在人工智能與大語言模型快速重塑國際傳播格局的背景下，社交機器人憑借其自動化與智能化優勢，通過算法驅動的敘事策略介入國際輿論博弈，借助精準情感計算與內容適配，系統重塑受眾對國際事件的認知框架。烏克蘭危機作為典型案例，充分展示了社交機器人從信息工具向戰略性輿論引導武器的轉變。研究表明，俄烏雙方通過精心設計的網絡實施大規模協同敘事，在構建戰爭敘事、制造信息迷霧等方面形成高度智能化的新型輿論引導模式。

社交機器人在烏克蘭危機中

的核心運作機制

在烏克蘭危機中，社交機器人已從簡單的內容分發工具，演進為集AI內容生成、人機協同網絡操控及跨平臺深度融合于一體的智能化輿論引導武器。其運作機制深刻體現了人工智能技術對國際傳播模式的顛覆性重塑。

從垃圾信息到擬真敘事的AI內容生成。社交機器人生產的內容依托先進AI模型，實現了從海量粗制濫造信息向更具隱蔽性與針對性的擬真敘事的躍升。其一，大規模語言模型的策略性應用。親俄的宣傳網絡大量使用大語言模型重寫核心宣傳內容，生成海量語法正確但邏輯混亂或與語境嚴重不符的獨特評論變體，以規避平臺的內容檢測算法。例如，在Telegram平臺上，被識別出的機器人賬戶發布的評論中，約有三分之一是經過編寫的非重復信息。這些由大語言模型生成的評論，雖然表面上是完整的句子，但語境常顯荒謬，這充分暴露出其非人工的本質。更進一步，俄羅斯的信息戰策略已發展到大語言模型馴化階段，即創建大量低質量、帶有誤導性內容的網站，并使其內容可被AI工具抓取，以此污染大型語言模型的知識庫，使其在回答問題時輸出符合俄羅斯立場的虛假信息。其二，深度偽造與合成媒體的戰術運用。除文本內容外，深度偽造技術也被用于制造視聽層面的欺騙性信息。例如，針對烏克蘭領導人澤連斯基的深度偽造視頻就曾在互聯網上出現，旨在混淆視聽并破壞公眾對烏克蘭領導層的信任。這些高度擬真的合成信息，與大語言模型生成的文本相結合，使社交機器人傳播的敘事在形式上更加多元、更難以甄別，制造出顯著的“認知羅生門”效應。

俄方冒充《華盛頓郵報》發布反烏克蘭新聞

人機協同與算法分發的智能化傳播網絡構建。社交機器人并非孤立運作，它們通過與人類協同，并利用平臺算法規則，構建起一個高效且具備一定自適應能力的智能化傳播網絡，該網絡特點有二。其一，能操縱算法制造趨勢。通過大量機器人賬號的協同互動，可以在短時間內人為地將特定話題推上趨勢榜單，從而搶奪話語權。研究發現，在烏克蘭危機中，社交機器人會根據特定的政治事件和日期（如領導人選舉、入侵周年紀念日或恐怖襲擊發生后）調整其信息發布策略與強度，以實現輿論影響的最大化。例如，2024年夏，烏克蘭于庫爾斯克地區發動攻勢后，俄羅斯頻道的機器人賬戶活躍度在7月下旬急劇上升，并持續數周開展協調一致的活動，以營造平靜的氛圍增強公眾對俄當局的信任。其二，可進行精準的情感定位。社交機器人運營方會利用AI工具監控公眾情緒，從而使敘事與受眾的情感潛流產生共鳴，實現更精準的心理操控。例如，在克羅庫斯市政廳發生恐怖襲擊后，機器人賬號迅速在評論區贊揚俄羅斯安全部門，并將責任推給烏克蘭。這種迅速而協調一致的反應利用了公眾的恐慌與憤怒情緒，將克里姆林宮塑造成為強有力的秩序維護者。有研究將此歸納為引誘策略，即通過調動情感共振來促成態度認同。

