摘  要  在生成式AI深度嵌入历史传播与公共认知的时代语境中，历史虚无主义正呈现出以技术驱动为主要特征的话语叙事转向。因此，亟须从技术机理层面深入剖析这一叙事转向的生成机制及其背后的意识形态可能性。具体而言，在语义分割重组、情感计算、推荐算法、多模态渲染等技术机制作用下，历史虚无主义叙事呈现出生成逻辑再造、情绪干预升级、传播范式迭代、场景架构重塑等多维转向。生成式AI在释放其技术潜能的同时，也悄然引发历史记忆存续的图谱断裂、历史情感认同的价值偏离、历史思维认知的茧房枷锁、历史场景感知的幻觉漩涡等深层次认知风险。面对上述风险挑战，须从强化历史叙事的语义生成逻辑、深化历史叙事的情感计算引导、优化历史叙事的算法规范体系、完善历史叙事的场景建构机制等方面对生成式AI时代历史虚无主义叙事转向进行系统解蔽。

关键词  生成式AI；历史叙事；历史虚无主义；历史认知

党的二十大报告指出，“拜金主义、享乐主义、极端个人主义和历史虚无主义等错误思潮不时出现，网络舆论乱象丛生，严重影响人们思想和社会舆论环境”。[1]当前，生成式AI以前所未有的方式重塑历史叙事的生成逻辑、传播方式与认知结构，引发历史虚无主义等社会思潮领域的深层变革与叙事转向。这种转向不仅体现为历史文本的数字化转译，更在于通过大语言模型对抗训练而形成的“反历史性”叙事结构，构建起更具迷惑性、隐蔽性和危害性的历史虚无主义叙事新机制，从而实现对集体历史记忆与历史认知的隐性重构。因此，深入剖析生成式AI时代历史虚无主义叙事转向的技术机理、认知风险与解蔽策略，对于抵制错误思潮传播、强化历史记忆共识、维护意识形态安全，具有重要理论意涵与现实价值。

一、生成式AI引发历史虚无主义叙事转向的技术透视

马克思指出：“火药把骑士阶层炸得粉碎，指南针打开了世界市场并建立了殖民地，而印刷术则变成新教的工具，总的来说变成科学复兴的手段，变成对精神发展创造必要前提的最强大的杠杆。”[2]在这一意义上，当下的新兴技术并非中性的工具存在，会对价值观念的生成、传播与博弈产生深远影响。生成式AI的出现为历史虚无主义的沉渣泛起、滋生蔓延提供了全新技术“温床”，并促使其话语叙事发生深刻转向。

（一）生成逻辑再造：语义分割重组下的历史虚无主义碎片化叙事

生成式AI与传统人工智能最显著的区别就是生成性，其运作实质是“从人类规模语料中自动提取关键性语言痕迹，并用于语言的自动生成”。[3]这一过程对历史文本实施深度切割、编码与重组，改变了传统历史叙事的内容组织逻辑，使“副本”与“正本”之间的张力被技术性放大，由此产生历史虚无主义碎片化叙事的症候。一方面，是原子化分割。大语言模型处理信息的最小语义单位是“Token”（词元）。无论历史进程如何宏大连续、复杂有机，在输入阶段即被大语言模型强制分解为Token序列或无根字符，将海量历史文本解构为脱离系统脉络的“语义原料池”，历史被降维为一连串孤立的、可随意拼接的自然语言“符号集”。文本经嵌入技术映射至高维向量空间后，历史文本中的连续渐变关系难以在离散的向量空间中精确表达，易被简化为非此即彼的标签化节点，剥离了历史的具体语境，为历史虚无主义叙事提供了碎片化的语义基础。另一方面，是概率化重组。生成式AI的内容生成本质是统计驱动下的自回归预测过程，即以“下一个Token序列预测”为其核心目标，历史叙事的连贯性在此被置换为局部词元序列共现概率的最大化问题，而非基于对历史内在规律的理解。大语言模型对外部语料片段的调用高度依赖语义相似性检索，无视文本间的系统结构与历史背景，更倾向于以“语义热点”进行随意剪裁、任意组合，以数据“相关性”替代历史“因果性”，在技术层面造成系统性“断章取义”，制造因果倒置、逻辑跳跃的历史叙事，模糊了历史进程的演变规律，割裂了历史事件的内在联系，为历史虚无主义提供了新的叙事栖息空间。经原子化语义切割与概率化语义重组后，生成式AI的历史叙事输出将呈现为高度离散化的语义片段。这虽然便于算法处理，却阻碍了对历史连续性与矛盾复杂性的充分表达，使历史内容趋于“观点化”“结论化”，而非“过程性”与“系统性”。这一生成逻辑与短视频等社交媒体平台的传播机制深度适配、与历史虚无主义传播者的叙事诉求高度契合，从而形成可自动化、批量化生产扩散的虚假历史生产机制，极大削弱了历史叙事的内容时序性、逻辑完整性与宏观结构性。

