作为刻板印象“容器”的生成式智能:从“像化”框架到传播后效——基于文-图生成模型的混合研究  

作　　者：黄阳坤 苏思妮 高远 

机构地区：[1]清华大学新闻与传播学院 [2]中山大学新闻与传播学院 [3]上海交通大学媒体与传播学院

出　　处：《新闻记者》2024年第6期61-82,共22页Shanghai Journalism Review

基　　金：国家社科基金重大项目“智能时代的信息价值观引领研究”(项目编号:18ZDA307)的阶段性成果。

摘　　要：本研究通过一组混合研究设计,从传播研究的两个重点面向——内容与效果层面联合探究了一个问题:生成式人工智能文-图模型如何在主、客观上传递刻板印象。针对2140张AI人像的算法审计结果表明,作为“容器”的文-图模型继承、亦“超越”了既有刻板印象的“像化”框架:AI稳定地强化了亚洲人小眼、扁鼻、长且宽的脸、皱纹与瑕疵突出的面部等特征,令亚洲人形象被显著刻板化;黑人形象也受到一定贬损,其中“性化”是突出问题。随后面向中国被试(N=242)的实验研究发现,AI人像在内容框架上较真实人像折射出更突出、夸张的刻板印象,这影响人们对群体刻板印象的认识和感知;女性用户还有将AI产出的丑化人像投射至自身,进而导致个体自尊受损、技术抵制意愿增强。人正从机器处承受更严重的刻板印象表达和更负面的心理后效,智能时代个体身心健康与人机、人技关系面临危机,这些直指智能社会的底层秩序挑战。

关 键 词：生成式人工智能 刻板印象 视觉框架 传播效果 算法歧视 传媒伦理 

分 类 号：TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] G206[自动化与计算机技术—控制科学与工程]