摘 要：以ChatGPT为代表的生成式人工智能是数字时代人工智能技术的奇点，将推动人类传播活动进入新的发展阶段。人机传播成为传播活动中的新类型，并重构人类传播体系。人工智能驱动机器成为内容生产的新主体，可以低成本、规模化、即时性地生产个性化、场景化的创意内容并直接发布。文字交流在传播活动中的重要性将有所下降，人机之间的数字化口语交流成为新的主要传播方式。但人机传播的不对等性、信息内容的不可控性也将持续增强。未来，如何应对这一历史性的重大变革，将是传播学界与业界必须解决的重要课题。
自2022年11月以来，ChatGPT（Chat Generative Pre-trained Transformer，生成型预训练变换模型）在全球引起了广泛和热切的关注。仅两个月的时间，其用户规模就越过了“1亿”门槛，并正快速向“10亿”级大关迈进。特别是随着多模态版本GPT-4的发布，以及其在机器翻译、代码撰写、图文设计、视频脚本、对话聊天、综合考试等方面展示出的令人惊艳的表现，使得ChatGPT已经被认为是生成式人工智能发展的里程碑事件。众所周知，技术是信息传播和知识生产的重要工具。以ChatGPT为代表的生成式人工智能在内容生产方面显露出的卓越能力和巨大潜力已经获得了广泛认可，这预示着内容生产、信息交流等传播格局的重塑。如何解读ChatGPT或生成式人工智能对传播领域带来的生态级变革，将是学术界重要的研究命题。
“数字革命三段论”认为，数字时代的社会变革并不是一蹴而就，而是随着技术迭代不断升级，首先是传播方式变革，其次是生活方式变革，最后是生产方式变革。过去数十年间，以互联网和移动互联网为代表的数字化演变进程已经对这一规律作出了充分验证，而以ChatGPT为代表的生成式人工智能变革也将遵循这一底层逻辑，率先对传播领域产生重构式影响。同时，它也是数字时代人工智能技术的奇点，更是人类信息传播领域的重大改变，将推动人类传播活动进入新的时代。
一、人机传播成为传播活动中新的类型
从人工智能过往历程来看，以ChatGPT为代表的生成式人工智能，其实与目前已经广泛应用于生活、生产领域的智能音箱、聊天机器人等事物略有相似，它们都是技术迭代升级的阶段性产物，并不会对人产生完全替代。相反，它对新闻传播领域更是生产力的又一次释放。不仅正在重塑传播发展新图景，也使得人机传播逐步成为人类传播活动中的新类型。
（一）ChatGPT加速了人机传播的发展，并将重构人类传播体系
传统的传播学理论对传播类型的划分一般包括人际传播、大众传播、组织传播、自我传播等。随着数字技术（如人工智能、大数据）不断发展和渗透，以及对传播领域的先导性影响，人们纷纷对基于数字技术的传播活动展开了研究，并提出了社交传播、计算传播、数字传播、智能传播等不同范式或术语。如方兴东等认为数字传播是以全球性数字技术基础设施为基础的全球传播体系。王秋菊和陈彦宇认为智能传播是以人工智能技术驱动的新型传播方式和传播生态。总体来看，类似观点其实是对以人工智能、大数据等数字技术为基础的传播新现象、新业态的学理性凝练，在解释数字时代多元、新颖的传播活动方面具有积极的适用性。
但是，也要认识到，人工智能与人的互动沟通（包括通过虚拟代理、社交机器人等方式）并不完全符合长期以来专注于传统传播活动的理论范式，而传统的传播学理论与不断演化升级的数字技术之间的鸿沟也越来越大，不仅在解释新型传播活动方面日渐乏力，在理论体系自身演化方面也面临更多阻碍。为此，一些学者开始立足新现象，提出新观点，建构新理论，拓展新路径，如Guzman和Lewis便提出了人机传播的新理念，畅想了人工智能时代人与智能机器协同共存的传播新图景。
从ChatGPT这一引起全球热议的生成式人工智能来看，其在智能生成内容方面的惊艳表现，反映出其具备天然的传播属性与传播功能，也决定了它必将对传播领域带来重要影响，而这一影响，在目前为止也被广泛认为是生态级、重构式、颠覆性的。虽然目前关于ChatGPT、AIGC（Artificial Intelligence Generated Content）、人机传播、智能传播等相关议题仍处于研究起步阶段，相关实践也在日新月异地变化中，当前的诸多讨论或许最终会被证明具有明显的过渡性。但归根来看，ChatGPT在传播领域的应用，将加速“人工智能”与“人类智能”两种智能形态之间的竞争、合作、交互、博弈、共生，也使得这两种智能之间必然会发生紧密的信息与知识传播，推动“人机传播”成为传播活动中的新类型，并将重构由人际传播、大众传播、组织传播、自我传播等组成的人类传播体系。