（二）情绪干预升级：情感计算嵌入下的历史虚无主义软性化叙事

过去，由于（硬性）历史虚无主义显性、露骨的虚无属性使其成为“过街老鼠”，为了摆脱生存困境便开始“软性”重塑。[4]在生成式AI时代，历史虚无主义以情感计算为技术支点，将用户的情绪状态与心理反馈作为算法输入变量，推动叙事重心向情绪的即时激发触动转移，以“叙情”“叙趣”取代“叙史”“叙实”，导致主流历史价值认知被挤压甚至消解。一是注重情绪化触动。情感计算的核心在于对用户情绪状态的自动识别与动态响应，这一过程通过整合面部识别、语音语调分析、生理特征监测和文本情绪解析等输入信号完成。以大语言模型和推荐系统为中介，平台根据语气识别等技术能够捕捉用户在接触历史内容时的情绪反应，并据此反向调整内容生成与分发策略。例如，当系统识别到某类情绪更易于提升用户停留时长或互动频率，历史虚无主义叙事便可能基于情绪权重的内容偏向性，围绕该情绪调整生成内容，通过“扁平化批判”或“反转性解构”刺激用户情绪，实现信息接受的情绪触动，为历史虚无主义提供了“情绪伪装”。二是强调商业化包装。在内容商业化逻辑的主导下，情感计算与平台经济深度耦合，形成以“注意力转化率”为核心指标的传播体系。在此背景下，历史事件的传播价值难再由其史学意义或公共功能所决定，而取决于其能否调动用户情绪、刺激互动行为。情感计算系统通过对受众群体情绪响应模式的持续学习与标签化管理，杜撰面向“高共鸣”“高争议”或“高分享”特征的叙事模板。历史虚无主义传播者正是借助此类内容生成模板，以新奇性、争议性乃至反常识性元素包装历史事件，将历史叙事转化为具有情绪附加值的流量产品，使其脱离理性思辨路径而滑向感性刺激导向的“内容快消”状态。三是突出娱乐化解构。生成式AI通常依据用户的语用习惯、表达偏好与情绪倾向，生成符合特定语境的叙事语气、语言节奏与修辞结构，并借助网络流行语包装重大历史题材，或通过段子化、调侃式的话语生成解构官方历史议题，使历史叙事呈现出轻松化、幽默化乃至戏谑化、娱乐化的表达风格。历史虚无主义正是依托这类表层“亲和力”策略，消解历史事件与英模人物的严肃性、崇高性与神圣性，削弱主流历史价值认知的庄重和权威。

