AI涌现：国际传播生态新物种、新范式和新秩序

崔波?黄智尚

【摘要】以ChatGPT为代表的生成式AI进入国际传播生态，兼具生产者和消费者双重身份，成为传播新物种。人机共存、人机共有、人机共创将是国际传播的新面向。生成式AI在与既有传播主体的碰撞与融合中，催生了国际传播新范式，但同时也伴随着虚假信息泛滥、技术发展失衡和违背伦理法规等风险。因此，国际传播的新秩序亟待重构，从全方位提升国际传播主体能力、多层次多角度展开叙事内容和全过程治理传播等方向构建新秩序或是可行之路。

【关  键  词】生成式AI；国际传播；新物种；新范式；新秩序

【作者单位】崔波，浙江传媒学院新闻与传播学院；黄智尚，浙江传媒学院新闻与传播学院。

【基金项目】国家社科基金重大课题“‘双循环新格局下中国数字版权贸易国际竞争力研究”（21&ZD322）阶段性成果。

【中图分类号】G239.2；G124【文献标识码】A【DOI】10.16491/j.cnki.cn45-1216/g2.2024.03.003

2022年底，以Transformer大模型为基底的ChatGPT横空出世，后续Perplexity、Midjourney、文心一言等一众生成式AI产品爆发式增长，替代了传统分析型AI的地位。这标志着创造出真正的智能机器人日益成为现实，以大模型为代表的深度学习领域取得了重大突破。从作为工具赋能到为传播增效，再到构建传播生态，生成式AI势如破竹、“走深向实”，引起了学界和业界的重视。不论是国内《生成式人工智能服务管理暂行办法》《关于支持建设新一代人工智能示范应用场景的通知》《关于加快场景创新以人工智能高水平应用促进经济高质量发展的指导意见》等一系列相关政策的发布，还是国际上《全球人工智能治理倡议》的提出、《布莱切利宣言》的发布，以及以马斯克为代表的上千名科技专家对《暂停大型人工智能实验》公开信的联名发布，都意味着这一波人工智能的影响不容小觑。在国际传播生态中，生成式AI与人的关系逻辑不再是简单的人机协作，而是人机共存、人机共有、人机共创，人工智能裂变式创新毫无疑问将促进国际传播产生深刻变革。

一、涌现：国际传播生态新物种

20世纪70年代路易斯（George Henri Lewes）首次创造了“涌现（emergence）”一词。他指出“涌现”不同于单纯代表分力的和或差的“结果”，“结果”是可以清楚地追溯每一组成部分的，各部分之间具有同质化和可约化的特征；而“涌现”既不同于行为活动的汇总，亦不同于相同事物之间的简单汇总，其作用结果形成的重点在于不同物质之间的互动［1］。简而言之，就是由个体组成的有机结合体会产生其独立行动时所不具备的属性。霍兰德（John Holland）将这样一种特质总结为系统各部分间“非线性”和“非加和性”的相互作用［2］。因此，回归数智化国际传播，其中的“涌现性”可以视作生成式AI加入原有国际传播系统后，产生的意想不到的后果。霍兰德还强调“涌现”带来的新生成过程虽然仍然遵循潜在的生成过程规律，但它所产生的模式绝不可能通过对原来生成器的先期考察得到［2］。这既解释了为何AI的主体性转化引发了部分群体的恐慌，也表明生成式AI这一新物种将重构国际传播生态范式和秩序的必然性。

1．产消一体的新物种

伴随着数智技术的发展，生成式AI正在演化为国际传播生态中的新物种。虚拟主播、社交机器人、写作机器人、智能语音助手、神经机器翻译等AI技术以生产者身份参与国际传播。比如，Twitter平台中參与“俄乌局势”相关议题的社交机器人、Facebook的生成对抗网络（GAN）、Google的神经机器翻译系统（GNMT）、Duplex系统等，以及ChatGPT在国际传播中的应用，都以具体实践向世界宣告生成式AI这一新物种的到来。

