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中美生成式人工智能的他者想象:DeepSeek与ChatGPT新闻话语比较

发布时间:2026-08-27 13:29阅读:1

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摘要

在生成式人工智能迅猛发展的背景下,中美已成为影响全球智能未来走向的关键力量,两国如何塑造面向彼此的社会技术想象,成为全球化进程中智能媒介与社会演进互动的重要议题。本文以中美18家新闻媒体在微博和X平台发布的DeepSeek、ChatGPT相关内容为资料,对两国生成式人工智能的社会技术想象展开比较。研究显示,中国媒体有关ChatGPT的报道主要侧重技术原理科普和教育应用,风险讨论集中于数据安全等共通问题,整体呈现出明显的技术优先倾向;美国媒体对DeepSeek的报道则带有较强的技术政治化色彩,将其塑造成中美技术关系及产业竞争中的国家威胁象征,既承认其竞争力又贬低其价值,体现出双重标准及中国威胁论的思维。中美围绕生成式人工智能形成的他者想象之所以存在根本差别,主要源于中国倡导的技术普惠与美国强调的权力维护在合法性依据和技术发展环境上的差异。本研究拓展了社会技术想象的他者研究及国际比较视角,可为推动全球生成式人工智能协同治理提供参考。

作者简介

匡文波,现任中国人民大学新闻学院教授、博士生导师,并担任中国人民大学新闻与社会发展研究中心研究员。

姜泽玮,中国人民大学新闻学院博士研究生。

基金项目

本文受国家社科基金资助。

引言

科技进步从来不只是自然科学内部的问题。科技与社会之间错综复杂的互动关系,以及技术的社会建构(SCOT),在很大程度上共同影响科技史和人类历史。其中,社会技术想象(Sociotechnical imaginaries)是科技社会建构进程中的核心概念(Jasanoff & Kim,2009)。当前,中国和美国是全球生成式人工智能研发与应用领域最具影响力的两个国家,其领先程度远超其他国家(Guo et al.,2025)。近三年来,ChatGPT热潮一度席卷中国社会,至今影响犹存;2025年初,源自中国的DeepSeek也在国际舞台受到关注,在同为人工智能强国的美国社会同样引发波澜。然而,学界对比较框架下中美生成式人工智能社会技术想象的研究仍显不足,尤其是美国社会如何看待中国的生成式人工智能,以及中国对美国同类技术的想象又有何不同,这些问题关系到中国人工智能技术未来的全球化发展。既有研究多以民族国家内部的技术与社会关系为对象,其中也涉及对外国社会内部技术愿景的考察(Jasanoff & Kim,2015:3-4),却较少关注一国对另一国技术对象的社会想象,即技术在国际化、全球化进程中如何进入他国社会并被文化塑造。基于上述不足,本研究以社会技术想象为理论视角,选取中美18家重要新闻媒体在微博和X(原Twitter)平台发布的文本,综合量化与质性文本分析,在国际比较框架下考察两国围绕生成式人工智能形成的社会想象并展开讨论。

文献回顾

(一)人工智能的社会技术想象

从科学技术研究(STS)、科学的社会研究(SSS)、技术的社会建构(SCOT)等基本范式,到社会技术想象概念的提出及其在人工智能领域的延伸,相关研究经历了较长的演进过程。社会技术想象中的“想象”(imaginaries),是社会关于自身如何运转的共同信念(Jasanoff & Kim,2015:5),属于社会群体层面的集体想象,而非单纯的个人构想(Chiriac,2013)。它并非幻想或幻觉,而是一种关键的文化资源,为人类新的生活方式提供可能(Jasanoff,Kim & Sperling,2007:5)。有研究在梳理既有理论资源后指出,社会技术想象具有集体持有、获共同社会实践确认、面向未来并伴随排他性竞争等特征(陈秋心,2024)。人工智能的社会技术想象延续了这一脉络,指特定社会对人工智能未来潜能、可能性及风险的理解。这种理解很大程度上由社会塑造,而非取决于技术自身的内在属性(Richter,Katzenbach & Schäfer,2023)。有学者进一步将AI想象具体化为对AI的理解与定位、对AI发展的关切与规范共识,以及对AI所开启未来社会图景的构想(谭小荷,2023)。ChatGPT问世后,部分研究者对其引发的社会技术想象进行了类型概括和意义阐释(高鑫鹏,李娜,2023)。不过,相关研究大多仍处于技术应用的早期阶段,能否充分体现社会技术想象这一概念的学理要求,仍有争议(陈秋心,2024)。同时,既有研究虽已分别考察ChatGPT、大语言模型和生成式AI在不同国家社会中的社会技术想象(谭小荷,2023;Roe & Perkins,2023;Vartiainen et al.,2025;Wibowo,2024),却鲜有研究比较不同国家主体对彼此同类技术的想象。社会技术想象作为分析工具时,常用于观察同一时空中的本国想象,但它同样可以用于分析异度时空中的他者想象,并可作为理解国际新闻媒体如何认知中国科技的分析框架。从国际新闻文本出发考察特定技术的他者想象,既有必要性,也具可行性(杨正,冯韵,2025)。