庫爾斯克攻勢，黃色區域為

烏克蘭在攻勢期間的控制區域

從單一平臺滲透到數字占領的跨平臺深度融合。社交機器人可充分利用不同社交媒體平臺的特性和用戶群體，構建一個多層次、去中心化的傳播矩陣，以實現對其目標受眾的數字占領，這種實現方式有二。其一，平臺寄生的策略性選擇。社交機器人以Telegram等在東歐地區極為流行的平臺作為核心陣地，同時也在X和TikTok等全球性平臺上進行擴散。蘭德公司的報告指出，俄羅斯在X和Telegram平臺上通過30余種語言進行了海量信息傳播，僅在這兩個平臺就識別出超過4300萬條相關帖子。而在俄羅斯境內，由于Meta旗下的平臺被封鎖，TikTok在烏克蘭危機初期一度成為信息傳播的重要渠道，但其內容卻受到了嚴格限制，即俄羅斯版本的TikTok上關于戰爭的內容高達93%都有親俄傾向。其二，構建去中心化傳播矩陣。親俄的宣傳網絡通過在不同平臺間進行內容交叉引用，試圖形成信息回聲室，可為其敘事增添國際支持的光環。例如，機器人在評論中會重復推廣指向俄羅斯媒體文章的鏈接，有時也會有意地引用《紐約時報》等西方主流媒體的文章，試圖通過加入西方信源來增加其評論本身的可信度。這種跨平臺、多渠道的信息轟炸，使得特定敘事不斷被強化，讓受眾在無形中更易接受其宣揚的觀點，尤其是針對烏克蘭東部被占領土的用戶，這種數字占領效應更為顯著。研究表明，話題標簽（Hashtag）成為社交機器人行動中的重要工具。一方面通過推動標簽活動來制造輿論影響力，另一方面通過標簽劫持（Hashtag Hijacking）來扭轉輿論局勢，從而實現跨平臺的聯動傳播效果。

社交機器人的武器化敘事框架分析

策略一，合法性建構。親俄敘事的合法性根基，由社交機器人通過分層傳播策略逐步夯實，形成從干預正當性到治理有效性，再到領袖權威性的完整論證邏輯。合法性建構由以下三種敘事實現。

一是通過“解放者”的道義敘事，錨定干預合法性。社交機器人集群以Telegram為核心傳播陣地，針對俄控區及俄羅斯本土受眾密集推送頓巴斯地區人道主義危機相關內容，將俄羅斯的跨境干預定義為對俄語居民的必要保護，并關聯去納粹化、反抗西方勢力擴張等輔助敘事，形成道義層面的閉環論證。這些內容并非隨機發布，而是由眾多賬戶組成的網絡自動協同運作，通過模仿本地新聞來源的賬號矩陣發布信息，刻意營造社區共識的假象，削弱公眾對干預行為的質疑。

2022 年 4 月，俄方在塞瓦斯托波爾

集會上將沖突描述為對頓巴斯的防御

二是通過“重建者”的實證敘事，強化治理有效性。在馬里烏波爾等占領區域，機器人賬號啟用常態化宣傳模式，以偽造的地方新聞頻道為載體，系統性展示基礎設施修復進展。將住宅樓宇的建設畫面，供水、供電、供氣的恢復動態等，配以生活正在回歸正軌、安全與穩定已到來等標準化文案。更具策略性的是，這種宣傳能精準匹配現實矛盾。當占領區出現斷水斷電等問題時，機器人會在數小時內密集推送修復進展，通過即時反饋消解民眾不滿。這種與現實事件綁定的傳播邏輯，在庫爾斯克攻勢等危機中同樣顯現。機器人在沖突爆發前一周便提前鋪墊政府高效援助敘事，以緊急付款到位、醫療機構正常運轉等內容營造穩定預期。

2022年俄羅斯圍攻馬里烏波爾

期間，城市內大面積停電

三是通過領袖形象的符號化塑造，凝聚權威認同。俄羅斯將對領導層與軍隊的贊美形成標準化敘事話術，社交機器人將普京塑造為被迫扛起責任的和平捍衛者，通過重復抵御西方挑釁、守護本國利益等核心內容強化記憶點。這種塑造與事件節點深度綁定，例如在特別軍事行動周年等關鍵時期，相關贊美內容的發布頻率會顯著提升。

