生成式人工智能在情感传播中的困境与优化路径

引言

随着生成式人工智能（Generative AI）技术的快速发展，其在自然语言处理、图像生成、视频制作等领域的应用日益广泛。特别是在情感传播领域，生成式AI通过模拟人类情感表达，正在改变信息传递和社会互动的方式。例如，OpenAI的GPT系列模型能够生成高度拟人化的文本，DeepMind的扩散模型可以生成逼真的图像和视频，这些技术为情感传播提供了新的可能性。情感传播作为传播学与心理学的交叉领域，一直是研究热点，其核心在于通过情感共鸣实现信息的有效传递与社会联结。生成式AI在情感传播中的应用具有广泛的社会影响。例如，在新闻媒体、广告营销、心理健康等领域，AI生成内容的情感表达直接影响受众的接受度与信任度。然而，生成式AI的介入不仅为情感传播带来了机遇，也引发了一系列新的困境，如情感表达的非真实性、受众信任度以及社会伦理问题。因此，本研究通过优化生成式AI的情感传播路径，在理论方面，通过分析AI生成内容对情感传播的影响，可以进一步丰富情感感染理论、情感调节理论等经典理论的内涵。实践方面，本研究还将为AI技术与传播学的交叉研究提供理论支持。

1．生成式AI背景下情感传播的困境

1．1 技术层面的困境：情感表达的非真实性

生成式AI的情感表达依赖于对海量数据的学习与模仿，但其本质是一种“无情感”的技术。AI生成的情感内容缺乏真实的情感体验支持，而情感是一个复杂且多维的概念，涵盖了广泛的情绪状态，它不仅是外界刺激下产生的心理反应与生理变化，更伴随着特定的动作、表情或行为等表现形式。换言之，“属人”性一直是情感最本质的特征。“人类任何一种情感的产生，都与其所处的社会地位、社会关系、阶级关系密不可分，而人工智能的主体是机器，在逻辑上难以进化出碳基身体尤其大脑，绝不可能具有血缘、伦理、道德、社会实践等人生体验，必然缺乏人类之间双向的社会互动与社会生存经验累积，因而也就不可能具有情感能力。”因此，这种“情感空洞”现象导致情感表达的机械化与模式化，缺乏共情深度，难以真正满足受众的情感需求，不仅削弱了情感传播的效果，还可能导致受众对AI生成内容的信任危机。

1．2 受众层面的困境：情感共鸣削弱

生成式AI的情感传播可能导致情感共鸣的削弱。AI生成的内容缺乏真实情感的支持，难以引发深层次的情感共鸣。情感是意识自我绽放、自我存在的表现方式，是人对外部世界判断感知的情绪反应，是自我朝向他者的开放性。正是这种开放性，使得意识自我的七情六欲、喜怒哀乐、酸甜苦辣等能够被激发绽放出来，这是人的情感本质所在。这种情感的深度与复杂性是AI生成内容所无法完全模拟的。尽管生成式AI可以通过算法分析和模仿人类情感的表述，生成看似富有感情的文本或图像，但其内在却缺乏真正的感受与体验。这种差异使得AI生成的内容往往流于表面，缺乏与人类情感的深层连接。此外，情感共鸣还依赖于个体的经历和背景。每个人的情感表达和体验都是独一无二的，受到文化、历史、社会和个人经历的影响。AI虽然可以在一定程度上进行数据分析，捕捉到一些普遍的情感模式，但它无法理解每个个体在特定情境下的情感反应。这种对个体差异的忽视，使得AI生成内容在引发情感共鸣时，往往无法满足受众的深层次需求。受众面对的信息越来越缺乏独特性和个体化体验，进而削弱了情感共鸣的深度。

