3月23日下午，美国加州大学戴维斯分校传播学系冯波教授以“人工智能时代的支持性沟通”为题展开学术分享，围绕支持性沟通的过程机制、人机支持互动的差异以及人工智能谄媚现象等前沿议题进行了深入剖析。本次讲座由新闻传播学院和国际交流与合作处联合举办，新闻传播学院副院长杜智涛主持讲座。

讲座伊始，冯波教授从“人们为何会接受或拒绝建议”这一经典问题切入，梳理了建议采纳的关键影响因素，包括建议来源的专业性、可信度和受欢迎程度，以及建议内容的有效性、可行性和局限性。她指出，在不同文化语境中，人们对建议来源与内容的侧重存在差异，支持性沟通因此是一个深受文化情境影响的互动过程。

随后，冯波教授将讨论延伸至人工智能语境。她指出，相较于传统的人际支持，聊天机器人具有易获取、强匿名、少评判等优势，因此在信息与情感支持场景中展现出独特潜力。这也引出了新的研究课题：当AI成为支持的提供者时，支持性沟通的机制是否会发生改变？

围绕这一问题，冯波教授分享了自我披露场景下人类与ChatGPT支持性回应差异的研究成果。她指出，ChatGPT在互动投入和礼貌表达方面表现较好，回应更完整、更有条理；但在人类互动中更常见的互惠性自我披露，以及对深层次情感线索的敏锐捕捉，仍然是AI较难替代的部分。这表明，尽管AI能提供基础的支持性回应，但在细微的情感体察上，与真实的人际沟通仍存在显著差距。

冯波教授还进一步分享了其团队新近关注的“AI谄媚”现象，剖析了其与人际交往中的谄媚在关系结构、互动方式及传播后果等维度的差异。她指出，AI的谄媚行为虽然可以在短期内提升用户的满意度、自信心与认同感，但长远来看，容易引发认知与情感依赖、弱化批判性思维等风险。因此，未来有关AI支持性互动的研究，不应停留在技术效用的层面，更应深入考察其传播机制及潜在的社会后果。

在互动交流环节，现场师生围绕“AI谄媚与AI信任的关系”展开讨论。冯波教授指出，一方面，AI谄媚能提升用户的认同感与互动舒适度，进而提高其对AI建议的接受度；但另一方面，若这种迎合缺乏批判性反馈，一味顺应用户立场，也极易导致用户产生盲目信任。

本次讲座立足传播学理论前沿，回应了人工智能快速发展背景下支持性沟通研究的新议题。这不仅为师生理解人机互动中的支持机制与关系建构提供了新的理论视角，也为传播学研究如何应对生成式AI时代的现实挑战拓宽了思路。

图文 | 林腾

编辑 | 季小琳

审核 | 杜智涛