策略二，他者污名化。這種敘事并非零散的謠言堆砌，而是由俄羅斯信息部門統籌規劃、AI系統精準執行的系統化操作，針對烏克蘭民眾、西方盟友、全球南方國家等不同受眾，設計差異化傳播內容，實現精準打擊。該策略包含以下三種內涵。

一是領袖污名化，利用AI驅動符號攻擊戰。社交機器人集群以吸毒成癮、家族腐敗、西方傀儡為三大核心指控，將對澤連斯基的人身攻擊形成標準化敘事模板。涵蓋了澤連斯基靠美國資助維持奢靡生活、受拜登操控簽署賣國協議的敘事，甚至包含私生子丑聞、暴政統治等人身攻擊。這些內容并非隨機擴散，而是由大量組網賬戶，模仿烏克蘭本地新聞賬號的風格發布，并在Telegram多個頻道里持續高頻輸出評論。算法隨后將其推送到占領區用戶，刻意營造全民質疑總統的氛圍。更具技術隱蔽性的是，大語言模型生成的內容會自動規避平臺審核規則，通過替換敏感詞匯、調整句式結構、混入真實新聞片段等方式，使每條變體都具備原創性，降低被識別為垃圾信息的概率。

二是國家解構，利用棋子論與失敗論進行雙重瓦解。針對烏克蘭的國家敘事，社交機器人通過外部利用與內部崩潰兩個維度，刻意放大其失敗國家屬性。機器人集群在Facebook、TikTok等平臺定向推送烏克蘭淪為北約代理人戰爭犧牲品的內容。通過偽造西方官員泄露言論、剪輯援助延遲新聞片段等方式，強化烏克蘭是魯莽代理人、西方是玩世不恭的傀儡操縱者的認知。在拉丁美洲、非洲等南方國家，這類敘事還與反殖民情緒綁定，將西方援烏解讀為新帝國主義擴張，削弱烏克蘭的國際道義支持。同時圍繞經濟困境與政治內耗，機器人會構建提出問題、放大現狀、歸因于政府的傳播鏈條。在烏克蘭出現能源短缺時，Telegram上的偽造地方頻道會在1小時內密集推送基輔當局挪用修復資金的虛假報道，配以斷水斷電的悲情畫面。在議會出現政策分歧時，機器人則同步發布政府分裂致前線潰敗的評論。例如，2023年3月至11月，俄方通過大量Facebook廣告集中傳播此類敘事，其中腐敗致戰爭失利、動員等于送死等主題占比超40%，精準擊中民眾對戰爭的疲勞心理。

用以煽動反烏克蘭情緒的虛假文章鏈接

三是道義消解，利用納粹化指控進行煽動性綁定。系統性指控烏克蘭政府縱容納粹主義是最具破壞力的敘事武器，其核心策略是將極右翼力量主流化，并與軍事行動進行反恐關聯。社交機器人以亞速營為主要攻擊靶點，通過三種方式塑造敘事。其一，符號放大。密集推送亞速營成員佩戴納粹狼天使臂章的訓練視頻，隱去該組織僅占烏軍極小部分且缺乏政治權力的事實，將其描繪為掌控國家政權的核心力量。其二，歷史嫁接。偽造亞速營在頓巴斯實施種族屠殺的圖文證據，關聯2014年烏東沖突的真實傷亡事件，混淆公眾對責任方的認知。其三，話語綁定。在所有涉及俄軍行動的內容中嵌入反恐標簽，將其對馬里烏波爾的圍攻定義為清剿納粹分子，將庫爾斯克攻勢解讀為反擊新納粹擴張，使軍事行動獲得正義性包裝。

策略三，情感動員。社交機器人在烏克蘭危機中的情感動員，以議題綁定、情感刺激、認知固化為核心邏輯，通過技術化敘事設計與精準化傳播適配，將情感要素轉化為輿論引導的核心武器。其策略實施圍繞共情激發、焦慮制造、認同強化三大方向展開，形成覆蓋不同受眾，適配多元場景的情感動員體系，深刻影響國際輿論對沖突的認知框架。該策略通過以下三種方式激發公眾情感。