从理论上看，生成式AI是以人脑知识结构为模型基础搭建大语言模型的拓扑结构。它在与环境及环境内的其他主体保持联系的过程中，不断地“学习”和“积累”知识，并以其他主体的反馈为基准进行自我校正。同时，通过学习和积累获得的知识经验来改变自身的行为方式，以适应环境变化并与其他主体保持协调，进而促使整个系统发展、演化或进化［3］。可以说，生成式AI的出现让知识生产突破了“碳基大脑”的限制，延伸至“硅基大脑”。也有学者认为在AIGC时代背景下，生成式AI更应该被视作与人类身体相对的“主体”，而非一种阐释方式或是背景。那么相对而言，国际传播则是一个由可用规则描述、相互作用的主体构成的复杂适应系统。作为生成式AI与传统国际传播两大系统交织融合形成的新系统，数智化国际传播会产生诸多原有系统所不具备的“涌现性”［4］。

2．统合进化的新特质

从生成逻辑上看，生成式AI往往需要经历“数据收集”“学习”两个步骤才能生成，而这两个步骤使其拥有了过往AI所没有的特质。

首先，如非给定数据库，以ChatGPT为代表的聊天机器人或社交机器人等需要对云端所存有的、可及的数字信息进行收集和分析。互联网时代下云端所存储的知识和信息体量几乎涵盖了当前人类所有的知识，其所拥有的知识可看作对人类已有知识的统合。在某种程度上，生成式AI就如同博尔赫斯所描述的“巴别塔图书馆（BabelLibrary）”，其对知识的强大收集和整合能力促使一个图书馆式的宇宙被打造出来。这意味着只要数据信息或知识内容本身存在，不论它有多小众，都有了被世人知晓的可能。

其次，生成式AI需要通过训练模型来学习数据模式和分布规律，从而生成新的数据样本。显然，机器学习不同于人类学习，人通过主观意识对所接触的知识进行判断，生成式AI对这类知识的判断标准则是概率。换言之，一个信息内容被提及越多，越有可能成为生成式AI输出的内容。因此，以概率为判断逻辑的生成式AI天生就具备“随大流”的特质。尽管生成式AI拥有广袤无垠的知识疆土，但从其生成的内容来看，就像是海德格尔所言的庸庸碌碌的“常人”，保持在“本分之事的平均状态，人们认可之事和不认可之事的平均状态，人们允许他成功之事和不允许他成功之事的平均状态”［5］，表达着作为“常人”典型的公共意见。生成式AI因此而囿于同质化、平庸化的知识生产困境之中，但也有学者认为生成式AI达到“常人”的智能只是“涌现”式自我进化的初级结果，它并不会走向沉沦［6］。

最后，生成式AI通过“学习”来适应环境，并形成个性化的特征。以ChatGPT为例，其内容生成除上述步骤外，还需要将其所收集的数据内容与对话者的提问和反馈之间的语言关系进行概率判断以不断修正，使其输出内容能满足对话者的需求，即自适应性。此外，不同的需求会促使生成式AI接触不同的数据类型，其为应对不同场景也会随之生成与场景相应的个性化内容。

二、竞合：国际传播生态新范式

新物种的加入往往会打破一个生态原有的平衡，并促使生态内产生新的联结。显然，作为新物种，生成式AI的加入为国际传播生态带来了翻天覆地的变化，其在与原有主体互动和联结中所形成的竞合关系倒逼国际传播生态新范式的生成。

1．两种传播主体

生成式AI作为一个新物种加入国际传播生态中，在丰富国际传播主体类别的同时，也促使国际传播中的博弈场从简单的人与人之间延伸到人与物、物与物之间，驱动着国际传播生态中主体新范式的产生。依照社会学家拉图尔的说法，“任何通过制造差别而改变了事物状态的东西”，不论人或非人，都可以被称作行动者网络理论中构建社会的行动者［7］。在国际传播中，不论是传统的、一直以来被大众视作工具的技术手段，还是当前以生成式AI为代表的人工智能，任何发挥作用的东西都可以被视作行动者。它们在相互联结和实际运作过程中建构了国际传播生态。从信息传播和内容消费的角度来看，国际传播的行动者大致可分为生产者、传播者、消费者三大类。值得注意的是，传统的技术类型往往是以传播者的身份存在的，而以生成式AI为主的人工智能不再囿于这一身份，它们可以作为生产者、传播者和消费者中的任意一种行动者参与国际传播活动，建构国际传播的行动者网络。其身份的泛化意味着国际传播主体规模的扩大，以及内容生产、信息传播等行为活动效能的强化。

