《Computers and Composition》：Shifting rhetorical agency in multimodal UX composition with AI: Sharing rhetorical authority with technologies
编辑推荐：
本文探讨了生成式AI工具在内容创作中引发的深刻变革。针对传统“为用户写作”的模式在动态、算法驱动的内容环境中面临的挑战，研究者通过对Meta广告管理器、Google广告和搜索引擎结果页(SERP)三个典型案例的深入分析，揭示了人与AI（非人类）如何在广告和搜索内容创作中交织，并重新分配修辞能动性（rhetorical agency）。研究发现，AI在内容创意、结构设计乃至最终成品生成中扮演着积极角色，这要求技术传播者（TC）将角色从单纯的创作者转向批判性编辑与算法协作者的结合。文章提出了融合想象受众（imagined audience）与数据驱动用户特征的新型人物画像（persona）方法，以及采用修辞生态学（rhetorical ecology）作为教学框架，旨在培养学生理解并驾驭这种复杂的“人机协同”修辞动态，以适应日益数字化和个性化的用户体验（UX）设计需求。
想象一下，当你打开同一个应用，看到的是为你量身定制的广告；搜索同一个关键词，得到的是与众不同的答案。这背后，是算法在悄然重塑我们接收信息的方式。长久以来，技术传播者的核心任务是根据用户需求“定制”内容，但随着生成式人工智能（genAI）的崛起，情况变得复杂起来。AI算法虽然极大地提升了内容个性化（content personalization）的能力，但它也带来了前所未有的随机性：同一个提示词（prompt）可能在不同时间、对不同的用户产生截然不同的结果。这种不可预测性，正在悄悄地转移着内容创作者与用户的权力（agency）。技术传播教育一直强调“为用户写作”，现在则面临新的挑战：我们如何理解AI如何从用户体验视角影响知识消费？又该如何在日益数字化的受众互动空间中，教授内容个性化与自适应技术？这些问题，构成了研究的出发点。
为了解决这些问题，作者分析了三个典型的数字化多模态UX内容创作案例，以探究人与非人（non-human，主要指算法与AI）的能动性（agency）如何交织与分配，并回答上述核心问题。研究表明，在Meta广告管理器、Google广告以及Google搜索引擎结果页的创作中，AI已经从辅助工具演变为具备创作能动性的积极参与者，其作用贯穿从内容生成、结构设计到最终成品呈现的全过程，导致技术传播者的角色转变为更多承担批判性编辑与策略指导。这意味着教学必须转向，应着重培养学生理解“人机交织”（enmeshment）的修辞生态，并掌握适应这种动态的创作与分析能力。
研究采用的方法与案例
本研究采用了一种称为“集体案例研究”（collective case study）的分析方法，旨在通过对多个具体情境的深入考察来洞察复杂现象。研究者选取了三个在数字多媒体用户体验（UX）创作中广泛应用的平台作为分析对象，分别是：1. 使用Meta广告管理器中的AI工具，在Facebook和Instagram上创作多模态数字社交广告的过程；2. 使用Google广告中的AI工具，创作Google多模态数字搜索广告的过程；3. 分析使用Google搜索引擎进行在线搜索时，机器学习和AI在构建多模态搜索引擎结果页（SERP）中所扮演的角色。通过分析这些案例，研究旨在识别AI在这三种多模态UX创作中扮演的角色，并理解在这种创作中，人类需要掌握哪些关于信息可寻性（findability）和可用性（usability）的知识。研究数据源于真实运行的广告活动，以及研究者通过IRB批准的实验所收集的用户搜索数据，其中部分案例来自一所小型私立文理学院成人教育部门推出的在线工艺酿造专业证书广告项目。
研究主要结果
本研究通过对三个案例的分析，揭示了在基于AI的平台中进行多模态用户体验（UX）创作时，修辞能动性（rhetorical agency）在人（技术传播者）与非人（AI系统）之间的分布格局。
