admin 毫无疑问，我们生活在一个信息爆炸的时代。任何人沉浸在“信息海洋”中，都将无法充分利用所有不断增加的信息，这使得信息选择变得更加重要。人工智能不断迭代完善，将提高信息分析效率，让更多的科学传播工作者利用人工智能更有效地进行科学传播。人工智能会促进科学传播吗？这个问题可以从科学传播专业人士和受众两个角度来分析。对于科学传播人士来说，人工智能可以自动生成图像、视频等多格式内容，更清晰地呈现复杂的科学知识，提高将难懂的科学知识转化为通俗科学内容的效率，丰富传播形式，降低内容生产门槛。个性化内容也可以在其他人的帮助下得到增强来自人工智能的算法推荐和精确的用户档案。从这个角度来看，人工智能不仅为科学传播人员节省了时间和精力，也为相关人员创作各学科的科学传播内容提供了可能。然而，利用人工智能制作科普内容也引发了一些不容忽视的问题。例如，人工智能生成的科普内容陈词滥调，缺乏创作者的个人身份和人类情感，很容易使科普受众产生审美疲劳。尽管人工智能生成的内容在语义上是流动的，但它可能包含事实错误和逻辑混乱，掩盖伪科学、洗稿等问题。人工智能还可以改变信息来源，进一步削弱观众的辨别能力。对于科普内容的观众来说，人工智能提供了便利。零门槛的自然语言交互让非技术观众也能获得复杂的洞察通过简单的问题，帮助用户做出决策和选择，并加快信息处理速度。这不仅方便了受众的学习，也在一定程度上提高了受众过滤信息的能力，提高了内容的可访问性，增加了信息传播的精准度和速度。然而，这也可能导致对人工智能的过度依赖以及对现实生活中专家的完全不信任。例如，有些患者不仅会相信AI的答案，不会接受专业的医疗诊断，还会要求医生根据AI的建议“开药”。一些用户陷入人工智能信息的茧中，严重时甚至可能产生“人工智能成瘾”，拒绝接受现实。当面对不同AI完全不同的反应时，一些用户会感到更加不知所措……这些问题应该如何解决？作者认为，我们可以从主要有以下几个方面：首先，要加强人机协作，打造专业引领和技术赋能的一体化路径，警惕“流水线科学人口”问题，避免将复杂探索简化为“验证知识点”。优秀科学的传播离不开人道主义和伦理考量。科学传播专业人员应充分发挥人的主体性，引导人工智能提供更温暖、更人性化的科学传播内容，完善从情感价值到功能价值实现的科学传播链条。在选题方面，我们利用AI预测热点，创建知识图谱，快速实现跨学科关联。在表达方面，将困难的概念转化为现实的隐喻和故事，提高可读性和记忆力。至于分销、个性化活动和互动将实施基于观众画像的主动讲解，向“千人”传播科学。这成为标准。其次，有必要建立一个系统来验证整个社会科学信息的可靠性。推动人工智能内容的信任标签和全平台证据链注释的实施，明确谁说了什么、依据什么、何时更新等信息，并为健康、安全和公共政策等高风险问题添加可信来源和不确定性解释。在流程上，需要建立跨学科的交叉验证体系，包括人工和网络方式的两级审核以及关键数据的二次验证。从治理角度来看，防止“人工智能错觉”的传播和不当使用版权、数据合规性、责任和道德红线必须明确。建立专家团队评审，用户闭环反馈和知识库的动态更新机制可以修复错误并“发展”您的知识。三要提高公众科学素养，培养科学方法意识和辨别事实与观点的能力。我们要引导观众养成求证的意识和习惯，真正了解什么是人工智能、能做什么、不能做什么，更理性地看待人工智能和人机协作产生的科普内容。科普传播者必须将跨学科探索模块引入传播渠道，避免陷入面对“人工智能错觉”风险、保护信息、娱乐、关注现有受众偏好的恶性循环。要坚持“有趣但求真”的创作原则，用科学严谨平衡故事的张力，让观众不仅“了解更多”更要“判断更准”，引导观众理性地逐步接受人机协作的科普新方式。在新技术背景下，科学传播工作者和公众应该利用人工智能作为支持科学传播的工具，并利用它来提高自身能力，而不是被动依赖它。通过这种方式，人工智能促进了科学的传播。 （作者：中国人民科学院研究员王大鹏）《光明报》（2025年12月4日第16页）
（编辑：何欣）