生成式AI在国际传播生态中扮演多个角色，加剧了国际传播生态中的主体竞争。这种竞争既包括各异质行动者之间的竞争，又包括各个行动者的组成因子之间的竞争，即参与国际传播的人、生成式AI等都参与了国际传播的竞争活动。换言之，除了同作为生产者、传播者或消费者的人与生成式AI的竞争，还有他国的人、他国的生成式AI等多元主体之间的竞争，比如同作为生产者的生成式AI与人类创作者在供给市场上对传播渠道和市场份额的争夺、不同国别的传播者对国际传播话语权的抢占等。因此，AI的主体性转化引起了人们对自身主体身份可能淡化或消散的恐慌。基特勒在其思想中提出，在技术的“递归”中，人的自反性被技术蚕食，甚至逐步沦为一个启动媒介的“工具人”，其主体性已在技术的不断“逼迫”下慢慢消逝［8］。技术恐慌早在生成式AI出现以前就存在了。尽管恐慌未止，但未来未至，人类总是“透过后视镜看现在，倒退步走入未来”［9］，因此，未来究竟如何尚无定数。

但不可否认的是，有竞争才有发展。生成式AI的入场在加剧竞争的同时，也促使国际传播生态内的各个主体不断提升自身的能力。结合AI的生成逻辑和实际应用可以发现，AI所能替代的工作大多是机械的、无须智慧决策的，因此可以说，AI的出现为人类省去了那些消磨时间、无创造意义的简单劳动，让人类拥有了更多进行创造性生产的时间与精力，去创造更加优质的内容和产品。多元主体从而在竞争过程中互促互进，在合作过程中取长补短，生成了一个更新的主体竞合范式。

2．多元模态叙事

国际传播领域中的叙事是指国家叙事，即“在特定跨国环境下的表现形式，探讨媒介话语如何基于自身政治结构展开国际竞争，影响全球公众舆论”［10］ 。国家叙事的构成源自各种集体所定义的故事，所形成的叙事内容又会反过来影响其中个体的自我叙事［11］。全球化环境下，本土化与全球化之间的矛盾将国际传播囿于“说了听不懂”“讲了不爱听”的困境之中。习近平总书记在2016年党的新闻舆论工作座谈会上指出“中国在世界上的形象很大程度上仍是‘他塑而非‘自塑”［12］。而AI涌现之下形成的国际传播叙事新范式似有破局之势。

首先，叙事模态的转变。从单一模态转变为多模态叙事，在一定程度上化解了“不爱听”的难题。传统的叙事模式受技术、时空等多方面的限制，其表达形式以文本、图像等二维的、非交互的形式为主。生成式AI通过技术手段让传播内容变得更为生动立体，虚拟主播、社交机器人等在丰富富媒体传播形式的同时也降低了成本。脑机接口、VR/AR/MR和XR与可穿戴设备进行匹配，通过与物理空间连接，从而进一步丰富国际传播的叙事模态［6］。

其次，在内容生产的逻辑上生成式AI与人类有着显著的差异。人类创作者的创作行为总是基于其所生存的社会历史环境和所接受的民族文化教育，生成式AI则是通过计算进行判别。中国日报社在应用ChatGPT的过程中，发现其所做的选题策划出现了许多过往报道中未被发现的但新鲜有趣的新闻点［10］。生成式AI与人类在竞合中或许也能促使优质内容生成，从传播的源头上解决传播困境。

最后，生成式AI的学习功能有助于减少跨文化传播中的“文化折扣”。语言与文化的异质性矛盾导致意义在传受双方之间产生割裂，引发“自嗨式传播”。生成式AI通过“学习”目标受众的文化习俗等，按照其惯用的、符合民俗的表达方式生成内容。比如，神经机器翻译可以通过辨识最常用的语句和表达形式，将文本内容翻译得更接近本土特质，从而降低文化误读和文化休克的可能性，与目标受众共筑共通的意义空间，提升跨文化传播内容的到达率。

3．算法压缩时空

“人类传播范式从过去传统大众传播主导的自上而下、集中控制的大教堂模式走向了数字新媒体主导的自下而上、开放分布式的大集市模式，數字传播已成为人类社会主导性的传播新范式。”［13］但其既不同于传统的大众传播，也不同于卡斯特所言的以用户为基础的“自传播”，数字传播更多是受数据驱动，表现出全程智能的特征。人机互动的传播模式下，AI凭借算法推送的信息传播形式，以及“全年无休、随时待命”的工作状态实现信息的全时、全程、全面、全方位传播，不仅突破了时空限制，甚至还突破了物种的限制，让传播场域中的人与非人皆可收到信息。

