All Eyez on AI: A Roadmap for Science Communication Research in the Age of Artificial Intelligence），主要探討了人工智能時代科學傳播研究的現狀、挑戰與未來發展方向，提出了“關于人工智能的傳播”“與人工智能的傳播”“人工智能對科學傳播生態系統的影響”以及“人工智能對科學理論和方法論的影響”四個重點研究領域。

一、人工智能將從根本上改變科學傳播

人工智能的進步已經重塑了我們的溝通方式和溝通對象。盡管以往的技術主要充當人類互動的“渠道”，但人工智能正逐漸被設計為一個活躍的“傳播主體”和一個“栩栩如生的傳播伙伴”。埃斯波西托強調了這一轉變的關鍵影響，他指出，問題不在于機器能夠思考，而在于它能夠溝通。在人機傳播（HMC）這一新興領域，這種范式轉變強調人類與機器之間意義的創造，并催生了對人工智能傳播作用的新概念化，包括諸如“自動化媒體”“傳播機器人”“新聞人工智能”或“傳播型人工智能”等術語。雖然人工智能并非新生事物，但以GPT、Gemini和DeepSeek等大語言模型（LLM）為代表的生成式人工智能（GenAI）的興起，激發了新的社會技術想象，并掀起了又一波人工智能熱潮。憑借其基于海量數據集訓練的深度學習模型，生成原創文本、圖像和視聽內容的能力，生成式人工智能有望改變，甚至顛覆社會關鍵領域，包括經濟學、教育、新聞、公共關系、媒體和醫學。除了這些領域，其變革力量還延伸到知識生產和傳播的整個過程，塑造了信息的創建、共享和解釋方式。人工智能的顛覆性和變革性影響在科學傳播中尤為明顯，即從科學界向公民或利益相關者等非專業受眾進行的關于科學的公共傳播，涵蓋其生產、內容、使用和效果。

二、生成式人工智能的承諾與風險

關于生成式人工智能將如何改變科學傳播的預測存在較大差異。支持者強調生成式人工智能能夠通過使用清晰的語言和結構來簡化復雜主題，以及它通過允許用戶提出后續問題來促進互動學習的能力。它能夠以類似人類的方式與用戶互動，進一步增強了其傳播潛力。此外，生成式人工智能因其在總結科學出版物和發現、生成媒體新聞稿和新聞文章以及根據個人用戶及其特定需求定制內容方面的效率而受到認可。此外，最近的調查表明，像ChatGPT這樣的大語言模型可以作為新型信息中介，用戶可以向其尋求科學相關信息或事實性問題。另一方面，批評者認為，大語言模型是基于其訓練數據中的復雜統計模式生成回應，而非對內容的內在理解。因此，它們的輸出可能存在不準確之處，往往顯得非常真實，但可能缺乏最新信息，甚至引用并不存在的科學研究。一項研究強調，雖然GPT模型可以提供有用的健康相關信息，但它們也可能助長錯誤信息。其他研究表明，盡管生成式人工智能可以提供關于氣候變化的存在、占星術的有效性或復制危機評估等基本問題的準確信息和細致觀點，但它也偏向于STEM領域和實證主義方法。盡管一些用戶認識到這些局限性，但識別不準確之處通常需要許多人缺乏的領域特定知識。除了事實可靠性之外，大語言模型生成的內容還因其邏輯推理缺陷、缺乏批判性反思和原創性而受到批評。而為了證實和驗證這些說法，需要更廣泛的證據基礎和進一步的研究來描述、解釋、評估并潛在地預測人工智能在科學傳播中的特征、驅動因素和影響。

三、關于科學傳播與人工智能研究的

發展與特征

對科學傳播與人工智能交叉領域研究的評估表明，該領域仍處于起步階段，并存在若干空白。為了評估該領域，通過檢索Scopus數據庫中在標題、關鍵詞或摘要中提及“科學傳播”和“人工智能”的文章，以及《科學傳播雜志》（Journal of Science Communication）、《科學傳播》（Science Communication）和《公眾理解科學》（Public Understanding of Science）三個主要科學傳播期刊中相關研究主題的文章，以考察科學傳播與人工智能交叉領域的研究現狀。結果顯示，從地理上看，大多數研究來自美國，其次是德國和英國。這一趨勢反映了學術出版中一個有據可查的西方偏見，即北美和歐洲的研究占據了高影響力期刊發表研究的大部分。這種分布也表明，關于這一主題的研究主要集中在擁有強大人工智能研究中心和成熟的跨學科技術探究傳統的國家。