（二）情感嵌入与价值主张是人机传播的重要表征
20世纪60年代以来，一些基于规则系统、模式匹配、简易程序的聊天机器人就已经出现，如Eliza，可以通过识别用户输入内容中的关键词，基于预设规则与文本，进行完全匹配型的机械式回复。此后，自然语言处理技术（Natural Language Processing）兴起，并逐步应用于聊天机器人中，如Jabberwacky，能够模仿人类的交流方式，并嵌入情感和语气，以幽默的口吻与用户交流。进入21世纪，深度学习、大数据、算法模型等软件技术的高速迭代，以及高性能芯片和内存模组等硬件设备的快速发展，如Siri、Cortana、小爱同学、小度等聊天机器人或智能客服开始大规模普及，这些个性化助手可以为用户提供简易的智能服务，如查询天气、拨打电话、交流聊天等，显著地丰富了人们的数字生活。但是，它们仅具有搜集、整理能力，而不具备学习、创造能力，在接近真实体验方面仍然存在断裂式的鸿沟。
而ChatGPT代表的生成式人工智能，基于大数据、大模型、大算力的训练，似乎跨越了这一曾经看似不可逾越的鸿沟，创造了“拟人化”的交流场景，其语言结构、内容、逻辑、情感等方面非常接近真人。这种人机传播特质是从生成到创造层面对人类的“超模拟”，即在聊天对话、传播信息的过程中给用户更加真实的拟人感。与以往的聊天机器人不同，ChatGPT能够基于语料库和大量的机器学习，来了解人类的思维习惯、语言表达习惯。同时，在OpenAI开放API（Application Programming Interface）后，ChatGPT又能基于大量用户的真实语料和数据，在海量的真人交流反馈中不断提升与人类对话的能力。更重要的是，它可以在回答中做到拟人化的情感表现，在输出的内容中嵌入基于算法学习和推断出的“价值观”。诚然，这些输出结果并不总是合乎人类正常逻辑，但这种拟人化程度的不断提升，将使得人机传播逐步向人际传播靠拢，最终，人与机器之间的交互达成了几乎和人与人之间交互的同等效果。
二、人工智能成为内容生产的新的主体
ChatGPT的出现意味着人工智能在传播活动中已经跨越了“工具属性”的边界，不再只是传播的手段、方式或载体，而是也可以成为传播者和受众，实现了向“主体属性”的历史跨越。这一跨越使得以“人”为唯一主体的内容生产格局发生了颠覆性变革，此时，人工智能也成为了内容创作的新主体，并可以低成本、规模化、即时性地生产个性化、场景化的各类内容并直接发布，在质量、效率、效益等方面表现出远超于人类的巨大优势。
（一）人工智能实现了从工具性向主体性的跨越
ChatGPT等生成式人工智能的出现及应用，将使得人工智能从以往传播学理论中的媒介（Media）转变成了传播者（Communicator）。更确切地说，人工智能从此除了工具性这一内在特质以外，也开始具备了主体性这一新的特质。它既是信息传播的重要工具或手段，也是内容的生产者、传播者，更是信息的接收者，可以承担受众（Audience）的角色。这使得传播场域中的主体实现了颠覆性变革，从以往有且仅有“人”这一个主体的传播格局，转变为了“人”“机”两个主体共存的新格局。因为，传统意义上的传播终究要在真实的人与人之间进行，许多传播理论、范式、模式都建立在这一本质前提之上。而在ChatGPT时代，除了人与人的交流沟通、信息传播之外，可能更多的将是“真实的人类”与“智能的机器”之间的信息交互。此时，传统以“人”为中心的传播理念、体系、格局等也将被重塑，因为生成式人工智能将和“人”一样，可以独立生产内容、传播信息、接收信息，在强算法、大数据、高算力的支持下，甚至可以完成传播效果评价。此时，以ChatGPT为代表的生成式人工智能已经实现了自身作为数字劳动“主体”在语言逻辑、人机交互和价值生成上的超越。
（二）人工智能驱动机器成为内容生产的新主体