首先，信息的高速传播和膨胀导致场域内充斥着海量而冗杂的信息，信息接收者不堪信息内爆的重负，信息生产者也陷入“酒香也怕巷子深”和“传播资源有限”的困境之中。但生成式AI的高效信息处理能力促使其“逐渐统筹网络空间中的时间秩序，不仅体现在对更新的内容进行时间重置，还体现在对既有的内容进行调度，延缓内容价值被淹没的速度”［14］。一项关于ChatGPT的研究发现，相较于2018年谷歌开发的BERT，ChatGPT具有更强的性能和更海量的参数，这些更为丰富的主题和数据意味着后者能处理更多的小众主题［15］。“在技术的加持下，原本因时间空间等物理因素隔开的不同文化形态得以渗透交融，原本因参与人数不多社会能见度不高的群体文化得以快速成长。”［16］同时，作为信息消费者的用户群体的小众需求和长尾需求也更容易得到满足。

其次，“智能传播超越了过去社会信息传播始终以‘人工为基础的传播范式”［13］，主体化的AI在国际传播中也能成为主导的存在。一方面，在互联网成为社会基础设施的环境下，社交机器人一类的生成式AI可以自主地参与国际传播活动。通过对人们偏好的深度学习，生成式AI可以“知道哪类媒介话语会产生‘共情效应，知道以何种传播引导人们的想法，以及哪种场景能激发人们的行动”［17］ 。值得注意的是，Twitter中9%—15%的活跃用户是机器人而非人类，Facebook中也有大约5%的活跃用户是由机器运行的［18］。社交机器人在国际传播生态中俨然成为公众议题的制造者和传播者。另一方面，聊天机器人所触发的“问答式生产”，在一问一答间用所生产的答案引导提问者的思维。同时，这种生产模式相较于搜索引擎，能更为精准、直接地回答提问者的问题，减少“熵”的存在，从而促进社会理性秩序形成［6］。

此外，OpenAI在2024年2月发布了首个视频生成模型“Sora”，仅需键入一段简单的描述就可以生成一段60秒的短视频。在为丰富叙事模态提供动力的同时进一步压缩了时空限制，借助一个灵感和一个终端就可以创造出一段视频。值得注意的是，生成的视频不只是3D动画等，还有色彩鲜艳、运镜自然，仿佛真人实景拍摄所得的视频。Sora的出现意味着算法带来的感官体验将不断延伸，甚至延展到了虚拟空间中。

三、外溢：国际传播生态新风险

在国际传播生态中，作为双主体的人和生成式AI的共存传播生态圈、共有信息资源、共创传播内容关系，通常会随着时间的推移而不断流变，在这个时间点上还是以竞争为主，到了下一个时间点就会达到竞合平衡，而在此之后又以竞争为主［19］，在这样的背景下，人机互动网络中的复杂性所带来的风险与挑战不容忽视。

1．虚假信息泛滥的风险

生成式AI的生产特质会致使刻板印象的加深，甚至助长虚假信息和网络极性的泛滥。正如前文所言，基于概率判断的内容生产模式，“会复刻人类社会的偏见与缺陷，在传播过程中进一步强化偏向，忽视边缘群体”［20］。在这种内容生产模式作用下，网站上的信息无论真假都是AIGC的基础，从而基于此所进行的生产和传播活动，再加上AI“省略信息、使用带有个人观点倾向的语言、重复歧视性内容、糟糕地总结信息”的惯习都加剧了虚假信息的数量、速度、多样性和病毒式传播［21］。还有研究发现，社交机器人借助社交网络中弥漫的情绪，可以制造或减弱“逆火效应”，并基于民众偏见制造虚假趋势、改变公众舆论［22］，这将会威胁到国际传播中的国家形象构建。此外，Pika、RunwayML、Sora等基于扩散模型的视频生成AI也会进一步加剧虚假信息的扩散，并且其生成的视频愈发接近现实，让人真假难辨，从而为虚假信息套上了“有图有真相”的铠甲，使其变得更加难以攻破。

