技术赋魅与意义祛魅：生成式人工智能背景下知识传播的符号学分析

曹慧

doi:10.16607/j.cnki.1674-6708.2025.23.006

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技术赋魅与意义祛魅：生成式人工智能背景下知识传播的符号学分析

AI新视野 | 更新时间：2026-01-19

- 技术赋魅与意义祛魅：生成式人工智能背景下知识传播的符号学分析
- 技术赋魅与意义祛魅：生成式人工智能背景下知识传播的符号学分析
- 科技传播 2025年17卷第23期页码：71-73+78
- 作者机构：
  
  四川大学文学与新闻学院
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.16607/j.cnki.1674-6708.2025.23.006
  中图分类号： G206
- 纸质出版：2025
- 稿件说明：
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曹慧. 技术赋魅与意义祛魅：生成式人工智能背景下知识传播的符号学分析[J]. 科技传播, 2025,17(23):71-73+78.

曹慧. 技术赋魅与意义祛魅：生成式人工智能背景下知识传播的符号学分析[J]. PublicCommunicationofScience&Technology, 2025, 17(23): 71-73+78.
曹慧. 技术赋魅与意义祛魅：生成式人工智能背景下知识传播的符号学分析[J]. 科技传播, 2025,17(23):71-73+78. DOI： 10.16607/j.cnki.1674-6708.2025.23.006.

曹慧. 技术赋魅与意义祛魅：生成式人工智能背景下知识传播的符号学分析[J]. PublicCommunicationofScience&Technology, 2025, 17(23): 71-73+78. DOI： 10.16607/j.cnki.1674-6708.2025.23.006.

摘要

基于符号学视角，研究GAI赋能知识传播过程中的意义建构问题，发现：GAI依托大模型生成文本容易出现能指漂浮与符号幻觉问题，符号与现实语境可能存在偏差；GAI高速分发在宏观层面容易引发知识同质化与意义增熵，在个人层面加速了无限衍义与分岔衍义；在接收时，用户可能因为认知能力不足难以辨别生成内容的真伪，甚至因为过度依赖导致认知惰化。GAI既重塑了知识传播结构，也对真实性、解释权与伦理构成挑战，平台、用户需在技术赋魅中重建意义秩序，提升解释能动性。

Abstract

关键词

Keywords

references

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