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作者：赵靓;
单位：中山大学;
摘要：随着生成式人工智能技术深度嵌入社会生产与日常生活，AI“污染”的话语及其相关现象正成为公众关注与学术研究的重要议题。当前讨论主要集中于物质性污染和精神性污染两个维度：前者指大模型训练与内容生成高度依赖能源与硬件资源，产生大量电子废弃物，对生态系统构成系统性威胁；后者表现为生成内容中的数据失真、语义冗余、逻辑紊乱与虚假信息泛滥，干扰社会知识生产，造成公众认知体系混乱。从文学人类学视角观察，AI“污染”是生成式人工智能在信息生成、处理与传播中引发的递归性、结构性扰乱现象，可归纳为模型训练缺陷内生的数据污染、人类无意或有意操控所致的操作污染、基于“数据-信息-知识-智慧”演化链条的认知污染，三者体现从模型内部到外部、数据基础到认知抽象、社会实践到人文反思的逻辑关联。AI“污染”概念的提出，并非否定人工智能的积极潜能，而是面向未来社会的语词预警，以揭示生成式人工智能激发的跨学科知识交汇与多领域认知争鸣，为理解、衡量、评估与治理人机共生语境中的信息链条重构与认知秩序转变提供理论支点与多元视角。
关键词：人工智能;;AI污染,AI数据污染;;AI操作污染;;AI认知污染
基金资助：国家社会科学基金青年项目“西南传统民族节日数智转型研究”(24CMZ067);; 中国博士后科学基金第75批面上资助项目(2024M753707)阶段性成果