在主題方面，研究中最普遍的關注點是廣義的人工智能，以及自動駕駛汽車和機器等相關技術。其他突出的主題包括健康相關問題、廣義的科學傳播和環境主題，特別是氣候變化。對所考察的人工智能類型的進一步觀察表明，大約17%的研究專門關注生成式人工智能，尤其側重于ChatGPT。同時，有兩項研究探討了廣義的大語言模型，其余研究則更廣泛地指代人工智能。對人工智能相關研究重點領域的分析揭示了清晰的模式。大多數研究（71%）考察了關于人工智能的傳播，反映了對人工智能如何在公共和學術話語中被討論、構建和理解的重視。相比之下，14%的研究調查了與人工智能的傳播，探討了人類與人工智能系統之間的互動，另有14%的研究考察了人工智能對科學傳播生態系統的影響，這表明人們對人工智能如何改變科學知識的傳播和解釋的興趣正在興起但仍然有限。

值得注意的是，樣本中沒有探討人工智能對方法論方法的影響，這突顯了在科學傳播研究中的研究設計和分析方面仍存在研究空白。當通過拉斯韋爾傳播模型的視角分析這些研究時，大多數研究側重于傳播了哪些關于人工智能的內容或考察了受眾的視角，這表明學者們主要關注人工智能的表征和公眾認知。相比之下，較少的研究探討了人工智能相關傳播的效果或人工智能本身的傳播方式。此外，關于人工智能行動者或傳播者的研究相對較少，仍是一個未被充分探索的領域。就研究類型而言，大多數研究是實證性的（77%），而四分之一的研究是理論性的。所分析的研究應用了一系列理論，其中框架理論最為常見。其他理論視角包括動機性推理、社會表征理論和議程設置理論，反映了研究人工智能相關傳播的多學科方法。

在實證研究中，有十八項研究依賴于標準化的定量方法，五項采用實驗設計，五項使用定性方法，四項結合了定性和定量方法。標準化定量方法的廣泛使用表明了研究傾向于大規模數據分析和基于調查的方法，而實驗和定性研究數量相對較少則表明人工智能傳播中的因果機制仍未得到充分探索，并且缺乏對人工智能相關傳播的更深入見解。近30%的研究采用了混合方法，整合了調查和內容分析等方法，或使用API抓取和自動內容分析等計算數據收集方法，以更全面地分析人工智能話語。這些研究采用了多種數據收集方法，其中調查、訪談和計算數據收集技術，如API抓取，是最常用的方法。在數據分析方面，自動化和手動定量內容分析是最常應用的方法，盡管在某些情況下也使用了定性內容分析。樣本的類型和規模因研究而異，反映了不同的方法論方法和研究目標。一些研究依賴小規模樣本，例如，一項對20名人工智能研究人員進行的關于文獻在人工智能研究中作用的調查。相比之下，其他研究則采用大規模代表性調查，例如，美國的研究人員調查了基于文本的框架和視覺效果對公眾支持人工智能的影響；在新加坡，一項研究則探討了新聞媒體如何影響公眾對人工智能驅動的自動駕駛客運無人機的接受度。除了調查之外，一些研究還分析了人工智能生成的輸出來研究人機交互。例如，一項研究考察了當用戶就氣候變化和一些有爭議的科學和社會問題與GPT-3進行對話時，不同社會群體的用戶體驗和學習成果有何不同。與此同時，其他研究進行了大規模話語分析，審查了數以萬計的在線帖子，以評估微信和人民網等平臺上關于人工智能的公眾辯論。

四、科學傳播與人工智能研究的路線

隨著人工智能技術不斷發展并融入科學相關問題的生產、傳播和參與過程，研究人員必須批判性地評估其具體特征及其對科學傳播生態系統、研究方法和理論構建的更廣泛影響。我們認為，該領域應致力于三個重點研究領域：

