1. 引言
近年来，基于自然语言处理技术的生成式人工智能出现并且广泛应用于各行各业，这一技术突破，不仅使得人机交互更加自然顺畅，而且在更广泛的社会文化领域中，也带来了更多可能性。隐喻理论认为媒介并非单纯的信息载体，而是一种隐喻，以一种隐蔽但有力的暗示来定义世界，能够影响现实世界乃至重构现实世界。人工智能作为一种新的媒介技术，正在塑造新的媒介环境，进而影响人们的认知和行为方式[1]。
生成式人工智能的研究和应用已经取得了较为成熟的成果，学者研究主要集中在语言模型和图像生成等领域，从GANs的提出到Transformer模型的兴起，再到基于流的生成模型和扩散模型的涌现，生成式人工智能领域的研究不断取得新的突破。由OpenAI开发的ChatGPT等生成式人工智能已近乎实现人类语言的表达与理解能力，在图像生成方面，DALL-E、Midjourney等模型可以根据用户输入的文本描述生成逼真的图像，例如，用户输入“群山高耸、巍峨绵延”，DALL-E可以生成多种符合描述的图像样本，这展示了文本与视觉内容生成技术融合的巨大潜力。国内学者在多个领域进行了广泛深入的研究。在语言学领域，余梦珑等学者进行了对生成式人工智能关键性语言问题的分析，提出了“幻觉事实”、“语境感知”的概念，指出了生成式人工智能的实际语言能力受限于统计学基础和开发端偏见的潜在局限性；在艺术学领域，吴琳等学者探究了生成式人工智能参与艺术创作时暴露出的感性经验欠缺的问题，为学界提供了新的思考角度；在新闻学领域，胡翼青等学者从媒体融合的角度出发，指出了生成式人工智能破解传统媒体产能困境，服务于新闻业的可供性。
本研究选取以内容生产为核心的社交媒体平台小红书作为研究对象，研究了生成式人工智能在小红书平台内容设计领域的具体应用以及当下面临的多重困境，不仅有重要的理论价值，而且有广泛的应用前景，对青年创作者的综合素质提出了新的要求，有助于提升平台的内容质量和生产效率，还能够为其他社交媒体平台的内容生产提供有益的借鉴和参考。
本研究采用混合研究方法，整合文本分析法与半结构化深度访谈法，系统探究生成式人工智能对小红书平台内容设计的赋能机制与影响路径。研究设计遵循“数据三角验证”原则，通过定量内容分析与质性用户洞察互补，确保结论的效度与信度。本文采用分层随机抽样法，聚焦“生成式人工智能”的关键词标签，从时尚、美妆、知识科普、家居、宠物五大垂类中，分别抽取2024年8月至2025年2月期间发布的视频内容各20条(N = 100)，基于研究目标构建三级编码框架(见表1)。
本研究采用目的性抽样，选取7名小红书活跃用户为受访对象(见表2)，每位受访者的访谈时长约40~50分钟。在7位受访者中，男性2位，女性5位，年龄为19~27岁，覆盖学生、职场、个体户等核心用户群体，能够有效反映多样性观点，所有受访者都曾在平台上刷到过生成式人工智能应用的内容。本文主要围绕AI内容感知–使用体验–价值认同三维度的话题与受访者展开深度访谈，通过对访谈收集的资料进行整理分析发现，受访者虽然在个人基本信息方面存在较大的差异，但是对于生成式人工智能应用在平台内容的感受和态度存在一定程度的相似性，在实用价值认同、情感价值分化和质量风险担忧三个方面存在共性特征。
Table 1. Content information encoding
表1. 内容信息编码
范畴化 |
概念化 |
标签化 |
互动率 |
高效工作流 |
含有痛点解决方案和情感化表达的脚本 |
完播率 |
风格化明显 |
