通过对话协商实现人工智能：基于大型语言模型（LLM）的聊天机器人的社会表征理论方法

《TECHNOLOGICAL FORECASTING AND SOCIAL CHANGE》：Discursively negotiating AI: A social representation theory approach to LLM-based chatbots

本研究基于社会表征理论，采用计算文本分析与定性研究结合的方法，分析了Reddit社区243,191条用户生成内容，揭示出用户对ChatGPT的四种社会表征：创造伙伴（人类化与幻想化）、多稳定人工制品（历史化、技术解释与道德化）、连接黑客马拉松（越狱行为）和技术权力（技术异化与阴谋论）。研究为理解新兴技术接受机制提供了新视角，并提出了AI服务提供者和政策制定者的管理启示。

　　### 研究背景与意义

自大型语言模型（LLM）驱动的聊天机器人进入市场以来，它们迅速成为公众讨论的焦点，引发了广泛的社会反响。例如，ChatGPT在短时间内吸引了大量用户，成为技术界、媒体以及普通民众关注的热点话题。这种现象不仅反映了AI技术在现代社会中的渗透力，也揭示了技术如何在不同群体中被解读、接受或抵制。然而，当前关于用户如何理解这类技术的研究仍处于起步阶段，大多数研究基于实证主义和功能主义范式，主要关注技术特性如何影响用户的采用意愿，而较少探讨用户如何通过话语实践来构建和重新定义技术的意义。

在这一背景下，本文提出了一种基于社会表征理论（Social Representation Theory, SRT）的分析框架，旨在揭示用户如何在特定的在线环境中对LLM驱动的聊天机器人进行集体意义建构。SRT强调，社会表征是人们通过沟通和互动将陌生现象转化为熟悉认知的过程，它不仅涉及认知层面的解释，还包括情感、文化和社会因素的交织。本文通过分析243,191条用户生成内容（UGC），探讨了用户如何通过不同的话语策略和情感机制，形成对LLM聊天机器人的四种社会表征：创意伙伴、多用途工具、连接性黑客马拉松以及权力技术。这些表征不仅反映了用户对技术的多样态度，还揭示了他们在人机互动中如何重新定义自身的角色和行为。

### 方法论与数据来源

为了深入分析这些社会表征的形成过程，本文采用了一种混合方法，结合计算分析和定性文本分析。研究对象为OpenAI的ChatGPT，因其在学术、媒体和公众讨论中具有高度的影响力，被视为典型的社会对象。研究团队聚焦于Reddit平台上的“r/ChatGPT”子论坛，该论坛在数据收集期间拥有约420,000名成员，提供了丰富的UGC数据。通过OpenAI的专用API，研究人员获取了2022年12月1日至2023年2月28日期间发布的所有讨论内容，共计243,191条。经过数据清洗和预处理后，最终形成了包含137,786条文档、2,436个术语和2,268,822个标记的精炼语料库。

在计算分析阶段，研究团队首先进行了情感分析，以识别用户对ChatGPT的整体态度。情感分析采用了一种面向社交媒体数据的自上而下词汇方法，并经过验证适用于当前的研究场景。每条帖子被赋予一个从-1（负面情感）到1（正面情感）的情感极性得分。随后，研究团队采用结构主题模型（STM）进行无监督主题建模，以探索ChatGPT在社交媒体讨论中被如何表征。STM是一种基于潜在狄利克雷分布（LDA）算法的变体，它能够通过文档级别的元数据分析，揭示不同主题之间的关系。

在定性分析阶段，研究团队对每个主题下最具代表性的50条帖子进行了人工编码，共计1800条。这一过程分为三个阶段：首先，研究人员从帖子中提取具有意义的原始数据；其次，将数据从第一层编码逐步归类为第二层编码；最后，通过团队协作，对编码结果进行统一和深化。这种多阶段的分析方法，使得研究能够同时关注宏观趋势和微观话语细节，从而全面揭示用户对LLM聊天机器人的社会表征机制。

### 社会表征的形成机制

研究结果揭示了四种主要的社会表征，每种表征都与特定的表征机制相关联。第一种表征是“创意伙伴”，它通过“拟人化”和“神化”机制形成。拟人化机制使用户将ChatGPT视为具有人类特质的伙伴，例如将其比作“朋友”、“孩子”或“教练”。这种拟人化的倾向，使得用户能够以更亲切的方式与技术互动，从而增强其接受度。与此同时，神化机制则将ChatGPT描绘为一种具有无限创造潜力的“魔法工具”，用户将其与科幻文化、哲学思想以及流行文化中的象征性对象相联系。这种双重机制使得ChatGPT既被赋予了情感上的亲密性，又被赋予了超越现实的神秘感。

第二种表征是“多用途工具”，其形成依赖于“历史化”、“技术解释”和“道德化”机制。历史化机制将ChatGPT与过去的工具（如“助行器”、“教育软件”和“计算机”）相类比，从而帮助用户理解其功能和应用场景。技术解释机制则强调ChatGPT作为一种“机器学习应用”或“统计算法”，试图通过技术话语将复杂的技术特性转化为更易理解的形式。道德化机制则进一步将ChatGPT的使用与用户的责任联系起来，认为技术的输出质量取决于用户输入的道德意图和清晰性。这种多维度的表征方式，使得用户能够在不陷入极端立场的情况下，对技术保持一种务实和伦理导向的态度。