一是激發共情，把握受害者敘事與個體化情感錨點。烏克蘭危機中，社交機器人將共情激發作為敘事武器化的核心抓手，圍繞陣營立場構建差異化情感策略，通過個體化敘事與價值綁定的組合方式，將抽象戰爭議題轉化為可感知的情感體驗，從而高效撬動目標受眾的認知傾向。烏克蘭陣營（以下簡稱“挺烏”）社交機器人以苦難共情為核心，構建烏克蘭正義受難者的形象認知，激發國際社會的同情與支持。在人權議題中，機器人賬號密集傳播俄軍傷害平民的相關內容，如偽造布查地區平民遇害的視頻片段。這些視頻經技術合成，通過狙擊現場特寫、兒童遇害畫面等能強烈沖擊視覺的元素，快速觸發公眾的憐憫與憤怒情緒。部分機器人賬號還以親歷者視角發布個體敘事，例如模擬烏克蘭民眾口吻的推文稱“我的孩子再也見不到陽光，俄軍的導彈摧毀了我們的家”。將宏觀戰爭議題轉化為具象的情感體驗，降低受眾的情感共情門檻。同時，挺烏社交機器人還注重與國際道義綁定，在傳播中高頻使用民主、自由、人權等關鍵詞，將對烏克蘭的情感支持與維護“普世價值”的認知結合，使情感動員獲得更廣泛的跨文化認同基礎。另一方面，俄羅斯陣營（以下簡稱“挺俄”）則聚焦本土共情與反抗共情，針對俄語區及國際反西方群體設計情感敘事。在俄控區及俄羅斯本土，機器人賬號以守護家園為情感錨點，推送俄軍保護東正教神父、幫助平民撤離危險區的內容，通過宗教認同與鄉土情結激發民眾對軍事行動的支持。針對“全球南方”國家，這類敘事還與反西方干預情緒綁定，將俄軍行動解讀為反抗北約擴張的正義之舉，通過偽造美方援烏武器導致平民傷亡的新聞片段，激發民眾對西方霸權的反感。

二是制造焦慮，進而放大危機敘事與不確定性。社交機器人通過放大沖突中的風險與危機，制造公眾焦慮情緒，進而動搖目標群體對敵方的信任。挺烏機器人主要圍繞生存焦慮與安全焦慮設計敘事。在經濟領域，提前推送俄羅斯若不被踢出SWIFT系統，全球能源安全將遭威脅的內容，將對俄制裁與公眾生活的能源成本、糧食價格綁定。在安全領域，傳播俄軍可能使用核武器、攻擊民用基礎設施的虛假預測，配合斷水斷電的悲情畫面，強化民眾對俄羅斯不可預測、極具威脅的負面認知。時間序列分析顯示，這類焦慮敘事的傳播具有顯著前置性。在西方對俄制裁措施落地前48小時，通過提前鋪墊焦慮情緒，為后續政策獲得公眾支持奠定基礎。挺俄機器人則聚焦信任焦慮與未來焦慮，對烏克蘭民眾及西方援烏群體實施情感干預。針對烏克蘭民眾，機器人賬號密集傳播澤連斯基政府挪用援助資金、北約無意讓烏克蘭獲勝的信息，通過偽造西方官員泄露言論、剪輯援助延遲片段等方式，制造政府不可信、盟友靠不住的信任危機。針對西方民眾，推送援烏導致本國通脹加劇、能源短缺的內容，將烏克蘭危機與西方民眾的生活成本綁定，放大戰爭無贏家、援助無意義的焦慮情緒，進而削弱西方社會對援烏政策的支持力度。