(二)人工智能社会技术想象的国际比较与他者视角

社会技术想象不只是一种文化维度的抽象理论,还具有鲜明的实践价值与政策参考意义。概念的提出者Jasanoff和Kim(2009)认为,社会技术想象存在于规范、话语、隐喻和文化意义的资源宝库中,行动者由此构建政策偏好;其工具性和未来指向,使政治共同体能够投射何者为善、何者值得期待、何者应当追求的愿景。例如,相关研究通过比较美国与韩国的核能社会技术想象,解释了为何两国会形成不同的政策及实践模式(Jasanoff & Kim,2013)。因此,对生成式人工智能社会技术想象的考察,将显著影响相关技术、产品未来发展与社会应用的方向,这也使中美之间的比较分析更具现实意义。社会技术想象同国家主体联系密切,其权威性通常来自背后的民族国家(Jasanoff & Kim,2015:4)。尽管资本、媒体、知识与技能的跨国流动不断增强,科技项目及相关政策的框架和边界仍深嵌于国家建设之中,因此不同国家在社会技术想象的角色设定和意义阐释上存在系统性差异(Jasanoff & Kim,2009)。另有研究指出,为避免因话语封闭而使人工智能社会技术想象陷入科林格里奇困境,我国可通过观察他国实践来丰富其内容,并推动想象主体走向多元(李卫东,陈昶洁,贾瑞雪,2025)。ChatGPT发布后的两年间,我国百度的文心一言、字节跳动的豆包等国产大模型相继出现,但在国际上的关注度和影响力仍然有限,国内社会、学术界及新闻媒体的重视程度也不及ChatGPT。因此,既往研究一直缺少一个能够比较中美两国各自具有国际影响力之大模型社会技术想象的案例,而DeepSeek于2025年出现并扩大国际影响,为进一步探索这种交叉比较路径提供了经验对象。

(三)人工智能社会技术想象的话语偏向和局限

尽管社会技术想象能够解释并建构科技与人类社会之间的联系和互动,但它也天然可能包含偏见与遮蔽。特定情境下围绕某种技术形成的想象类型,无法完整呈现客体的全部面向,有时甚至会误导人们对技术本体的认识。有研究认为,对科技的想象可能削弱科学话语的真实性并增强其虚构性,即便描述的是自然科学本身,也会受到话语规则与语用规范的制约(Chiriac,2013)。技术的社会想象总是嵌入不同主体的话语结构与话语实践之中,因此不同国家的社会技术想象同样可能面临话语封闭问题(李卫东,陈昶洁,贾瑞雪,2025)。既往研究已对近年来生成式人工智能以及更广泛的人工智能社会技术想象展开大量分析,并归纳出多种想象类型和价值取向。然而,这些既有类型能否全面呈现人工智能技术本应具有的多元解释,其间是否存在偏见与遮蔽,仍存争议。在情感和价值倾向方面,谭小荷(2023)发现,技术乐观主义与技术中心主义是既有研究中最为突出的两类社会技术想象。其中,技术乐观主义常被视为带有美国特色的工具性热情,同时也是中国社会长期居于主导地位的技术社会想象。那么,基于他者想象而形成于不同国家之间的生成式人工智能社会技术想象,是否同样具有话语封闭性,或受到来自他者的偏见?这些疑问构成进一步考察中美两国彼此生成式人工智能社会技术想象时必须回答的问题。基于此,本研究聚焦:中国与美国对彼此生成式人工智能的社会技术想象分别呈现哪些特征与差异?两国又如何从他者视角建构对方的社会技术想象?

研究方法

本研究依据新闻媒体在多个维度的综合影响力,分别从中国和美国遴选9家官方、主流或权威媒体作为话语资料来源。样本均为全国性新闻媒体,不含地方媒体(见表1)。以“ChatGPT”和“DeepSeek”为检索词,下载各样本媒体在微博(中国媒体)和X(美国媒体)上的全部历史发文、时间、点赞数、评论数与转发数,最终形成1589条媒体发文组成的实证资料库。其中,中国媒体有关ChatGPT的报道自2022年12月5日起,美国媒体有关DeepSeek的报道自2025年1月27日起,采集均截至2025年6月22日(详见附录)。总体而言,中国样本媒体均报道过ChatGPT,且发文数量相对较多;美国媒体对DeepSeek的关注度则因机构而异,个别媒体如NPR未见相关报道,CNN等机构的报道也极少。

研究采用LDA主题模型对文本资料进行计算分析。首先借助微词云平台的“en40”分词模型完成分词,随后依据分词结果开展情感分析和LDA主题建模。中文主题建模纳入名词、动词、动名词、副词、人名、机构团体名、习惯语及简称略称;英文主题建模则纳入名词、专有名词、动词、形容词和副词。之后结合初步测试结果,人工删除仅用于描述研究对象的词项,以及高频出现但缺乏分析价值的词语,最终获得各主题包含的高频词、情感分析结果和共词网络关系。在此基础上,对中美新闻媒体建构的社会技术想象进行解释。

本研究选取微博与X平台,分别作为中美媒体的话语场域,据此开展比较分析。