作品中含有赛博朋克滤镜、超现实场景等视觉元素 |
话题衍生量 |
多模态创新 |
通过文本转视频、图像风格迁移等跨模态生成技术激活内容娱乐性 |
Table 2. Basic information of the interviewee
表2. 受访者基本信息
编码 |
性别 |
年龄 |
身份/职业 |
访谈时间 |
对于生成式人工智能应用在平台内容
的感受和态度 |
1 |
女 |
19 |
学生 |
40 |
效率提升、创意肯定 |
2 |
女 |
21 |
学生 |
45 |
趣味认同、同质化批判 |
3 |
男 |
20 |
学生 |
40 |
视觉冲击、内容新奇 |
4 |
女 |
25 |
广告公司职员 |
50 |
逻辑认可、效率依赖 |
5 |
男 |
22 |
学生 |
45 |
趣味吸引、情绪放松 |
6 |
女 |
20 |
学生 |
40 |
效率支持、同质化担忧 |
7 |
女 |
27 |
个体户 |
40 |
技术前沿、实用价值 |
2. 生成式人工智能在小红书内容设计的具体应用
在生成式人工智能重构社交媒体内容生产范式的宏观背景下，本文进一步聚焦平台创作者、平台用户和平台本身三个主体，探讨生成式人工智能如何嵌入具体平台设计实践并重构生态逻辑。这种技术、用户与平台的三重互动，正通过内容设计创新、关系网络重构和消费景观再造三个维度展开深入演化。
2.1. 内容设计及创作赋能
互联网时代大量的信息冲击，促成了用户获取和处理信息能力的外向化成长。个体越来越依赖于他人分享的经验和知识来做出决策，与此同时，多个社交媒体的迅速发展，使得人类社会知识分享的范围和效能得到提高，越来越多的人倾向于在社交平台上获取知识信息，而生成式人工智能的介入显著提升了知识共享的广度与效能[2]。
后疫情时代，人们对于泛知识的需求更加旺盛，知识需求呈专业化、精品化、垂类化等多元特点。小红书是近年来最具代表性的社交媒体平台之一，作为一个以内容为核心的社交媒体平台，其内容生产的效率和质量直接关系到平台的竞争力和用户体验，目前小红书月活量已经突破2.6亿，具备极大的用户体量和有效的信息传播效果，也成为了技术赋能内容创新设计的标杆场域。在人工智能技术环境的冲击下，数字内容产品属性在一定程度上发生变化，在传统媒体时代，媒介信息的传播方式往往比较单一，人们只能被动接受媒介信息，且所有信息都为整个社会所共有，内容产品的公开属性比较显著。互联网时代，技术的发展使得消费者能够参与到内容产品的生产过程中，内容产品的传受关系发生巨大变化，生产者和消费者身份融合，出现了“产消合一者”[3]。在小红书这样的社交平台上，用户不仅是内容的消费者，也是内容的生产者。传统的内容生产以长期驻扎平台进行创作并拥有大量“粉丝”跟随的意见领袖(KOL)为主导，而数字技术的出现与普及给普通用户甚至社会弱者一种独特的“赋权”，这里的赋权是指一种社会交往、参与、表达与行动实践。丹尼尔·戴扬在2013年提出针对新媒体的“可见性”概念，所谓“可见性”是指能否被他人看见、能否吸引他人的注意力。当获得的注意力达到一定规模时，即产生了可见性[4]。在当下的平台场域中，每个人都有可能获得可见性，甚至突破自身圈层，即便是基于自身的普通经验内容，也有可能获得数以万计的点赞关注，而飙升的数据背后即是不断上升的商业价值和自我认同的社会价值，在理性和感性的驱使下，越来越多的创作者纷纷涌向这块诱人的“蛋糕”，而生成式人工智能的出现及应用则在不断拓宽这块“蛋糕”的深度和外延。