从内容生产的主体来看，基本经历了PGC（Professional Generated Content）、UGC（User Generated Content）和AIGC的演变历程。传统媒体时代，专业的媒体机构、主流媒体等是内容生产的主力军，具有广泛的权威性。随着互联网、移动互联网的发展，数字媒体加速普及，以今日头条、抖音、Facebook等为代表的社交平台爆发式增长，不断从主流媒体中抢夺内容生产的主动权，变革性地推动传播权利不断下沉，这使得每个用户都可以成为传播权利的拥有者、传播活动的主导者、传播内容的生产者，个体获得了极大的传播赋权。而在ChatGPT等生成式人工智能大规模普及和渗透的新时期，这一进程又将推动内容生产的主动权发生新的迁移，从媒体到个体，最终转移至人工智能手中。
此时，人工智能驱动机器成为内容生产的新主体，但这并不意味着对已有主体的替代，而是一种互补与融合。在媒体层面，传统媒体仍然是内容生产的重要主体，依然延续了已有的权威性、可信度、专业化等传统优势。而且，传统媒体也在紧跟技术发展，不断突破创新，AI技术也早已被许多主流媒体运用到了当前的日常工作中，如新闻生产、媒体报道、内容传播等。主流媒体也在加速“专业化+智能化”的深度融合进程，不断提高内容生产的质量与效能。在个体层面，广大的社会大众同样是不可或缺的内容生产主体，因为“人”始终是生产新内容、贡献新知识的关键所在。纵观目前ChatGPT等生成式人工智能技术创作的内容，其更多是已有要素的“组合”或“模仿”人类的结果，即根据训练时使用的语料库，通过拆解、推断、联想等方式，模仿人类语言模式，进而生成内容，但ChatGPT自身并不能理解内容的真正含义。为此，“人”在内容生产中的主体性地位始终无法被完全替代。
（三）机器在内容生产中的效率与效益将显著高于人类
在超越工具性、趋于主体性但又无法完全替代“人”在内容创造中主体地位的逻辑前提下，以ChatGPT为代表的生成式人工智能的核心价值，则体现在内容生产的效率与创意质量在“优化”这一层面得到了极大提升。不可否认，AIGC在创意生产、创意迭代、创意传播等方面具有巨大的技术优势，形成了数字内容与前沿技术持续交互的模式，这在目前已经初步获得了共识。而且，在算力、算法、数据的共同作用下，AIGC的效率和质量都将比其他主体实现显著的提升。如GPT-4在文字流畅度、内容逻辑性、语言精准度等方面不仅比以往版本明显增强，即使与专业媒体、普通个体的内容质量相比也毫不逊色，而且GPT-4在内容生产效率方面比专业内容创作效率具有显著的优势。
因为人工智能驱动下的内容生产，将突破当前以程序化创意（Programmatic Creative Platform，PCP）、动态创意优化（Dynamic Creative Optimization，DCO）等为主要表征的、基于简单规则的创意生产内容范式。而基于卷积神经网络、循环神经网络和Transformer模型等神经网络技术的自然语言处理模型可以满足大模型、大数据和大计算的要求，较好地解决语法和语义上的问题以及话题、风格和情感等层面的需求，有效提高基于模型生成的文本的质量与效益。特别是ChatGPT区别于以往人工智能的显著点在于，它能够有效运用“基于人类反馈的强化学习”（Reinforcement Learning with Human Feedback，RLHF）来创造符合人类认知常识与价值主张的内容。这不仅将推动传播逻辑更趋算法化，也使得内容生产可以在效率与效益之间找到最优解，破解了以人为中心的内容生产模式下难以兼顾二者的经典桎梏。
（四）人机并列将成为传播领域的新常态