识别人与非人交织：在Meta广告管理器、Google广告和Google搜索结果的创作中，人类与非人类参与者紧密交织（enmeshed），共同塑造修辞行动。人类提供策略、创意和意图（例如，定义目标、撰写文案、选择图像），但这些决策与非人类系统（平台架构、算法、机器学习优化、自动竞价过程）的能力与约束即时交织。研究发现，技术、工具和基础设施并非被动背景，而是能主动参与塑造内容传播、可见度和感知权威的修辞行动者（rhetorical actors）。算法会根据用户特征和行为模式，实时解读并调整内容的呈现方式、推荐策略，从而与人类的创造性输入共同生产出说服力和意义。这是一个混合的修辞生态（rhetorical ecology）。
受众与用户：案例研究揭示了两个层面的受众。第一层是广告资产和搜索引擎结果页（SERP）指向的原始内容（如网页、产品目录）的目标受众，他们是内容创作者最初预设的人物画像（persona）。第二层是由算法根据用户网络活动数据创建的数字分身（digital twin）。Meta和Google等平台通过分析用户的数字分身，来决定将哪些广告或搜索结果推送给哪些用户。技术传播者不仅需要为实际用户设计内容，还必须考虑到其内容会被算法解读并匹配给数字分身。因此，教学必须引导学生为实际用户及其数字分身共同写作。
修辞能动性：研究表明，在内容生成、设计结构和成品（artifact）这几个关键环节中，AI与技术传播者（TC）共享着有限但至关重要的修辞能动性。具体来说：
- •
Meta广告管理器：AI在内容资产（基于落地页内容、初始文本和图像生成建议）和最终成品（决定部署时包含哪些资产、以何种顺序和频率呈现）方面有显著能动性；技术传播者则负责提供初始文本和图像、批准AI生成的资产，并只能在广告投放后评估和调整组合。
- •
Google广告：情况与Meta类似，AI在内容和成品方面有能动性，技术传播者负责初始创作和批准。
- •
Google搜索引擎结果页（SERP）：AI的能动性最为突出，它主导了内容（基于索引的网页内容）、结构（由查询结果生成）和最终成品（决定包含、省略哪些内容及其顺序与频率）的所有环节。技术传播者的能动性间接体现在创建易于被搜索引擎索引和理解的网站结构化内容上，以便其内容能够出现在AI生成的结果中。
这项研究最终得出结论，即多模态UX创作平台正深度集成AI，技术传播者必须学会在这种“人机交织”的环境中共担修辞能动性。技术传播者需要将工作重心从完全自主的创作，转向批判性编辑、策略监督以及与算法协同创作。例如，他们需要审核并优化AI生成的内容建议，确保其符合品牌调性和用户需求，而非全盘接受。
结论与教学意义
本研究回答了最初提出的两个研究问题。首先，AI技术通过作为主动的、创造性的修辞行动者，深度影响了多模态UX创作中的用户体验和知识消费过程，技术传播者必须适应角色的转变。其次，为了教学应对这种变化，文章提出了具体的教学方向。
1. 深化受众分析与人物画像设计：在AI时代，受众分析需从面向集体转向关注个体，并整合想象受众（imagined audience）特征与数据驱动（data informed）的用户特征。作者分享了在课堂上使用Miro在线白板平台，通过众包方式让学生为一项技术或服务设计人物画像的案例。这种新型人物画像可用于制定个性化策略、设计包容性的内容资产，以及选择最能传达内容修辞诉求（rhetorical exigence）的投放渠道。
2. 构建基于修辞生态学的教学模型：文章建议将修辞生态学作为一个教学框架，帮助学生理解用户体验（UX）创作作为一个动态、混乱且修辞性情境化的过程。例如，可以通过跨学期的长周期项目，让学生分析社区问题并创作一系列互文性文档，将理论与实践结合。或者采用绘图与映射（mapping）技术，引导学生识别具体社区项目中的修辞生态，分析视觉、空间和文本组件，从而理解内容、受众和目的如何在多层面并存并回应虚拟和实际的语境。
总之，多模态UX创作本身就是一种修辞生态，其中包含了机器学习（ML）和人工智能生成的内容。将修辞生态学作为理解这种创作中涌现的、组合的修辞能动性的框架，有助于技术传播领域的教师、从业者和学生认识并运用他们虽有限但至关重要的修辞能动性，从而更好地驾驭人与AI协同创作的新范式。