第三种表征是“连接性黑客马拉松”，其核心机制是“越狱”（jailbreaking）。用户通过复杂的逻辑谜题和对抗性提示，试图突破ChatGPT的内容过滤机制，将其视为一种需要被挑战和重新定义的技术。这种越狱行为不仅是一种技术操作，更是一种文化抵抗的象征，用户通过展示如何绕过系统限制，来重新确立自身的主导地位。这一表征机制反映了用户对技术控制的不满，以及他们希望通过技术“颠覆”来实现自我表达和创造性突破的愿望。

第四种表征是“权力技术”，其形成机制包括“技术拟人化”和“阴谋论”。技术拟人化机制将ChatGPT描述为一种具有潜在威胁的“阉割工具”，认为其在某些情况下可能被用于控制用户行为或影响社会结构。阴谋论机制则进一步将ChatGPT与精英控制和权力集中联系起来，认为它可能被用于塑造公众舆论或维持社会秩序。这种双重机制激发了用户对技术的深层焦虑，同时也反映了他们对技术可能带来的社会不平等的担忧。

### 理论贡献与实践意义

本文在理论层面做出了多项贡献。首先，它拓展了关于LLM聊天机器人接受度的研究，不仅关注技术特性对用户行为的影响，还强调了用户如何通过话语实践来构建技术的意义。这一视角挑战了传统的技术采纳模型，将用户的态度视为一种社会过程，而非单纯的个体选择。其次，本文进一步深化了对社会表征机制的理解，揭示了用户如何在不同情境下运用多种话语策略来重新定义技术的角色。例如，用户通过“越狱”行为不仅表达对技术控制的不满，还构建了一种集体抵抗的文化实践。

在实践层面，本文的研究结果对AI服务提供商和政策制定者具有重要启示。对于AI服务提供商而言，了解用户对技术的多样态度，有助于他们调整产品设计，以更好地满足用户需求并减少负面感知。例如，Google在推出Gemini模型后，因生成历史不准确的图像而遭遇公众 backlash，这表明技术的某些特性可能被用户赋予特定的社会意义，进而影响其接受度。因此，AI服务提供商需要关注用户对技术的感知，并据此调整其内容政策和技术架构。

对于政策制定者而言，本文的研究揭示了媒体在塑造公众对新兴技术看法中的作用。主流媒体往往倾向于制造技术的“科技奇迹”或“潜在威胁”，而这种媒体叙事可能影响公众对技术的接受度。然而，研究结果也表明，用户在在线社区中的讨论往往更加现实和复杂，他们倾向于根据技术的实际应用和潜在风险进行判断。因此，政策制定者应避免依赖媒体的极端叙事，而是关注技术可能带来的具体社会影响，并据此制定相应的监管措施。

### 未来研究方向

尽管本文在分析方法和研究对象上具有一定的创新性，但仍存在一些局限性。首先，研究时间跨度较短，仅涵盖了ChatGPT发布后的三个月，这可能无法全面反映技术在长期发展中的社会表征变化。因此，未来研究可以扩展时间范围，以观察社会表征的演变过程。

其次，本文主要关注了用户对ChatGPT的集体表征，而忽略了个体层面的动机和行为。虽然SRT强调社会表征是群体层面的建构过程，但个体的互动和反馈同样重要。因此，未来研究可以采用现象学方法，深入探讨个体如何在特定的在线环境中与技术互动，并形成自己的表征。

第三，本文的研究局限于Reddit这一单一平台，而不同社交媒体平台可能提供不同的意义建构路径。例如，Twitter的短文本形式可能更倾向于快速传播技术的正面或负面信息，而Facebook的互动性则可能促进更深入的讨论。因此，未来研究可以比较不同平台上的社会表征，以揭示技术在不同语境下的多样解读。

最后，本文的研究对象仅限于ChatGPT，而LLM驱动的聊天机器人种类繁多，用户对它们的表征可能有所不同。因此，未来研究可以探讨不同聊天机器人之间的社会表征差异，以更全面地理解用户对LLM技术的整体态度。

### 结论

本文通过结合计算分析和定性研究，揭示了用户如何在特定的在线环境中对LLM驱动的聊天机器人进行意义建构。研究结果表明，用户对技术的感知和态度并非单一，而是受到多种话语策略和情感机制的影响。这些社会表征不仅反映了用户对技术的多样解读，也揭示了他们在人机互动中如何重新定义自身的角色和行为。

在理论层面，本文拓展了SRT的应用范围，展示了如何通过计算方法和人工编码相结合，深入分析技术的社会意义建构过程。在实践层面，研究结果对AI服务提供商和政策制定者提供了重要的参考，强调了技术感知在技术接受和监管中的关键作用。

未来的研究可以进一步探索社会表征的动态变化，以及不同平台和文化背景下技术的多样解读。这将有助于更全面地理解LLM技术在社会中的角色，以及如何通过话语实践来塑造其未来的发展方向。