（三）场景架构重塑：多模态渲染驱动的历史虚无主义景观化叙事

在生成式AI加速融入历史内容传播的语境中，“场景”逐渐由传统的叙事背景演化为承载认知引导、具身体验与意义建构的“景观”结构单元。[5]在此影响下，历史虚无主义叙事借助“文生图”“文生视频”“图生视频”等多模态渲染技术，实现不同模态间的高效互转，推动历史虚无主义叙事从“文本化表达”向“景观化叙事”跃迁。一是通过模态融合与时空压缩，构建复合叙事的技术语境。当前，主流模型的核心在于通过跨模态对齐与语义嵌入等技术，使异质模态内容可在同一语义空间中进行统一编码与解码，从而实现文、图、音、视等高度协同、综合交叉的生成方式。系统可将不同时代、不同文化背景下的历史元素进行并置组合，构成超越线性时空逻辑的历史场景。由此，历史被赋予了一种非时空性的可视形态，传统意义上的时间先后与空间间隔在多模态系统中被技术性抹平，使得历史虚无主义叙事呈现出模态互通、时空共在的生成样态。二是通过图像生成与符号编码，构筑视觉叙事的象征意境。多模态生成不仅依赖文本的驱动能力，更通过高质量的视觉生成技术构建出拟态化的历史图景。当前，扩散模型、风格迁移与语义图像合成等技术为视觉叙事赋予了符号编码能力。以Stable Diffusion、Midjourney等模型为代表，系统可依据文本提示生成高度逼近历史语义的图像，并自动叠加与之关联的视觉风格、象征符号或者意识形态元素，从而输出具有特定历史意涵的“图像场域”。这类图像往往不仅是视觉再现，更承载了情境信息、语境暗示与符号系统等多重指涉，构成一种融合语言与图像语义的复合型视觉叙事结构。三是通过交互感知与沉浸重构，打造拟真叙事的历史幻境。在VR、MR、AR等沉浸式媒介技术与生成式AI深度融合的背景下，历史虚无主义叙事通过人机协同生成系统、空间感知映射技术与多模态输出装置联动，实现叙事内容与用户行为之间的实时互动、反馈控制和动态生成。与传统历史虚无主义叙事不同的是，生成式AI引发的历史虚无主义通过构建三维情境、模拟历史环境、设定叙事角色等“拟真”方式，使用户得以“置身其境”地参与历史内容的再生成与再体验，与仿真角色进行对话、触发事件链条，甚至“改变”某些历史路径。由此，历史被安置于视觉优先、体验优先的感知通道中，虚构与真实的边界愈发模糊，历史虚无主义得以在拟真幻境中悄然拓展。

二、生成式AI引发历史虚无主义叙事转向的认知风险

历史认知是历史自信的重要基础。[6]从认识论层面来看，历史虚无主义正是通过对历史认知的干扰来动摇历史自信，并且在技术介入下得以进一步强化。历史虚无主义借助生成式AI技术实现了叙事渗透机制的技术转向，但本质立场却从未改变，更具认知迷惑性和潜在危害性。

（一）引发历史记忆存续的图谱断裂

历史记忆是历史认知的前提和基础，“是一个社会中多数成员脑海里留存的对过去事件的系统性再现”。[7]生成式AI通过语义分割重组等技术，使得历史信息被技术切割为杂乱并置的离散单元，而不再是有机编织的集体记忆图谱。其深层危害在于不仅改变了“如何记住过去”的方式，更在认知结构上剥夺了公众“为何记得、如何理解”的能力，从而阻断了历史记忆图谱的建构机制与意义体系的系统生成。一是历史记忆链条的技术性肢解导致认知割裂。在生成式AI的语义切割机制中，历史记忆被解构为孤立的叙述片段和语义单元，内容组织以信息最小化和叙事效率最大化为导向，倾向于将复杂的历史经验简化为标签化、片面化、颗粒化的表述，公众会逐渐失去串联历史片段、把握叙事逻辑和辨识时间顺序的能力，从而在认知层面造成历史记忆的结构断裂。历史虚无主义在去系统化和去结构化的认知机制中得以生成传播，通过重构叙事生成逻辑和削弱历史整体性，使历史记忆从有组织的集体传承退化为意义支离破碎的内容资源，最终形成认知失焦与知识散失的深层困境。二是历史记忆逻辑的概率化重组引发认知畸变。大语言模型基于统计概率进行语言预测与内容输出，虽然其运作机制具有合理性外观，却在深层构造中模糊了记忆的内在逻辑关系。历史记忆的生成不再依赖于历史真实与公共验证，而是被归约为高概率表达的话语片段，造成记忆叙述的因果关系被弱化、动因逻辑被扭曲。这种“概率即史实”使历史记忆由“经验传承”蜕变为“数据推演”，虚构与伪记忆因此而泛滥。三是历史记忆系统的离散化呈现造成认知坍缩。生成式AI通过离散化内容输出使得历史叙事失去完整的线性结构和内在逻辑。公众难以形成对历史认知的时序链条连通，也较难从个案中回溯群体经验的整体图景，使得对历史记忆的理解陷入碎片坍缩。久而久之，历史认知由网状系统转向局部拼接的点状记忆，削弱了公众的整体性认知能力，使其对历史演进规律与现实联系的把握愈发困难。在此基础上，公众可能被误导接受无结构记忆与随意解释的认知模式，从而推动历史虚无主义以“记忆无史实、解释无依据”的形式深度渗透至公共意识场。