如前文所述，生成式人工智能时代，基于强算法、大数据、高算力的技术优势，人工智能成为了新晋的传播主体，但并不会替代传统专业媒体和广大社会个体的传播主体地位，而是与现有主体形成了内容生产和传播的生态共同体。这一变化将加速“主客二分”的传统传播范式向“人机共存”的新型传播范式的转变进程。与此同时，生成式人工智能自身的角色也在发生改变，从以往的搜索工具、分发工具、呈现工具逐步转型为内容生产者，或者在目前已经成为了内容生产者的合作者。这可能跨越了阿尔文·托夫勒（Alvin Toffler）提出的“数字鸿沟”，因为人工智能已经可以同时兼具“智力”和“能力”，其内容生产也将从之前的浅层次信息组合逐步转变为深层次的知识创作，真正成为了“智能化”的存在。但也要认识到，由于“马太效应”的影响，这也可能会进一步拉大数字鸿沟，使得选择并适应与人工智能共生共存的人群越来越智能，而拒绝与人工智能共同演化的人群变得越来越不智能。但不论从哪种层面来看，生成式人工智能都将重构现有传播体系，人机共生、人机协同将成为ChatGPT时代的新常态，也是未来发展的必然趋势。
三、数字化口语交流成为新的主要传播方式
目前，类似ChatGPT的生成式人工智能主要通过文字的形式与人类进行交流并开展信息和知识传播活动。但在文字识别、文字转语音、语音识别、语音翻译等技术不断成熟的当下，可以预见的是，ChatGPT将很快以“说话”的方式与人们进行交互。这也预示着，人类最原始、最古老的传播方式——口语传播的必然回归。但这并不是以口口相传、口耳相传的传统姿态回归，而是以数字化口语的方式重现，这既是对传统传播范式的呼应，也是一种突破。
（一）人机交互从文本到语言交流已无技术障碍
一方面，基于文本的人机交互技术链条已经打通。以ChatGPT为例，用户与ChatGPT的交互仍以文字为主，通过文本输入与输出进行自然对话，其界面也是非常简洁的交互式对话框，用户在聊天框中输入任意问题或文字，ChatGPT将基于“算法黑箱”提供相应的答案。也就是说，在当下这一时间节点，人机已经可以通过文本进行流畅的交流。另一方面，文本与语言之间双向转化的技术链条也已经基本实现。而这一路径的探索与突破，离不开自然语言处理技术的作用，它能够基于计算框架和语言模型，实现语音识别、语音合成、机器翻译、情感分析等多种拟人化语言功能。通俗来讲，就是让机器听懂“人话”，并让机器能够“说人话”。为此，无论是从语音输入法、文字朗读，还是到智能音箱、语音助手，再到目前火爆的虚拟主播、超写实数字人等，基于人工智能的自然语言处理技术正在不断接近与真人交流的真实体验感，理解人类的语言与文本，并生成人类能够理解的语言与文本。
可以看出，人机文本交流以及文本与语言的双向转化的技术链条都已经初步形成，在应用层面也已经有了诸多产品与新的尝试，这使得从人机文本交流到人机语言交流只有一步之遥。而将前述两个链条串联，便可以窥探两条通过语言进行的人机交流路径：一是，基于文本和语言混合形态的交流路径，即“人—语言—语言转文本—文本输入—人工智能—文本输出—文本转语音—人”；二是，仅基于语言单一形态的交流路径，即“人—语言输入—人工智能—语言输出—人”。在生成式人工智能时代，这两条路径目前都已经初步解决了技术性难题，都可以帮助人机实现“无缝”的数字化交流。而仅从路径环节数量来看，直接通过语言进行的人机交流明显更加便捷、更加高效，这也预示着基于语言的交流方式——口语交流在人机传播中的潜在价值与重要作用。
（二）口语交流一直是人类传播最主要的形式
说话是人的天性。相比文字等交流方式，口语交流一般需要面对面进行。而在交流的过程中，人们不仅会听到彼此的声音，更会直观、鲜活地看见对方说话时的表情、形态、姿势等，也能与对方发生肢体接触。在听觉、视觉、触觉乃至味觉的多重感官作用下，人与人之间的关系也会变得更加紧密，这是其他交流方式难以达到的效果。简言之，口语交流拥有的即时性、互动性、社会性等特征，使得人们需要深度融入交流过程，这也促进了社会关系与社会网络的建立与维系。也正是因为口语交流拥有这一不可替代的真实交流体验优势，在人类发展的历史长河中，口语交流一直是最原始的传播形式。即使经历了农业化、工业化、数字化多重发展浪潮，在人类现有的所有传播方式中，最简单、最有效、最方便、最频繁的还是口语交流，这也是社会信息的主要传播方式。