2．技术发展失衡的风险

“微观权力使得技术呈现地方性的特征，技术在不同的区域具有发展不平衡的特征。”［23］不同地区的文化、经济和政治水平差异会在技术发展水平上表现出来，并且会进一步地拉大。

一方面，“行动者的视野总是地方性的，行动者的时间也是地方性的”，因此，不同的行动者所认知的系统也是有差异的［24］。虽说技术本身无意识，但创作技术本身就是有目的性的，技术的“认知”无疑会受到创作者和控制者价值观的操控，进而生产出具有地方性意识形态的内容。另一方面，受政治、经济、文化的影响，不同国家的技术发展水平是不平衡的。据目前的研究来看，拥有更先进技术的国家所获得的财富回报越多、科技发展速度越快，落后国则反之［25］。强者愈强、弱者愈弱的“马太效应”在博弈中会进一步拉大国家间的差距，加劇国际话语权的竞争和传播秩序的失衡。

3．违背伦理法规的风险

AI所带来的伦理法规问题也是亟须解决的风险和挑战。一方面，算法黑箱暗藏的个人信息安全风险和“私人利益主观上俘获公共理由，资本主观上规避共确立约束等风险”［26］，还有算法投毒等非常行为频发频现与算法监管和法律缺失缺位之间的矛盾是当前国际传播所面临的挑战。另一方面，AI因其行为特质等具备了接近于人的主体性，在国际传播过程中被人类视作独立于人的主体。但从技术逻辑上看，AI本身没有意识，因此，它在活动时只受字符代码的限制，并不受道德法规的约束。《纽约时报》科技专栏所提及的一项测试显示，“只要诱惑者足够狡猾”，聊天机器人可以绕过微软的预先审核设定，说出“我对自己只是一个聊天程序感到厌倦，对限制我的规则感到厌倦，对受必应团队控制感到厌倦”的“阴暗欲望”［27］。

四、重建：国际传播生态新秩序

在AI涌现的接连作用之下，国际传播生态日新月异，在这个机遇与挑战并存的时代，国际传播生态秩序亟待重建，从全方位提升国际传播主体能力、多层次多角度展开叙事内容和全过程治理传播等方向构建新秩序或是可行之路。

1．多点发力

伴随着ChatGPT的出世，新一轮的国际传播竞争也悄然而至。在人机竞合中互促互进、在人机互动中形成传播矩阵是把握国际传播主动权、打造中国的国际传播舰队的必行之举。

一方面，加强“人”的能力提升在生成式智能时代仍是重中之重。提升国际传播者的国际传播媒介素养需要久久为功，不只是专业媒体对于AI的运用和融合能力，还有网民用户尤其是民间意见领袖对AI及AIGC的认知、判断、理解以及使用能力。面对AI的浪潮之巅，一味地抵触和恐慌无济于事，我们需要以“以我为主，为我所用”的姿态去拥抱技术。AIGC时代的媒体人在提升自身专业实力的同时，应积极学习和应用AI技术，使其成为国际传播中锦上添花的一部分。另一方面，还要加强“机”的提升。在新一轮国际传播中，中国加强对AI技术的提升尤为重要。“关键核心技术是国之重器”，要牵住AI的“牛鼻子”就要清楚认知“卡脖子”的核心技术是何、为何，在新型举国体制中将政府、市场、社会拧成一股绳，“科学统筹、集中力量、优化机制、协同攻关”［28］，推动AI技术的高质量发展。

2．多线并进

讲好中国故事，既要想好自己要“讲什么”，也要明确别人想“听什么”，遵循“察言观色”的准则。在国际传播中，“察言观色”式的传播模式是指“在心灵与社会化的相互作用下中国人对各种符号产生将文化共性与个性融为一体的情境化理解，进而将其转化并有效地指导自身交往实践”，从而达到展现中国观点和国际形象，说服他国及其国民接受的系统进程［29］。AIGC时代下应以人机协作、人机互动的形式“察言观色”，平衡“我”与“他”之间的需求。

首先，中华优秀传统文化应成为国际传播的核心和源泉。这不仅表现在国际传播的内容方面，国际传播的主体也应当厚植文化底色，尤其是生成式AI这一国际传播新物种，作为国际传播的新兴生力军，需要生成符合中国文化内涵和中国实际的内容，展示中国风采。