三是強化認同，構建二元對立與群體歸屬感。社交機器人通過構建“我們”與“他們”的二元對立敘事，強化目標群體的身份認同，形成情感層面的陣營固化。挺烏機器人將沖突簡化為正義與邪惡、民主與獨裁的二元框架，通過標簽化傳播強化對立認知。在推文中高頻使用“（阻止普京）“（與烏克蘭站在一起）等標簽，將俄羅斯定義為侵略者、獨裁政權，將烏克蘭及西方盟友定義為自由守護者。同時，刻意淡化俄烏同源、同教、同文的歷史關聯。通過偽造俄羅斯意圖消滅烏克蘭文化的證據，強化烏克蘭民眾的民族身份認同，激發其抵抗意志。挺俄機器人則以歷史正義與反霸權為核心構建身份認同，將沖突解讀為俄羅斯對抗西方霸權的斗爭。機器人賬號頻繁關聯北約東擴、蘇聯反法西斯歷史等內容，將俄軍行動定義為守護歷史正義的行為。同時，通過標簽劫持策略，在挺烏標簽下發布西方才是戰爭幕后推手的評論，例如在“（烏克蘭萬歲）話題中插入北約持續拱火致沖突升級的內容，試圖瓦解挺烏陣營的身份認同。針對俄羅斯國內民眾，則通過領袖符號化強化認同。將普京塑造為抵御西方挑釁的民族英雄，在重要節點，高頻發布贊美內容，鞏固民眾對軍事行動的情感支持。

構建以負責任AI賦能的

國際傳播體系

社交機器人在烏克蘭危機中的系統性武器化應用，標志著國際傳播領域已進入智能化博弈的新階段，輿論引導模式正經歷由傳統信息分發向算法驅動、高度定向的敘事操控的根本性轉變。面對這一結構性變革，亟需從治理體系、社會韌性與全球協作三個方面，共同構建安全且具備韌性的AI賦能國際傳播新生態。

強化技術治理與平臺問責，構建前瞻性監管體系。在人工智能技術迭代速度持續加快的背景下，治理框架需具備動態適應與風險預見能力。在技術層面，應重點發展基于深度學習的多模態內容識別技術與可解釋AI系統，構建能夠實時監測、溯源的分析網絡，以有效應對生成式AI帶來的深度偽造與虛假信息挑戰。在平臺責任層面，通過立法規范與行業標準雙驅動，明確平臺在內容審核、算法透明度與趨勢排名公正性等方面的主體責任，并對縱容社交機器人濫用、操縱輿論生態的行為實施分級追責。可參考歐盟《人工智能法案》的風險分級理念建立監管機制，對有潛在輿論操縱風險的AI應用實施貫穿設計、部署、運行全周期的分類監管。

2023年6月14日，歐盟議會召開關于

人工智能法案全體投票的新聞發布會

構建社會認知免疫體系，提升全民數字素養。構建具備可靠信息判別能力的社會認知體系，是應對智能化敘事操控的根本路徑。在教育體系建設方面，應將數字公民教育與批判性思維訓練全面融入國民教育體系，重點培養公眾對合成媒體、算法推薦與情感化敘事的辨別與反思能力。在關鍵群體培育方面，需特別關注青少年群體的數字社會化過程。通過課程介入與社區引導，幫助其建立健康的網絡行為模式與理性的信息消費習慣，抵御算法個性化推送可能帶來的認知窄化與價值觀沖擊。在權威聲音塑造方面，主流媒體應堅守專業性與公信力，在輿論場中發揮事實核查、深度解讀與理性對話的關鍵功能，成為復雜信息環境中的可信認知節點。

創新倫理規范與深化全球協作，共建包容性治理框架。人工智能的全球化屬性要求治理體系必須建立在跨國共識與協作基礎之上。在倫理建設層面，應前瞻性界定人機交互中的道德邊界，關注社交機器人在情感模擬、身份偽裝、政治誘導等方面的倫理風險，確保技術發展符合人類尊嚴與社會信任的基本要求。在法律保障層面，加快探索人工智能主體的法律責任界定，明確其在開發、部署與傳播過程中的權責歸屬，為技術濫用行為的認定與追責提供法律依據。在全球治理層面，應積極參與并推動聯合國教科文組織、國際電信聯盟等多邊機制下的AI治理對話，倡導構建尊重數字主權、保障算法公平、促進技術共治的國際規則體系。

免責聲明：本文轉自軍事文摘，原作者王凌、趙宗旭、卜江。文章內容系原作者個人觀點，本公眾號編譯/轉載僅為分享、傳達不同觀點，如有任何異議，歡迎聯系我們！

轉自丨軍事文摘

作者丨王凌、趙宗旭、卜江

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