（二）致使历史情感认同的价值偏离

历史认知本质上是一种主体性与客观性交织的复杂活动，其中必然包含着情感和价值判断。生成式AI在历史内容生成中，由于训练数据选择、人机对话指令和情感计算隐性假设等不可避免地带有价值倾向或价值判断，导致公众历史情感认同的价值偏移。一是情绪化叙事引发历史价值认知的伦理空转。平台系统基于用户画像与情绪预测模型，对内容实施情绪模板化生成，将战争、灾难等重大历史题材转化为“狗血剧情”或“煽情片段”，使其脱离原有的史实语境与价值逻辑。历史情感在技术逻辑中被压缩为愤怒、感动、同情等短时情绪符号，伦理厚度和道德感召被持续稀释。这种即时满足的叙事结构通过反复的情绪训练，并且不断依靠直觉和非理性的情绪体验，[8]使受众形成对“爽感化”历史信息的心理依赖，进而破坏社会的价值共识与精神纽带。二是消费化传播诱导历史价值认同的相对滑移。在生成式AI的技术媒介环境中，历史传播日益呈现出消费化特征，以猎奇性与煽动性吸引眼球，历史内容被高度商品化并形成“快消式”循环机制，旨在满足受众的情感消费需求和即时体验。情感共鸣的结构从“道义、责任、认同”转向“戏谑、反转、快感”，导致公众对英雄人物、家国情怀、牺牲精神等的理解出现认知滑移。青少年尤其受此影响，其媒介接触集中于短视频等平台，极易受到错误表达、虚无认知的侵扰，陷入情感相对主义的认知陷阱。三是娱乐化解构破坏历史情感的公共伦理基础。生成式AI引发的历史虚无主义消解了历史庄重性、严肃性、权威性，在价值上弱化了对历史情感的公共伦理共识和道义根基。“我们的政治、宗教、新闻、体育和商业都心甘情愿地成为娱乐的附庸，毫无怨言，甚至无声无息，其结果是我们成了一个娱乐至死的物种。”[9]历史情感的认知日益游离于事实本源与伦理准则之外，原本具有悲悯、崇敬与敬畏意味的历史内容被转化为消遣性内容，导致公众历史情感态度的失范与认知取向的泛化，进而破坏社会共同体的道德契约与情感联结，造成以情绪解构价值、以娱乐遮蔽责任的历史认知危机。

（三）陷入历史场景感知的幻觉漩涡

场景感知为历史认知提供具象土壤。“无论是为了研究历史，或者是为了了解历史，我们无可避免地需要进入历史，去经历历史，而体悟历史。”[10]然而，历史虚无主义借助生成式AI的技术支撑，在丰富感官体验的同时，“让历史游离于事实和虚构之间”，[11]使受众无意识地陷入“以假乱真”“以虚释实”“似是而非”的认知陷阱。一是时空压缩引发历史场景认知的情境错置。生成式AI通过技术手段高度压缩历史内容的时间与空间维度，将复杂多层的历史生活场景浓缩为快速呈现的词元信息。这种压缩使得公众难以准确还原历史事件所处的真实环境与社会语境，导致其对特定历史场景的理解脱离背景、偏离语境、错置角色。公众的历史感知由整体性场景的再构，退化为对局部元素的表面接收，可能削弱对历史空间关系、人物情境与社会结构之间关系的感知能力。二是视觉隐喻造成历史场景认知的符号遮蔽。“直接描述历史的种种细节与场景，将视觉和情感史料放在历史表征的首位，无形中影响、改变着我们对过去的感知。”[12]依托生成式AI构建的历史可视化场景，往往以高度符号化、拟真化的方式输出特定图像意象，以增强传播吸引力与沉浸体验。在这一过程中，历史场景被还原为表象性的“符号拼图”，其深层结构、制度逻辑与语境张力被视觉符号隐喻覆盖、转译甚至遮蔽。受众在接收这些“技术美学化”的历史图像时，容易将其误认为真实场景，忽视其背后所承载的文化复杂性与社会建构性，削弱了对历史场景内涵的多维理解。三是交互幻境致使历史场景认知的理性迷失。“在虚拟现实中，社会互动中的符号操纵层出不穷、怪招不断，‘雾态障碍’日趋严重，阻碍着自我认知、社会认知的形成。”[13]生成式AI构建的高度沉浸式交互体验场域，被历史虚无主义牵引至感官愉悦的叙事景观中，将视听幻象误认作真实经验，公众极易被表象所蒙蔽。与此同时，生成式AI所固有的“幻觉”现象，正在从一种偶发性的模型偏误转化为历史虚无主义叙事的制度化工具，使技术幻象成为虚构历史的合法掩体，最终可能使得用户陷入历史虚无主义的幻觉深渊。