根据小红书官方公开数据，截至2025年2月，小红书“AI”词条下的作品浏览量已达36.6亿次，据此可知这一话题在站内有着爆发式的影响力和传播效果，深刻影响着平台内容走向。在观察样本中，87%的作品含有AI生成标识、72%的标题包含“效率工具”、“零基础创作”等效能关键词，而65%的视觉元素呈现明显的风格化特征，14%的作品将AI从工具层提升至内容本体。
数据表明，AI技术已深度融入内容生产全链路，通过技术可见性强化创作者身份标识，同时以效率叙事重构用户认知框架。这种技术赋能的显性化趋势，本质上是生成式AI对传统内容生产成本的颠覆性解构。在传统平台KOL主导的创作体系中，内容生产设计存在高时间成本、高技术门槛及高试错风险三重壁垒，而当前生成式人工智能工具通过预设平台调性模板与用户行为算法，使创作者得以实现“输入–优化–发布”的敏捷工作流，通过向创作者提供热门笔记所具备的“痛点–解决方案”框架，精准匹配平台特质和用户需求，这种结构化内容输出不仅提升创作效率，更通过数据驱动的用户洞察激发创意迭代。技术赋能使“产消合一者”群体规模扩张，创作成本持续降低，普通创作者借助生成式人工智能工具可实现内容生产效能提升3~8倍，彻底打破传统创作的门槛限制。
技术赋能的纵深发展催生了“AI原生内容”新赛道，平台开始涌现大量AI本体作品，让传统实拍作品无法实现的超现实风格作品得以呈现，这种创作模式的革新印证了列斐伏尔的空间生产理论——当技术可供性突破工具属性边界时，平台正在孕育兼具功能价值与观赏价值的“数字巴洛克”新美学形态。
生成式人工智能工具的嵌入突破传统内容设计限制，通过跨模态生成技术激活内容深度。数据显示，融合人工智能特效的视频互动率达普通内容的2~3倍，可见生成式人工智能工具深度适配平台特性，获得优先推荐权重。这种“技术优化→流量倾斜→商业转化”的闭环，让个体经验突破圈层限制，进一步激发了用户的创作热情，使得UGC成为平台上不可或缺的一部分，推动小红书内容生态向“全民创作”时代演进。
2.2. 用户体验感和认同感赋能
社交软件逐渐成为人们认知世界、建立关系的窗口，而社交软件和搜索引擎的结合推动了一场新的工具性互动，随着技术的发展，社交媒体呈现出应用场景生活化、问答交互性、需求契合性的优势，在人工智能的辅助下，社交媒体能够针对用户需求进行内容设计、智能推送，更多用户倾向选择社交媒体平台进行内容检索，互联网的应用模式逐渐从传统的“人–机”交互模式转变为“社会化”的交互模式[5]。社会认知理论认为，用户在与人工智能生成内容的互动中形成三重正向循环：其一，算法推荐的内容曝光精准匹配用户需求，触发积极使用行为；其二，用户通过点赞、收藏等数据实践获得即时反馈，强化其对平台内容生态的归属感；其三，持续的情感满足进一步巩固用户粘性，进而形成对平台内容生态的隐性依赖。
从访谈结果来看，生成式人工智能技术深度嵌入平台内容生态后，用户普遍感受到技术赋能的积极价值，“AI辅助生成的内容最好的地方在于内容准确并且框架十分清晰，有帮助我更好更迅速地定位到我真正需要的东西。尤其是在学习中，有大数据帮助生成的框架大大提高了我对知识的摄取效率”(编号6)。“我觉得AI工具本身是具有前沿探索性的，我之前在小红书刷到过一个博主把某综艺里面的人物生成了一个模拟动物的二创视频，首先给我的感觉是很有趣，我也觉得创作者的实践也能给我们普通人一些示范和启发，帮助我们利用AI工具掌握生活技能”(编号7)。技术驱动的效率提升与情感满足，重塑了用户对社交媒体工具的价值认知。
