生成式 AI 想象、设计出来的亲密与性互动幻觉模型
被平台设计出来的亲密关系，甜蜜抑或残酷？
第一篇论文的研究者从 X 上招募 14 名长期思考生成式 AI 与表达自由的用户，听他们谈 ChatGPT、Midjourney、DALL-E 和开源模型如何进入创作。用户对系统的理解即使不完全准确，也会改变信任、自我审查和绕过限制的方式。AI 是帮人说得更多，还是悄悄规定了表达的方式？当人逐渐成为生成文本的编辑，作者身份和责任该怎样安放？公共表达的边界，又由谁来设定？
AI 伴侣的亲密程度，有时取决于你买了哪一档订阅。第二篇论文从这种「被设计出来的亲密」切入，讨论平台一边提供陪伴，一边从用户的依恋中获得留存和收入，这会影响它怎样设计关系吗？如果涨价、功能下线或审核规则让亲密突然中断，损失应该由谁承担？当用户最私密的数据同时也是商业资产，我们还需要怎样的保护？这篇是概念建构、文献综述和研究议程相结合的论文，有好几个概念我都觉得提炼得蛮好的，虽然可能很多观点在我们之前的一些推荐中也有重复，但还是推荐关心 AI 与亲密关系这个议题的朋友看看。
祝今日读写愉悦，洞见深省。
前沿速递
当 AI 开口：用户如何想象生成式 AI 与表达自由
核心概念
生成式 AI 想象（GenAI imaginaries）：指人们围绕生成式人工智能形成的理解、期待、信念、担忧和行动脚本。它关注用户认为系统是什么、会怎样运作、由谁控制、会打开或关闭哪些社会可能性。生成式 AI 想象不要求用户准确理解模型结构或训练机制；一个人即使误判系统如何产生答案，这种判断仍可能影响其提问方式、信任程度、自我审查、绕过规则或转向替代工具。这个概念适合分析技术经验和社会后果之间的中介层：用户并非只被系统功能决定，也会根据自己对系统权力、偏见、限制和机会的理解来调整表达。
混合言说（Hybrid speech）：指人类与生成式 AI 共同生产的表达形式，其中人的意图、提示词、选择和编辑，与模型生成的词句、图像、论证或风格交织在一起。混合言说的关键特征是作者身份和责任归属变得不再直观：用户可能提供主题和目标，模型生成主要文本，用户再修改、发布并承担社会后果。这个概念帮助讨论 AI 辅助写作、AI 生成社交媒体内容、自动化公共评论等场景中的表达自主性。它关心的问题包括：表达是否仍能代表用户的判断，受众能否识别内容来源，平台或模型提供者是否也参与塑造了公共话语。
表达自主性（Expressive autonomy）：指个人能够反思、认可并为自己的表达选择承担责任的能力。它不仅涉及一个人是否被允许说话，也涉及表达内容是否经过自己的判断、是否能保留个人声音、是否能理解影响表达的外部条件。在生成式 AI 场景中，表达自主性会受到模型建议、默认风格、内容过滤、拒答规则和用户依赖程度的影响。例如，当用户反复接受系统给出的措辞，并逐渐不再形成自己的论证，表达自主性就可能减弱；当用户把 AI 输出当作草稿并主动改写、核查和确认，表达自主性则可能保留得更多。
算法话语（Algospeak）：指用户为了避开平台或 AI 系统的过滤、降权、拒答和审核规则，故意改变词语、符号或表达方式的策略。它常出现在用户知道某些词会触发机器审核，但又想继续表达相关意思的场景中。算法话语可以表现为谐音、代称、隐喻、拆字、新符号或绕开敏感词的描述。这个概念揭示了自动化治理如何改变语言本身：用户仍在表达，但表达方式已经被系统规则预先塑形，公共沟通也因此变得更隐晦、更分层。
研究问题
生成式 AI 已经进入写作、图像生成、翻译、观点整理和社交媒体发布等表达场景。既有关于表达自由的研究较多来自法律、哲学、社交媒体推荐算法和内容审核研究，重点常放在平台如何排序、删除或降低内容可见度。生成式 AI 带来新的问题，因为它直接参与生成文本、图像和论点，影响用户「说什么」和「怎样说」。论文把表达自由理解为受社会和技术基础设施塑造的实践，并关注用户自己的理解：这些理解即使不完全符合系统真实运行方式，也会影响用户信任、使用、回避或抵抗 AI 的方式。
在这个背景下，论文要回答的是：用户在用生成式 AI 创作内容时，如何理解个人层面的表达自由？用户怎样看待生成式 AI 与自身自主性、自我表达和个人声音之间的关系，尤其是 AI 在何种程度上帮助、限制或替代他们的表达？用户又如何想象生成式 AI 在社会层面塑造公共讨论和表达条件？