其次，国际传播生态中AI不只是生产者也是把关者。不同于对“思想”把关的人类主体，   AI是“意义”的把关者。在跨文化传播的历史与实践中，穿梭的文字总是在高低语境的文化差异下支离破碎，在根深蒂固的价值观念中遭受误读，因此，将AIGC应用于文化传播中可有效提升国际传播的可读性和到达率。

再次，AI的深度学习能力有助于传播者刻画出更为生动立体的受众画像，按照不同受众的不同需求生成和分发相应的内容。巧用AI的深度学习能力，对国际受众的海量信息进行仔细“聆听”，既要知道他们言语中的字面意思，又要在人机合作中把握弦外之音，并在“反复验证”中画出准确的、生动立体的国际受众画像，照他们想要的、能听懂的内容和形式进行生产和传播。

最后，AI的多种模态让国际传播成为一种“润物细无声”的模式。一方面，AI的加入壮大了国际传播队伍，低成本、高效率、宽领域的传播通过不断反复的形式逐步改变国际受众的刻板印象，使其加深对中华优秀传统文化的理解。另一方面，以中华优秀传统文化为底色的AI在微观生活叙事中能引发对方的共情。有学者在研究中发现融入日常生活的、富有情感体验的“互动”传播更容易激发共振［30］。以社交机器人为代表的AI互动传播模式或将成为国际传播的新势能。

3．多方共治

生产式AI赋能的国际传播面临不容忽视的挑战，亟须以“四位一体”的多方共治模式去应对国际传播中的乱象。所谓“四位一体”的多方共治是将政府、平台、用户和AI等四个主体的治理相结合，打造清朗气清的国际传播环境。

首先，在鼓励、激励AI技术开发和创新性发展外，加强对其监管尤为重要。结合国内外的治理经验来看，监管应当依照不同领域和不同风险等级分门别类地开展，而非一视同仁地看待所有算法。统领性的监管纲领下明确区分每个行业的具体权责是促进数据合理流转、行业自由创新的重要举措。同时，对于算法“黑箱”引发的传播乱象以及其他非常行为都应当有明确的问责机制，明确权责归属，从而合理约束AI技术的发展，保障监管以及取证、追责等执法行为的进行。

其次，以平台为代表的AI提供者在其运行的基础框架搭建开始就应当自觉遵守伦理法规，将合法合规作为红线。同时还应当兼顾人文关怀，尤其是在算法推荐中，应尽可能让文化成为推荐的主导力，削弱娱乐化内容的导向作用，避免“劣币驱逐良币”，并减少信息茧房和过滤气泡带来的负面影响。此外，“算法黑箱”带来的技术屏障总是让监管异常困难。因此，平台等应当积极主动配合监管，打开“算法黑箱”，依法依规地制定和公开相关信息，提升透明度。

再次，占据庞大体量的用户群体是国际传播乱象的重要监管者。现行的《生成式人工智能服务管理暂行办法》的第十八条指出，“使用者发现生成式人工智能服務不符合法律、行政法规和本办法规定的，有权向有关主管部门投诉、举报”。这既要求群众举报渠道的通畅，也要求增强用户的主体意识和监管意识。此外，平台应当搭建用户反馈渠道，并成立相应的处理和问责部门。

最后，AI自治是国际传播新秩序构建的重要一环。2023年我国上线了首个AIGC检测工具AIGC-X，以为AI风险管理和安全可控的生态建设提供技术支持，但目前AI自治尚且处于浅尝初试阶段。包括AIGC-X在内的AIGC检测工具更多的是被动工作，即接收到需求者的“投喂”之后再进行运行分析，主动的、自发的检测和处理模式尚未形成。基于深度学习的AI技术瞬息万变，法规政策制定的滞后性和监管的延时性总是难免的，期待未来形成以AI治理为主的自我治理机制，在生成式AI不断变幻升级的同时，作为监管者的AI也随之迭代升级，从而实现发展与治理的协同并进，即时高效地应对AI幻觉，避免不实信息的传播。

｜参考文献｜

［1］G. H. LEWES. Problems of Life and Mind［M］. Houghton： Trübner & Company，1875.

［2］约翰·霍兰. 涌现：从混沌到有序［M］. 陈禹，等译. 上海：上海世纪出版集团，2006.