在获取目标信息的过程中，用户能够与其他个体产生互动性联结，产生了一系列网络互动实践，数字技术和社交媒体平台成为人们关系的中介。新陌生人社交的出现一定程度上弥补了当代人的孤独感，由此建立的轻社交能让用户从中获得价值感。智能化推送机制催生了新型群体归属模式。小红书用户的工具性互动不仅是对信息需求的过程，也是网络社交、寻求认同的过程。认同是个体对自我和他人的理解，自我身份认同和群体身份认同是两种基本的表现形式[6]。“我在小红书刷到人工智能生成的视频的时候，会觉得非常的有趣，博主把一些天马行空的东西融合进视频里，而且这类作品我感觉一般数据都很好”(编号5)。创作者利用AI生成的趣味性内容将现实中不会发生的想象可视化，使具有相似审美偏好的用户自发聚集，在浏览过程中建立对特定兴趣圈层的认同。“我本身是创意相关行业的，每次刷到有AI元素的内容不仅是觉得很有视觉冲击和创意，很大程度上还能够给我自身带来一些灵感”(编号4)。这种技术中介的轻量化社交，不仅满足了用户的信息需求，更通过情感共鸣构建了虚拟社群的归属感——用户在与人工智能生成内容的互动中，逐渐完成从“信息消费者”到“价值认同者”的身份跃迁，最终实现自我价值与群体归属的双重满足。
2.3. 创新应用及营销赋能
美国社会学家霍曼斯最早提出社会交换理论，将人与人之间的互动行为看成是一种计算得失的理性行为，认为人类的一切行为、互动都是为了追求最大利益的满足而发生的交换，小红书用户的涌入行为和粘性的产生很大程度上离不开利益的驱使。作为非单一类社交软件，小红书的电商平台与其内容社区并存，拥有独特的种草模式和大量的优质消费群体，一直以来都具有很高的商业价值，吸引了大量品牌的入驻和合作，在人工智能等智能化技术的应用背景下，平台的商业模式也在发生转型，近年，随着品牌、商家入驻，通过小红书进行购物的方式逐渐吸引受众，创作者的内容下方就附有商品链接，用户点进博文接受推荐后即可直接购买的方式，从而也衍生出了新型的“社区 + 电商”模式。
弗尔茨等学者对景观进行了界定，他们认为“景观是少数人演出而多数人默默观赏的某种表演。”传播技术的发展推动了景观的弥散和渗透，大众被媒介生产的景观包围，符号堆积形成了媒介的消费景观，小红书的消费模式在一定程度上就符合这一逻辑，从视觉信息消费场景构建来看，种草笔记、短视频、直播等新业态营造了丰富的媒介场景，延伸了用户的视听空间，人工智能的应用对于场景的美化有着关键作用，在提升用户参与度的同时刺激消费欲望，实现与用户的多元互动。
3. 生成式人工智能在小红书内容设计的现存问题分析
在探讨生成式人工智能为小红书内容设计带来的技术赋能与创新范式的同时，其技术局限性对平台生态的潜在威胁也不容忽视。本文将聚焦算法技术局限与人文价值传导的深层矛盾，通过真实语境理解偏差、“幻觉事实”生成、创作者素质差异三个维度，系统解构人工智能技术在内容创作场景中引发的质量塌陷风险，揭示其对平台信息可信度、用户情感连接及社区生态健康产生的复合型影响。
3.1. 生成式人工智能在真实语境理解上的局限性
