毋庸置疑，这是一个信息爆炸的时代。浸泡在“信息大海”中的每个人，并不能掌握日益增长的所有信息，信息筛选因而变得更加重要，而不断迭代升级的AI可以提升筛选信息的效率，这也让越来越多的科普从业者能够借助AI，更有效地开展科普。

　　AI能让科普变得更简单吗？这个问题，可以从科普从业者和受众两方面来分析。

　　对科普从业者来说，AI能自动生成图像、视频等多形态内容，以更生动的方式呈现复杂的科学知识，提高艰深的科学知识向科普内容的转化效率，丰富传播形式，降低内容生产的门槛。借助AI的用户精准画像和算法推荐能力，还可实现个性化内容推送。从这一角度来看，AI不仅节省了科普从业者的时间和精力，也为相关从业者跨领域制作科普内容提供了可能。

　　然而，用AI制作科普内容，也遇到一些无法忽视的问题。例如，AI制作的科普内容存在模式化、套路化现象，缺少创作者的个人标识与人文情怀，容易导致科普受众审美疲劳；AI生成的内容语义流畅，但可能存在事实错误或逻辑混乱，让伪科学、洗稿等问题隐蔽化；AI甚至会伪造信息来源，进一步削弱受众的辨识能力。

　　对科普内容的受众而言，AI提供了便捷性。零门槛的自然语言交互，让不具备专业背景的受众也能通过简单提问获取复杂知识，辅助用户做出选择与判断，提升信息处理速率。它不仅让受众的学习变得更简单，也在一定程度上提升了受众筛选信息的能力，提高了内容的可及性，提升了信息精准传播与扩散的速度。

　　但是，这也可能导致过度依赖AI，完全不信任现实中的专业人士的情况。例如，有些患者只信任AI的答案，不仅不相信专业的医疗诊断，反而要求医生按照AI的建议“开药方”；有的用户深陷AI信息茧房，严重者甚至引发“AI依赖症”，拒绝接受现实；有的用户面对不同AI迥然不同的回答，反而更加不知所措……

　　面对这些问题，我们该如何应对？笔者认为，可以从以下几个方面着手。

　　首先，要强化人机协同，打造专业引领+技术赋能的融合路径，警惕“流水线科普”问题，避免把复杂探索降格为“知识点打卡”。好的科普离不开人文关怀与伦理考量，科普从业者应发挥人的主体性，引导AI提供更有温度和人情味的科普内容，完善从情绪价值导入功能价值实现的科普链条。在选题侧，用AI做热点预测与知识图谱构建，快速实现跨学科关联；在表达侧，将艰深概念转译为贴近生活的比喻与故事，提升可读性与记忆点；在分发侧，基于受众画像实现个性化推送与交互式讲解，让“千人千面”的科普成为常态。

　　其次，全社会需要构建起科学信息真实性的验证机制。推动在全平台落地“AI内容可信标签”与“证据链标注”，把“谁说的、有何依据、何时更新”等信息显性化，对涉及健康、安全、公共政策等高风险议题，强制附加权威来源与不确定性说明。在流程上，要构建网络+人工双层审核与跨学科交叉验证机制，对关键数据、图表、结论等实行二次核验。在治理上，要明确版权、数据合规、可追责性与伦理红线，防止“AI幻觉”扩散与不当使用；建立专家团队审查、用户反馈闭环与知识库动态更新机制，让错误可纠正、知识可“进化”。

　　再次，要提升受众的科学素养，培养其对科学方法的辨识能力，以及区分事实与观点的能力。要引导受众养成寻找证据的意识和习惯，让其真正理解AI是什么、能做什么、不能做什么，更加理性地看待AI以及人机协同生产的科普内容。科普从业者要正视“AI幻觉”、信息茧房、娱乐化等风险，在传播路径中引入跨领域探索模块，避免陷入迎合受众既有偏好的恶性循环。要坚持“有趣但求真”的创作原则，在叙事张力与科学严谨之间取得平衡，不仅让受众“知道更多”，更能“判断更准”，逐步引导受众以理性姿态拥抱人机协同的科普新形式。

　　在新技术背景下，科普从业者和受众都应将AI作为助力科普的工具，借助AI放大自身能力，而非被动依赖。如此，AI才会让科普更简单。

　　(作者：王大鹏，系中国科普研究所研究员)

　　《光明日报》( 2025年12月04日 16版)