三、生成式AI引发历史虚无主义叙事转向的解蔽进路

技术催生的风险，还需依靠技术来解决。把技术作为“一种解蔽方式”，[14]意味着要深入理解把握技术机制本身，打破叙事遮蔽、还原历史本真，达到对历史虚无主义认知风险的反向破除。因此，“要以技术对技术，以技术管技术，做到魔高一尺、道高一丈”，[15]形成技术“抗体”，以此实现对生成式AI时代历史虚无主义叙事转向的系统解蔽。

（一）坚持唯物史观，强化历史叙事的语义生成逻辑

习近平总书记强调：“我们一些同志之所以理想渺茫、信仰动摇，根本的就是历史唯物主义观点不牢固。”[16]唯物史观不仅是认识和解释历史的科学方法，更是抵御历史虚无主义的重要思想武器。只有立足历史发展的整体性与规律性，才能避免被零散片段与表面现象误导。针对语义分割重组下历史虚无主义叙事碎片化生产造成的图谱断裂问题，须从技术本源革新语义生成机制，融入唯物史观基本原则，通过结构化路径筑牢史实根基与逻辑脉络，构建真实、系统且完整的历史叙事体系，以确凿史实还原历史本真，阻遏历史虚无主义泛滥。一是构建历史连续性的语义锚定系统，强化历史叙事中的时序逻辑与背景依托。运用滑动窗口注意力机制和分层记忆网络，增强大模型对历史进程的长程依赖建模能力，避免事件生成的时序断裂与非因果跳跃。通过动态时序嵌入与语境绑定算法，构建可视化叙事背景链条，有效识别并纠偏去脉络化内容。同时，在预训练阶段注入历史唯物主义知识结构，在生成非史实内容时触发对抗性回溯机制，进一步抑制历史虚无主义生成。二是嵌入唯物史观导向的因果推理引擎，提升生成内容对历史逻辑的表达能力。基于结构因果模型拆解历史事件多重动因，突出生产力、生产关系及上层建筑等主导因素与次要因素的互动机制，防范去因果化叙事误导。在检索增强生成中嵌入历史合理性评估机制，借助反事实推演对生成结果进行因果一致性校验，若输出违背史实或唯物史观观点，将自动触发知识库修正，实现对生成路径的动态规训与语义纠偏。三是构建系统关联的输出规制机制，推动历史生成内容从孤立事实向系统叙事结构过渡。生成端应集成历史系统建模插件，将历史事件嵌入宏观时序结构与制度逻辑中，强化叙事整体性。构建动态知识图谱平台，实现生成内容与宏观历史网络的语义链接，并以时序流图可视化历史演进路径。在输出端，引入认知负荷优化算法，按照“核心、关联、系统”层级逐步释放信息，引导公众构建对历史过程的系统认知，增强历史叙事整体性。