人工智能与内容设计的巧妙结合，在今天不仅是一种从主题到形式再到技术都令人惊叹的前卫成果，而且二者的结合还在不断扩大文化创作的外延和人工智能的边界。但是生成式人工智能自身的弊端以及创作者素质不高等情况都给小红书平台内容生产带来了隐患。生成式人工智能的显著问题之一在于其内容生产基于统计学而非事实，缺乏对真实语境的理解。现实语言环境基于过往经验、复杂文化背景和特定情境，而生成式人工智能无法还原人类语言深层结构的复杂性与动态表征，也无法理解语言价值观的内在联系与差异以及语用层面的交互影响，因此生成式人工智能在复杂语言应用场景下具有一定局限性和隐患性。小红书的受众主要是年轻人，尤其是大学生群体，这一群体普遍面临着学业、社交、就业等压力，小红书基于数字媒介的社交可供性，向用户推送符合其情感需求的相关内容，协调用户的情感属性，提供社交网络场景，让用户在虚拟社交中体会到不同程度的认同感和凝聚力。任何个体都可以自由参与到话题互动中，这意味着任何个体都可以在相同符号内的群体互动中获得情感能量和反馈。因此在一些具有情感属性的话题中，内容创作者如果过于依赖生成式人工智能基于大数据所产出的结论，则可能会削弱内容中的情感属性，影响用户的体验。“虽然生成式人工智能的辅助能够让一些我喜欢的博主加快更新速度，但是有些内容的设计和营造存在同质化的问题，看多了还是会觉得审美疲劳”(编号6)。
3.2. 生成式人工智能的“幻觉事实”与误导性结论问题
生成式人工智能的另一个显著问题在于其通过提示语生成的看似高质量的回答，可能是“幻觉事实”(Hallucinated Facts)与误导性结论，此类问题源于自然语言处理模型的底层逻辑缺陷，这是自然语言处理模型中的常见问题，体现出生成式人工智能语言表面合理性与现实真实性间的差异。若内容创作者未对人工智能输出的内容进行事实甄别和情感判断，则可能导致小红书平台信息可信度下降，甚至引发用户对内容的信任危机，损害平台长期发展的良性生态。“有时候我也会刷到一些AI味很浓的视频，一眼就是AI生成的，会让人有些观感不适”(编号2)。
3.3. 创作者素质差异对平台生态的双向影响
生成式人工智能发挥作用的偏向主要取决于使用者，即小红书内容创作者，想要创造出高质量的内容，创新能力、学习能力、工具使用能力、社会责任感都是必不可少的素质。高素质的内容创作者能够合理利用生成式人工智能提高自身的创作效率、产能和内容质量，为关注者呈现更多富于实用价值和情感价值的优质内容。也有一部分创作者的内容生产过分追逐流量变现这一目的，创作内容过分依赖于生成式人工智能的观点，使得产出内容空洞无力，缺乏事实依托和情感表达，同样也会影响用户的观感和消费欲望，以及平台的健康良性发展。
4. 破解生成式人工智能在小红书内容设计应用困境的路径探析
生成式人工智能作为科技时代的产物，自身的技术属性导致其在具体应用中很难避免感性价值的缺失，因此当前破局关键在于将AI定位为“文化转译者”而非“内容生产者”，通过技术架构创新构建“人类价值观护城河”，在提升创作效率的同时守护内容的情感真实性与文化适切性。这需要平台方、创作者、技术开发者形成价值共创生态，最终实现工具理性与价值理性的动态平衡。
4.1. 坚持人的价值理性，探索“价值观引导创作范式”
内容创作者在创作时应当坚持价值理性，避免单纯依赖生成式人工智能所生成的冰冷数据。例如，小红书上一些知识科普类博主，在分享学习方法、职业规划等内容时，结合自身的真实经历和感悟，而不是直接照搬生成式人工智能生成的笼统模板。他们从自身的价值判断出发，传递积极向上的内容倾向，引导用户树立正确的价值观。这种方式不仅能够增强用户对于内容的情感共鸣，也让用户在得到实用价值的同时感受到情绪价值，强调人的价值判断和情感表达在其中的核心地位。除此之外，平台可以推动构建“情感计算增强系统”，关注用户在使用时的情感需求，开发多模态情感识别模型，借用技术之手量化内容的情感支持价值，并据此给用户推送相关内容，及时满足用户的感性价值需求。
