生成式AI带来了一个反常识的难题：当传播者主动告知受众“这段内容由AI生成”，有时反而会削弱受众对传播者的信任。
作者：毕研韬 发表时间：2026年9月25日
2025年，奥利弗•席尔克（Oliver Schilke）与马丁•赖曼（Martin Reimann）在Organizational Behavior and Human Decision Processes刊发的研究，依托13项实验、4093名受试者的数据发现：在各类任务与职业场景中，主动披露AI使用情况的主体，总体获得的信任评价低于未披露主体。研究者认为，其中一项核心机制，是受众会重新评判传播者的合法性。
由此引出一个值得深入探讨的问题：倘若透明会增加信任成本，我们是否仍应当要求传播者保持透明？
一、AI披露为何会改变信任判断？
AI披露所改变的，不只是受众对技术的认知，更是受众评判传播者的逻辑。
当人们知晓内容有AI参与生成，便可能产生追问：这项工作究竟是谁实际完成？人的参与占比有多少？传播者是否承担了足够责任？这份内容究竟代表谁的立场？
受众的关注点，便有可能从“内容本身是否可信” 转向“传播者本身是否值得信任”。
席尔克与赖曼的研究表明，这类信任下降并非单纯的“算法厌恶”。即便调整披露形式，或将AI披露设置为自愿或强制模式，信任损耗依旧存在；倘若AI的使用并非传播者主动披露，而是由第三方揭发，信任受损的程度会更为严重。
这揭示出一处关键差异：主动披露AI使用，可能造成即时信任下滑，但刻意隐瞒AI使用，会带来更大的长期信任风险。这正是AI透明度议题最值得研讨的核心。
二、选择“不披露”，问题是否会更加严重？
设想一种极端情形：由于披露AI会降低信任，越来越多机构、媒体、企业与个人选择不予披露。
短期来看，他们或许可以规避AI披露带来的信任损失，但从长期视角，会催生更为复杂的后果。
受众所见内容看似为人类创作，实则越来越多地经由机器参与生产；受众无法分辨哪些内容经过AI生成、改写或筛选。
这将造成信息生产过程的信息不对称：传播者清楚内容的生产方式，受众却一无所知。
一旦这种不对称普遍化，受众便无法判断自己面对的究竟是人的判断、机器的运算，抑或是二者结合的产物。
更为严峻的是，倘若某一传播者长期隐瞒AI使用的事实被曝光，受到冲击的将不再单条信息的可信度，受众会重新评估该传播者整体的公信力。
由此，AI透明度陷入典型的伦理困境：披露，可能削弱当下的信任；不披露，则可能损害长期信任根基。
三、伦理层面不能将“信任”作为唯一评判标准
这也说明，“披露后信任下降”并不能直接作为反对AI披露的理由。
伦理规范首要回应的，并非“如何让传播者获取最高信任”，而是受众是否有权知晓与其判断相关的重要事实。
如果一条关乎公共利益的信息完全由AI生成，受众是否应当知情？如果记者借助AI整理采访素材，是否必须作出披露？倘若医生、律师、教师或是政府机构利用AI辅助开展专业工作，披露标准是否应当统一？
这些问题，无法简单以“一律透明”或“完全不透明”回答。
AI参与程度不同，潜在风险不同，受众需要知悉的信息自然也存在差异。
这也是当前AI治理的演进方向：从要求所有AI使用“一概披露”，转向依据内容属性、使用方式、受众风险以及人工责任，差异化设定透明度要求。
例如欧盟《人工智能法案》第50条规定，由AI生成或篡改的深度伪造内容必须予以披露；面向公众、涉及公共事务的AI生成文本，若未经人工审核、无人承担编辑责任，同样需要披露，相关AI生成内容还应附加可检测标记。
可见，制度设计所要回答的，并非“AI透明是好是坏”，而是：在哪些情形下，受众必须知晓AI参与了传播活动？
四、真正需要化解的，是“透明带来的信任成本”
因此，AI时代需要重新理解透明。
过去我们常将透明理解为正向传导机制：透明度越高→信息越完备→信任越高。
但AI的出现证明，这一公式并不总是成立。透明有时会显露出传播者与受众之间原本隐匿的距离，也会凸显人与机器之间的责任边界，由此产生信任成本。
席尔克与赖曼后续进一步研究AI披露和合法性的关联，提出AI使用会触发受众对内容“典型性”“承诺性”与“真实性”的疑虑。简言之，受众未必认为AI本身输出不准，而是会觉得使用AI的做法，偏离了“人应当如何完成该项工作”的社会规范。
这就把议题从“AI本身是否可信”推向更深层次：何种AI使用方式，能够获得社会层面的合法性？
五、文化因素会进一步调节这套信任机制
2026 年，阿马尔•穆罕默德（Ammar Mohamed）在《Frontiers in Communication》提出“文化信任校准框架”（Cultural Trust Calibration Framework），进一步探讨AI中介传播中的文化差异。
该框架提出：身处不同文化与语言环境的受众，会依托不同线索，判断AI传播内容是否可信。
部分受众优先关注内容准确性，部分关注是否有人真实参与，部分看重传播者能否承担责任，还有些受众更在意传播者与自身所属文化之间的关联。
因此，同样一则AI披露信息，在不同文化环境中，会引发截然不同的信任反应。
这意味着，未来关于AI传播的研究，不能仅考察“AI披露是否有效”，还需要厘清：谁需要知情？需要知道哪些信息？在何时告知？以何种形式告知？受众获知后又会如何解读？
这早已超出单纯的技术透明范畴，进入AI传播的伦理与制度设计领域。
六、AI时代需要的是“有意义的透明”
AI传播面临的真正挑战，在于我们过往对透明的理解过于简化。
透明并非目的，知情才是目的；披露的意义不在于塑造信任，而在于赋予受众独立判断的条件。
如果披露AI使用会增加信任成本，我们应当研究如何降低这一成本，而非以此为由默许隐瞒行为。
即便完全不披露可以换取短期信任，却会长期剥夺受众对信息生产过程的判别能力，这种“信任”本身便是脆弱的。
由此，AI时代应当建立的认知，既不是“AI使用越少就越可信”，也不是“透明度越高就越可信”，而是构建一种更为成熟的关系：让受众知晓AI介入的环节，让传播者明确最终内容的责任归属，同时让不同文化背景下的受众能够理解这种人机之间的责任划分。
这或许正是AI传播从“技术透明”迈向“可信传播”，所要解决的核心命题。
中秋良宵，月华如练。感谢各位的关注与陪伴，祝君花好月圆，万事从容，吉祥安康！