在没有数字技术的传统社会，传播者和受众需要在同一时间、同一空间，不通过任何介质直接进行口语交流，进行聊天、传唱、演讲等传播活动。人们也可以在从事不同工作、做出不同行为的同时，进行口语交流，这强化了人们的表达能力、思维能力、行动能力，促进了基于社交场景、社会网络的信息传播及知识传承。而数字技术使得这些基于口语交流的传播活动不再受制于物理规则的束缚，而是可以在不同时间和空间展开，如语音消息、语音通话、视频交流等。同时，受到AR/VR、元宇宙（Metaverse）等新一代技术形态的利好影响，人们还可以在虚拟化、沉浸式的数字场景中进行超越时间与空间的口语交流，获得近乎真实的听觉和视觉体验。为此，不论在传统化的过往，还是数字化的现在，抑或更加智能化的未来，口语交流始终是人们进行传播活动的主要方式。
（三）数字化口语交流将成为新的主流
从文本与语言交流的接力式发展历程来看，印刷机的出现曾经大幅提升了文字交流在传播中的地位，在一定程度上造成了口语传播的阶段性没落。此后，随着广播、电话、电视等信息通信技术的发展，基于听觉和视觉的传播形态得到快速发展。而2012年以来，随着移动互联网的快速普及，数字媒介场景不断成熟，口语传播的作用愈发重要，并逐步以“数字化口语”的形态呈现。归因来看，这是社交媒体等数字媒介的发展使得“听觉”这一人类天性的交流功能开始回归，多感官同步的沟通网络在数字化场景中得到了重塑。因为数字媒介具有相对的时间偏向性，克服了报纸等传统媒介的空间偏向性缺陷，最终逐步达到听觉与视觉均衡、时间与空间均衡的传播局面。在听觉回归的必然趋势下，传播者与受众之间的双向交流、去中心化的新口语传播时代也将到来。在数字化场景中，这便体现为数字化口语的不断发展以及向主流交流模式的演变。
在实践层面，虽然聊天机器人等事物早已出现多年，人机之间的交流也已经有了语音互动等丰富的实践，但由于之前机器自主生产内容的能力不足，因而数字化口语交流还不是常态。根据Guo等学者的新近观点，人工智能的发展将经历算法智能、语言智能和想象力智能三个阶段，而ChatGPT是语言智能的有力证明，是继AlphaGo之后算法智能的又一个里程碑。以ChatGPT、Midjourney为代表的人工智能模型可以实现低成本、规模化、即时性地生产个性化、场景化的各类内容，叠加自然语言处理技术的优化升级，这最终将加速人机之间的数字化口语交流成为主流方式的进程。同理，虽然目前在数字化场景中的交流形态主要是文字、图片和视频，它们都是内容传播的重要载体，但这些交流形态也都需要适应这次数字化口语交流成为主流交流方式的重要革命。
（四）文字交流在传播活动中的重要性将有所下降
传播领域的数字变革催生了融合声音、图片、文字、视频等多模态的传播新语境，人机数字化口语交流、视频交流等将成为主导，而文字交流在人类传播活动中的重要性将有所下降，这会对人类的文字文明产生巨大冲击。
前文提到，在文字出现以前，人类主要的交流方式是口语。虽然其具有便捷、自然、天性的传播特征，但在无法对语言进行技术性存储的传统时代，口语传播面临着不可保存、信息易偏误等显著弊端。而文字的出现克服了口语交流在时间和空间上的限制，使得信息与知识的生产、传播和保存能够跨越时空并进行积累与沉淀。文字也因其在精要性、逻辑性等方面的优势，在一定程度上冲击了口语在传播活动中的地位，并在以报纸、杂志等为主的大众媒体时代一度成为了主要的传播载体。
从口语的角度来看，伴随着技术的演化，留声机、录音机、各类数字语音设备不断涌现，人们可以通过数字语音系统采集、传输、存储语音数据，实现对语音、语调、内容等多个维度的保真处理，也能对采集到的语言进行高质量的编辑、音效处理、对外播放等。这使得口语交流重新回到了人们的日常生活中，如微信语音、视频通话已经广泛普及，释放了人们的听、说功能在传播中的潜力。但从文字的角度来看，恰恰因为口语交流的回归，使得人们通过文字进行交流的频率受到了显著影响，一些原先使用文字交流的场景，现在可以通过语音、视频通话的方式完成。2020年的一项移动社交用户交流方式调研数据显示，仅有12.5%受访用户倾向使用视频方式进行交流，而实际使用占比通常要更低，即文字交流仍是主要形式。但在2021年的调研中，移动社交用户中使用视频配对功能的人数占比增长到了18.3%，而使用文字聊天功能的人数占比则变为58.7%。这表明虽然文字交流仍然是主要的传播方式，但其重要性已经开始受到了影响，而在数字化口语交流逐步回归的生成式人工智能时代，这一冲击也必将加剧。
四、ChatGPT推动人类传播活动发生革命性变化
