生成式AI幻象的制造逻辑及其超真实建构的文化后果学术报告

作者及机构
本文由复旦大学新闻学院的经羽伦（博士研究生）与张殿元（教授、博士生导师）合作完成，发表于《山东师范大学学报（社会科学版）》2024年第5期（总第316期），系国家社科基金重点项目“新媒体文化对新时代中国创新型发展的理论支援和实践路径”（21AXW010）的阶段性成果。

研究背景与目标
研究聚焦生成式人工智能（Generative AI）的欺骗性特征及其文化影响，核心问题包括：
1. 学术分野：基于现代性与后现代性哲学对“真实”的争议（现代性主张理性确定的唯一真实，后现代性批判符号建构的“超真实”），探讨媒介技术如何通过欺骗性制造幻象。
2. 现实意义：以ChatGPT和Sora为例，分析生成式AI在“AI幻觉”（AI Hallucination）、模拟影像和深度伪造（Deepfake）等幻象形式上的突破，揭示其对社会认知与文化结构的潜在冲击。

核心观点与论据

1. 媒介的欺骗性：幻象制造的本体论基础
- 理论支持：德里达（Jacques Derrida）指出再现必然伴随虚构与错误；基特勒（Friedrich Kittler）强调电影技术通过剪辑、特效等物质基础制造“幻觉媒介”。
- 历史脉络：从口语时代的谎言、印刷时代的复制品“灵韵丧失”，到电子媒介（如广播剧《火星人入侵地球》引发的现实混淆）和数字媒介（算法黑箱导致的后真相），欺骗性始终是媒介的内在特质。
- 生成式AI的延续：图灵测试（Turing Test）本质是“欺骗游戏”，要求AI通过模仿人类通过测试，其设计逻辑预设了欺骗的必要性。

2. 生成式AI幻象的三种表现形式
- AI幻觉：大语言模型（LLM）基于概率生成看似合理但事实错误的文本（如ChatGPT的“一本正经胡说八道”），分为内在幻觉（与输入矛盾）和外在幻觉（无法验证的虚构内容）。
- 模拟影像：Sora通过补丁（Patches）技术生成逼真视频，但物理规律模拟存在断裂（如穿帮镜头），形成“无原型的真实”。
- 深度伪造：AI生成的视听内容欺骗性增强，加剧社会对真实性的信任危机。

3. 技术机制：自动化生产与交互界面的双重欺骗
- 软件系统：
- 数据偏见：训练数据的错误或结构性偏见（如英文语料主导）导致输出偏差。
- 概率接龙：GPT模型通过自注意力机制（Self-attention）预测词句关联，但缺乏因果理解，仅呈现“表面合理”。
- 物理模拟局限：Sora的Diffusion Transformer架构虽能学习时空关系，却无法真正推理物理世界的连续性。
- 硬件界面：交互设计（如ChatGPT的用户友好界面）掩盖技术缺陷，使用户陷入“自主性幻象”（误以为完全掌控AI）。

4. 文化后果：超真实与分形社会的来临
- 鲍德里亚的预言：生成式AI建构的“超真实”（Hyperreality）世界，使符号真实彻底取代客观真实，对应“分形文化”（文化碎片化、真相弥散）。
- 后真相深化：个体依赖主观真实（Subjective Reality），理性判断让位于情感驱动，公共讨论的共识基础瓦解。
- 技术伦理风险：欺骗性潜能可能被恶意利用（如政治操纵、犯罪工具），需警惕“技术之恶”的激发。

研究价值与创新性
1. 理论贡献：提出“媒介的欺骗性”作为分析生成式AI的核心框架，连接媒介史与人工智能批判理论。
2. 方法论创新：结合技术分析（如大模型训练机制）与文化理论（如后现代哲学），揭示AI幻象的多层次逻辑。
3. 现实警示：呼吁建立AI伦理审查机制，强调技术开发中透明性与责任归属的重要性。

亮点与启示
- 重要发现：生成式AI的幻象并非技术缺陷，而是其基于概率与模拟的本质必然产物。
- 跨学科视角：融合传播学、哲学与计算机科学，为数字媒介研究提供新范式。
- 未来方向：需进一步探讨如何通过算法透明度（如可解释AI）和公众媒介素养应对幻象泛滥。

（注：全文严格遵循学术规范，术语如“超真实”“分形文化”等均保留理论原意，未添加非原文内容。）