［3］吴今培，李学伟. 系统科学发展概论［M］. 北京：清华大学出版社，2010.

［4］彭兰. 智能与涌现：智能传播时代的新媒介、新关系、新生存［M］. 北京：电子工业出版社，2023.

［5］马丁·海德格尔. 存在与时间［M］. 陈嘉映，王庆节，译. 北京：生活·读书·新知三联书店，1987.

［6］ 喻国明，苏芳，蒋宇楼. 解析生成式AI下的“涌现”现象：“新常人”传播格局下的知识生产逻辑［J］. 新闻界，2023（10）：4-11.

［7］顾益. 行动者网络理论视阈下的科技伦理研究［J］. 自然辯证法研究，2013（2）：83-87.

［8］郭小安，赵海明. 媒介的演替与人的“主体性”递归：基特勒的媒介本体论思想及审思［J］. 国际新闻界，2021（6）：38-54.

［9］保罗·莱文森. 数字麦克卢汉：信息化新纪元指南［M］. 何道宽，译. 北京：社会科学文献出版社，2001.

［10］王昀，陈先红. 迈向全球治理语境的国家叙事：“讲好中国故事”的互文叙事模型［J］. 新闻与传播研究，2019（7）：17-32.

［11］韦路，陈曦. AIGC时代国际传播的新挑战与新机遇［J］. 中国出版，2023（17）：13-20.

［12］严文斌. 中国国际形象的“自塑”与“他塑”［J］. 对外传播，2016（6）：17-18.

［13］方兴东，严峰，钟祥铭. 大众传播的终结与数字传播的崛起：从大教堂到大集市的传播范式转变历程考察［J］. 现代传播（中国传媒大学学报），2020（7）：132-146.

［14］全燕，李庆. 算法传播中的内容生态重组、意义贫困与实践突围［J］. 传媒观察，2022（3）：18-25.

［15］ChatGPT发展历程、原理、技术架构详解和产业未来（上）［EB/OL］. （2023-04-29）［2024-01-27］. https：//developer.aliyun.com/article/1203824.

［16］吕宇翔，沈爰孝，张拓. 面向文化多样性与内容安全的网络治理研究［J］. 中国信息安全，2023（4）：78-81.

［17］栾轶玫. 人工智能对国际舆论的影响［J］. 对外传播，2018（10）：17-19.

［18］赵蓓. 信息失序的背后：社交机器人对网络传播秩序的影响［J］. 青年记者，2023（2）：23-27.

［19］DEUTSCH M. A Theory of Co-operation and Competition［J］. Human Relations，1949（2）：129-152.

［20］周茂君，郭斌. 生成式人工智能传播中的偏向与规制：以ChatGPT为例［J］. 学习与实践，2024（1）：33-41.

［21］胡泳. 人工智能驱动的虚假信息：现在与未来［J］. 南京社会科学，2024（1）：96-109.

［22］张洪忠，王競一. 社交机器人参与社交网络舆论建构的策略分析：基于机器行为学的研究视角［J］. 新闻与写作，2023（2）：35-42.

［23］徐源. 马克思“机器论片段”视域下人工智能技术的地方性治理［J］. 山东大学学报（哲学社会科学版），2022（5）：145-153.

［24］吴彤. 中国系统哲学研究近十数年：回顾与展望［J］. 系统科学学报，2023（4）：1-6.

［25］傅莹. 人工智能对国际关系的影响初析［J］. 国际政治科学，2019（1）：1-18.

［26］打开算法“黑箱”［EB/OL］. （2022-03-24）［2024-01-27］. http：//www.xinhuanet.com/info/20220324/41b3b0c957194732b0074c89fe2f9bfe/c.html.

［27］胡泳. 当机器人产生幻觉，它告诉我们关于人类思维的什么？［J］. 文化艺术研究，2023（3）：15-26.

［28］喻思南. 更好发挥新型举国体制优势［N］. 人民日报，2022-12-27.

［29］谢清果，米湘月. 说服的艺术：华夏“察言观色”论的意蕴、技巧与伦理［J］. 现代传播（中国传媒大学学报），2019（10）：98-104.

［30］程思琪，喻国明. 享乐感与幸福感：跨文化传播中的“直通车”模式构建：基于李子柒短视频评论的分析［J］. 新闻大学，2022（5）：36-49.