4.2. 科学管理人工智能，打造“动态内容治理模型”
算法和数据是构建人工智能的技术基础。因此，平台应当首先围绕这些核心技术建立和完善相应的治理体系和机制，建立一套科学的人工智能使用规范和内容审核机制。针对生成式人工智能容易产生的 “幻觉事实”问题，平台可以利用人工智能技术本身进行反向筛查。比如，通过语义分析和事实核查算法，对生成式人工智能生成的内容进行真伪判断和语境合理性分析，一旦发现问题内容，及时进行标注和处理。其次，在规则层面，平台应当积极探索并健全相关政策制度，通过预见性政策措施来强化应对危机，建立“AI创作标识 + 人工认证”分级体系，强化创作者和用户对于人工智能创作的区分意识。政府方面也应当发挥力量，在科技革新的浪潮中加强技术管理，并积极利用人工智能力量加强社交平台意识形态宣传。
4.3. 增强人的主体性，构建“人机协同创作体系”
平台创作者过度依赖生成式人工智能导致内容趋向同质化或低质化是阻碍生成式人工智能纵深发展的困境之一，保持个体的主体性是创作者在人工智能浪潮中得以存续且维持竞争力的关键，也是推动人工智能客体树立正确价值导向、沿着有利于人类社会发展方向平稳向前的核心力量。因此，创作者要提升自身能力，合理化运用生成式人工智能，例如，创作者可以先用生成式人工智能获取一些创意和步骤建议，但实际的文案撰写与操作过程以及个人对主题的独特理解和感受，都由创作者个人完成。这样既能利用生成式人工智能的高效性，又充分发挥了人的主观能动性。平台可以提供相关培训课程，帮助创作者提升人机协同创作能力，如如何优化提示语以获取更精准的生成内容、如何将生成内容与自身创意相结合等。同时，鼓励创作者之间分享人机协同创作的经验和技巧，形成人机协同创作的和谐氛围，共同推动小红书内容质量的提升。
5. 结语
在日新月异的新媒体环境下，生成式人工智能对于媒介的渗透也在不断突破着人们的想象，生成式人工智能为小红书的内容设计带来了诸多创新和变革，在图文内容创作辅助、视频内容创作、个性化内容推荐以及用户体验感、创新营销等方面发挥了重要作用，智能工具在此背景下被赋予媒介新的意涵，其智能算法给媒介带来新的变革，不断塑造新的媒介生态。然而，在应用过程中也存在内容质量参差不齐、版权与隐私问题以及技术依赖与就业冲击等一系列问题，面对生成式人工智能在小红书内容生产领域应用的困境和弊病，需要多方协同发力，共同应对。平台自身应当加强警惕，向新技术借力时也要防止被技术腐蚀，加强监管机制，防止内容创作者生成内容过度依赖生成式人工智能的情况发生，加强对创新内容的奖励机制，激发创作者创新热情，与相关商家、MCN机构合作时也应当明确规定，保障内容质量，只有多方合力才能不断适应新时代、新技术的变革和发展。本研究受限于样本规模与平台数据开放性，未来可结合多模态AI (如视频生成技术)拓展研究场景，并基于“负责任创新”理论构建伦理治理框架。
致 谢
在本文的推进过程中，我心怀感恩深感荣幸，向所有给予我无私帮助和支持的人们表达我最诚挚的谢意。感谢给予本项研究转载和引用权的资料、图片、文献、研究思想和设想的所有者。感谢老师在论文撰写过程中对我的悉心指导，感谢家人朋友在求学过程中给予我的支持和鼓励。他们的帮助与支持，是激励我完成本项研究和继续前行的重要动力。
基金项目
1) 2024年大学生实践创新训练计划项目：生成式人工智能对小红书内容生产影响路径研究(2024NFUSPITP0082)。
2) 江苏省社科基金项目：智媒时代青少年短视频知识传播困境及其引导研究(22XWC004)。