（一）關于人工智能的傳播

學者們應將人工智能作為科學傳播的一個對象進行分析，類似于分析關于納米技術、生物技術、氣候科學或其他科學相關問題的傳播和話語的研究。此類研究可以首先關注人工智能相關傳播的生產者，即學者、科學組織和高等教育機構的傳播努力和策略，也包括科技公司、監管機構、非政府組織和其他利益相關者。其次，它們可以關注傳播的中介，如記者、社交媒體影響者或科技平臺，及其對人工智能傳播的影響。第三，它們可以分析傳統媒體、社交媒體、公共圖像、虛構敘事等中關于生成式人工智能的公共傳播。第四，它們可以關注消費，即公民以及利益相關者、監管機構、研究人員和其他人對人工智能相關傳播的認知、使用和影響。

此外，學者們也應該分析人工智能作為科學傳播的動因。畢竟，人工智能不同于其他科學傳播的對象，因為該技術本身作為一種“傳播型人工智能”具有“增強的能動性”，這使得對人機交互的分析變得非常重要：人們如何與生成式人工智能互動、評估它，技術如何回應和適應，以及這些互動對雙方的結果是什么。這包括關注重構傳播型人工智能的內部運作、其潛在價值觀和可能的偏見。我們還對科學傳播者和記者在創建或分發科學相關內容時如何以及在何種程度上使用人工智能，以及他們這樣做是否負責任和合乎道德進行評估。

（二）人工智能對科學傳播生態系統的影響

人工智能正以多重路徑重塑社會傳播：生成式人工智能作為傳播主體，科技及社交媒體平臺的算法策展，以及借助人工智能實現的傳播監視與內容審核均屬其例。在科學傳播領域，系統考察人工智能的上述應用及其對整體生態的深層影響同樣緊迫且必要。研究需評估人工智能工具能否同等有效地覆蓋不同主題、形式與受眾，抑或正在固化既有偏見；需關注技術介入如何改變科學傳播者、新聞工作者等群體間的權力結構與多樣性，又如何重塑相關就業市場；需追蹤人工智能生成內容進入公共領域后可能引發的質的變化，例如準確性、錯誤信息及深度偽造的規模；還需厘清其對終端用戶的影響，包括較之人類是否更能或更誤導受眾，以及在技術可及性與使用技能、素養層面是否催生新的數字鴻溝。

（三）人工智能對科學、理論和方法論方法的影響

人工智能也將從根本上影響科學傳播研究的理論和概念基礎以及方法論體系。一方面，基于理論和概念視角：人工智能及其與人類的互動并不能完美地融入長期關注人際傳播的傳播理論范式。因此，需要進行概念性工作和理論構建，借鑒人機傳播、科學技術研究或技術社會建構等社會建構主義方法，或價值敏感設計等批判性干預主義方法等領域。另一方面，需要對考察人工智能對科學傳播研究方法論和方法影響的貢獻：人工智能將為研究人員提供新的機會，并可以作為一種研究工具發揮作用。例如，用于進行文獻綜述和生成假設、數據收集和注釋、編碼以及總結和呈現研究結果。

五、結論與未來展望

關于人工智能的傳播以及與人工智能進行傳播的研究正在擴展，如關于媒體報道和社交媒體中人工智能的刻畫、受眾對人工智能的信任，以及人工智能在塑造科學傳播者和記者專業領域中的作用。然而，大多數研究仍繼續關注人工智能的公眾表征及其使用，而人工智能生成內容的生產和監管受到的關注較少。同樣，許多現有研究強調信任，而人工智能素養、知識和技能以及人工智能鴻溝和不平等等方面為未來研究開辟了有趣的途徑。此外，科學傳播中的人工智能研究仍主要集中在西方和工業化背景下，這突顯了對更廣泛和批判性視角的需要，包括來自全球南方以及對人工智能在不同科學傳播生態系統中影響的比較研究。最后，研究似乎主要依賴現有的理論和方法，而不是探索人工智能如何改變科學過程以及如何開發新的框架和創新方法。

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轉自丨啟元洞見

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