可以发现，ChatGPT的火爆也加速了全球各行各业的“智能化”升级进程，而且这一进程存在明显的不可逆性。具体到传播领域，以ChatGPT为代表的生成式人工智能将对人类传播活动带来深刻的、不可逆的影响。
（一）人机传播的不对等性不断增强
ChatGPT等与人类传播活动相关的人工智能技术正处于狂飙突进的变化过程中，在人类海量的多模态数据训练基础上，机器的内容生产能力会迅猛提升，在信息、知识等内容数量和质量领域，或许会超过人类，这使得人机传播的不对等性明显增强。已有实践显示，ChatGPT生成的内容经常看似结构合理，但它受限于训练所需的数据集质量以及既定的算法模型，它给出的解答可能会是“正经地瞎说”，即使是最新版本的GPT-4也会出现这些问题。这种误导性的内容生产，反而对受众的辨别能力、知识储备等提出了严峻考验，也提升了人机传播的不对等性。
一方面，人类的知识储备能力远远不如拥有大数据、大算力、大模型的人工智能，这使得许多个体在不经过深度思考和反复核查的情况下，可能无法辨别ChatGPT等生成式人工智能生产的内容、对问题的回答，究竟是真实有效，还是凭空捏造，甚至颠倒黑白。另一方面，ChatGPT虽然具有信息反馈机制和纠正算法，但这往往需要受众明确指出其给出的答案存在错误，它才会主动承认这一错误，并给出新的答案，至于这个新的答案是否真实有效合理，仍然需要进一步辨别。这使得人机传播中始终存在“人机博弈”的现象。此外，人工智能在智能传播范式中具有典型的垄断性潜力，因为人在传播活动中的主动权、能动性都受到了明显的弱化，处于明显的不对等地位，不管是信息传播的过程、权利，抑或伦理都将面临新的危机。
（二）信息内容的不可控性有所增强
进一步来看，人与机器在类似数据存储度、信息丰富度、内容真实性等方面的不匹配性，使得信息内容的不可控性显著增强，也为散布虚假信息、恶意传播，乃至无意传播滋生了灰色空间。虽然ChatGPT是基于大规模语言模型技术的人工智能产物，在底层技术架构、算法模型设计、训练数据集等方面也遵循了现实世界的社会道德、法律规范，能够避免出现明显的违法违规问题。但是，即使是GPT-4也面临专业性不高、缺少把关机制、容易产生虚假内容等切实挑战。
一方面，这可能会对新闻传播的公信力造成损害。因为ChatGPT可能会生成虚假或错误的内容，进而误导相应的传播主体，虚假信息、无序传播、恶意传播又会进一步误导舆论环境，增加人们对专业媒体，乃至整个新闻传播场域的不信任度，从而产生信任危机。另一方面，生成式人工智能在内容生产方面的高质量、高效率也为内容审核的壁垒提出了更高的挑战，不仅会加大内容监管与治理的难度，也会进一步带来更高的传播风险。如果这些问题得不到有效解决，这将进一步引发新闻内容价值日益平庸的风险。而且，生成式人工智能在内容生产方面具有极高的效率，这使得未来人工智能生产的内容数量将远远超过人类生产的内容数量。体现在舆论场中，这便是绝大多数内容可能都由人工智能生成，如果内容质量参差不齐、虚假混乱，那么整个舆论场也将面临舆论失控、公信缺失等风险。总之，由人工智能生成的虚假信息越来越多并难以辨析，社会伦理、意识形态等领域的信息不可控性和治理难度也将明显增强。
五、结 语
虽然以ChatGPT为代表的生成式人工智能还在动态发展的过程中，但可以明确的是，这会将人类的传播活动又一次推向历史性的变革，它是人类信息传播史上又一划时代的里程碑。在传播领域，它突破了技术固有的工具属性，实现了向主体属性的跨越，并颠覆性地改变了传播主体格局，实现了从“人”向“人”“机”并存转变；与此同时，也催生了人机传播这一在生成式人工智能时代将占据主要地位的传播新形态，促使数字口语交流成为新的主流方式；但是，也会对整个传播领域带来由内而外的改变，特别是会带来主体不对等性、内容不可控性等风险。在这些变化过程中，既需要始终坚守“人”的主导性，也需要强化价值引领与意识赋能，促使生成式人工智能时代的传播领域在变革与发展中坚守正确的方向与道路。最后，从传播学视角对生成式人工智能时代的发展走向展开前瞻性分析也是一个重大、紧迫的理论问题，需要学者们的共同努力，以有效应对即将到来的传播大变局。
原文刊发于《学术界》2024年第6期