（二）增强历史认同，深化历史叙事的情感计算引导

历史认同的情感根基源于对真实历史的理解与共鸣。个体通过历史叙事建立与民族共同体的情感联结，才能将认知、认同转化为情感归属与行动担当。因此，生成式AI中的情感计算必须避免流于煽情化、消费化、娱乐化等表层操作，而应以真实史料为依托，通过语义结构与情感逻辑结合，构筑稳固的历史认同感与价值归属感。一是矫治情绪，嵌入伦理边界与情绪强度调控机制。在情感生成模型中引入“伦理嵌入层”，将历史人物价值身份转化为调节情绪表达的权重，防止其被简化为愤怒或戏谑等情绪的容器，掩盖复杂人格与真实语境。要通过加权情绪向量与双轨损失函数，引导模型保持伦理一致性，压制情绪过度生成。同时，设定情绪共鸣阈值，当情感偏离社会主义核心价值观、正确党史观、大历史观时，自动触发重构，实现由“刺激强化”向“共情引导”的转化，强化公众价值认同与共同记忆。二是引导消费，构建叙事唯一性与表达收敛机制。为阻断流量逻辑导致的英雄人物标签化、行为戏剧化，应在生成系统中构建叙事唯一性模块，以历史人物身份轨迹、关键事件与时代角色为输入生成固定向量，并启用位置冻结保证叙事边界稳定。通过表达收敛性判定层，对重复生成、过度夸张或标签错配施加变异度阈值，设定“表达熵”下限，防止算法对历史人物形象的无序消费，使英雄精神与社会价值在叙事中凸显，逐步凝聚群体性情感共鸣。三是抵御解构，引入符号稳定机制与价值主干保留策略。引入符号对齐矩阵与语义冻结模块，确保历史人物核心身份、主流评价与行为逻辑在生成中稳定映射，抵御历史虚无主义的任意解构。设置价值主干控制层，通过强化群众评价、制度回应等关键价值节点，设定最低表达保留阈值，防止核心价值剪除与负面情绪嫁接。开发解构性倾向判别器，识别“身份反讽”“动机庸俗化”等虚无主义文本，一旦触发即启动语义回查机制，实现闭环纠偏。由此，既防范历史人物与事件的价值掏空，也保障主流价值叙事的稳定延续，引导公众理解历史意义、凝聚历史认同。

（三）历史观照现实，完善历史叙事的场景建构机制

历史叙事中的感知、体验与想象并非不可为，关键需保持在“要有证据，要有必要的边界”之内。[17]因此，要构建科学、合理的历史叙事场景，通过发现现实的联系来清除臆造的人为的联系，从而有效防范历史虚无主义所制造的幻觉漩涡。一是注重历史时空场景的系统还原与动态呈现。场景建构应以系统还原为目标，依托大数据挖掘、历史档案数字化以及虚拟现实技术，全面展陈历史事件的时间进程与空间布局，呈现多层次立体化场景，帮助公众理解历史事件所处的社会政治环境、经济结构和文化语境。同时，建立科学时空场景评价体系，结合认知科学监测公众对历史信息的接受效果，及时校正情境断层，规避技术压缩造成的认知失真，阻滞历史虚无主义对真实历史语境的扭曲，使公众理解历史运行逻辑，并把握当下社会发展的复杂性与规律性。二是注重视觉叙事场景的符号透明与多维注释。强化视觉符号与历史语境的结合，通过多模态注释系统，整合文本、音频及交互信息，提升视觉符号的语义透明度与逻辑关联性。建立专业审核与反馈机制，严格把控视觉内容的历史准确性，防止因符号表达失序或阐释路径单一造成认知偏差。推动视觉场景开放设计，鼓励公众多角度探讨符号背后的社会结构、制度变迁与历史规律，有效防范历史虚无主义通过符号简化歪曲历史事实。视觉场景的构建更应承担历史观照现实的功能，使历史符号成为理解当下社会制度逻辑与价值取向的重要镜鉴。三是注重交互叙事场景的开放构建与素养提升。一方面，推动交互叙事场景在数据与叙事层面的开放构建，融合多源历史数据与多视角叙事线索，营造复杂、多样、真实的历史语境。运用语义熵等“幻觉”检测机制，提高内容生成的置信度与可靠性，为用户提供更真实、全面的历史体验。另一方面，注重提升用户历史素养与批判能力。建立实时认知反馈系统，动态监测用户认知状态，优化交互界面，融入批判性思维引导工具与辅助判断功能，提升用户辨析能力，最终实现用户在沉浸式环境中享受多元叙事体验，同时保持理性批判的主体地位，有效遏制历史虚无主义叙事的深层扩散。

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本文系国家社会科学基金西部项目“新时代高校‘精准思政’的理论构建与实践探索研究”（编号22XKS023）的阶段性成果。

（作者系清华大学马克思主义学院博士研究生）

【责任编辑：王宗君】