1．3 社会层面的困境：人际情感疏离加大

情感共鸣的形成通常需要一定的情境背景和人际互动。人类在交流时，情感的传递不仅依赖于语言本身，还包括语调、肢体语言和情感反应等多种非语言因素。而AI生成的内容往往是基于大量数据和算法的推断，而不是基于个人的真实情感体验，受众在面对AI生成的内容时，往往会感到一种距离感，这种距离感源自于内容的非人性化特征，导致他们在情感上无法完全投入，难以感受到真正的情感流动。因此，情绪体验、情绪感染、情感共鸣则形成了“人－机”的关系存在形式，导致受众与传播内容、受众与传播环境、受众与受众之间的情感疏离。此外，影响社会关系的重构。生成式AI的情感传播可能重构社会关系。例如，在社交媒体中，AI生成的情感内容可能取代人类之间的情感交流，从而导致社会关系的“去人性化”。这种重构现象不仅削弱了社会的情感纽带，还可能加剧社会的孤独感与疏离感。

2．生成式AI在情感传播中的优化路径

生成式人工智能的情感传播困境，本质是技术逻辑与人性价值的深层冲突。需以“人本共生”为核心，从主体性重建、传播理性复归、社会功能修复及协同治理四个维度，构建理论自洽、实践可行的系统性解决方案。

2．1 主体性重建：界定人机关系的伦理范式

生成式AI的“类主体”身份对用户情感认知构成了挑战，模糊了人机交互的伦理边界。为应对这一挑战，需从哲学层面出发，明确否定AI的情感真实性，肯定其作为“工具代理”的本质。通过立法手段强制要求AI交互界面标注“非人类情感主体”，有助于用户区分算法输出与人类共情，从而维护情感传播的“属人性”根基。在此基础上，进一步引入“情感责任阶梯”理论，针对像心理咨询与娱乐聊天这样的不同风险等级的场景，设定差异化的伦理规范，确保AI在提供服务时不会越界侵蚀人类主体性。同时，构建动态语义网络，整合全球多元情感符号，修正算法对边缘文化表达的偏见，实现情感传播的包容性、多元化重构，确保AI在跨文化交流中也能尊重并传达各种情感细微差别。

2．2 传播理性复归：对抗算法的工具性异化

算法对情感传播的深度介入，往往导致理性维度的消解和情绪极化的加剧。为平衡情绪与逻辑，需采取技术干预手段。引入“情感多样性增强”机制，通过算法优化和内容多样化策略，弱化标签化情感分类，鼓励AI生成兼具情绪张力与理性深度的内容，从而为用户提供更为丰富和均衡的信息环境。在公共传播领域，实施“理性内容配额制”，通过算法调整推送比例，确保用户能够接触到深度分析、多元观点和事实核查类内容，有效抑制情绪极化现象。此外，设计“慢传播”机制，在即时反馈中嵌入反思性停顿，如延迟响应功能，引导用户进行深度思考，避免情感交流沦为表面化的数据交换。同时，明确划定“神圣空间”，如临终关怀等场景禁用AI，以守护人类情感互动的不可替代性和尊严。

2．3 社会功能修复：重建情感公共性

针对算法对社会情感的潜在消解，需从个体、群体和公共三个层面入手修复情感公共性。个体层面，限制AI在情感决策中的主导权，推广“人机协同”的情感支持模式，确保人类在情感处理中保持自主性，防止共情能力退化。群体层面，设计“跨圈层中继算法”，突破信息茧房效应，通过算法优化强制推送不同立场的理性观点，促进群体间的理解和对话，重建公共对话的共识基础。公共领域层面，重构流量逻辑，将“公共价值贡献度”作为算法权重的重要考量因素，优先传播具有深度和社会价值的议题，遏制娱乐化趋势导致的传播异化。

结语

生成式人工智能正在重塑情感传播的底层逻辑：在技术维度，它通过多模态感知与生成能力拓展了情感表达的疆界；在文化维度，其跨语境适应力为全球化时代的共情传播提供了新可能；在社会维度，则催生了“人机情感共同体”这一新型关系形态‌。然而，技术工具理性与人文价值理性的张力始终存在——当AI能够精准模拟人类情感时，如何防止情感计算异化为情感操控？当算法成为情感中介时，又如何守护人类情感的主体性？‌本研究提出的“四位一体”优化框架，本质上是在效率与伦理、创新与规制之间寻求动态平衡。

（作者：朱席席，河北传媒学院新闻传播学院。）

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