虽然以ChatGPT为代表的生成式人工智能技术刚刚被大规模应用于社会层面，但生成式人工智能技术所具备的信息检索、归纳与生产能力，使其具有一种提供拟态环境的技术潜力，这引发了研究者们的关注。总的来说，在内容生产层面，生成式人工智能技术拉低了内容生产的专业性要求，催生了以社会事实为框架的同质化内容生产。在文本表现策略上，人工智能技术以具体的情感要素为线索，为用户提供了系列情感议程。在传播模式层面，生成式人工智能技术借助互动会话形态推动同质化内容富集在用户的“信息流”之中，为用户提供浸入式的信息接受体验。
人工智能技术使得计算机程序拥有了大规模处理信息与自动生产信息的功能，这创造了自动化程度高、逻辑完善的生产流程，计算机程序因循这一流程进行不间断大规模、高效率的信息生产，将信息数据加工为具有人类逻辑与叙事逻辑的机器生产话语，为网络舆论场快速提供内容语料。从用户视角来看，机器生产内容与人类生产内容在文本特征上差异越来越不明显，因而技术行动者就自然而然被视作网络舆论生态中的生产主体与传播力量。在具体的生产过程中，生成式人工智能技术可以不断加深对用户需求的理解与学习，优化自动化生产逻辑，以精准匹配目标受众的接受偏好。
自动化信息生产的流行打破了“人类生产内容”的霸权地位，虚拟主播、写稿机器人、社交机器人等人机融合体使得网络舆论生态中的行动者体系更加多元。通过获取与分析海量数据，生成式人工智能技术在信息的归纳与整合方面拥有极强的优势，且能深入用户兴趣，通过设置特定的议题与价值偏向影响用户的态度和情绪。虽然生成式人工智能技术所生产出的内容始终面临着“概率关联困境”，即内容之间注重相关性而不关注因果逻辑，只进行归纳而无法进行演绎，因而AIGC在体验上与人类生产内容之间存在差异；但总体来看，自动化生产内容已然成为引发网络热门讨论的重要线索。若用户频繁接触自动化生产内容，同时接受人工智能的反复“喂养”，社会舆论的人性色彩就会被稀释，甚至被掏空。很难想象，在社会舆论大规模遭遇人工智能制造出来的非人声音的介入和干扰时，这种舆论生态对于以人为中心的社会行动者产生何种后果？这一问题值得深究。
从文本风格来看，生成式人工智能技术的一个核心突破就是能够基于用户的情感需求生产符合要求的内容形态，将特定的情感线索置于多媒体内容文本之中。这一文本风格可能会推动用户的信息接受行为与情感话语深度融合，继而引致规模化的情感极化现象。
一方面，多模态信息内容将激发用户情感状态作为重要的生产内驱。在内容生产层面，由于深度伪造与人工合成技术日渐成熟，生成式人工智能技术长于将多种模态的信息产品植入特定、反常规的信息事件中，形成价值张力以刺激用户的选择焦虑，催逼用户对于价值确认与发声的需求。在内容推荐层面，生成式人工智能技术借助打捞、整理、归纳海量的信息数据，对信息进行分类、排序、精准分发，推送至具有差异化、个性化的兴趣与价值偏好的用户面前，激发用户对生成内容的正向评价，建立精准的传受连接。
另一方面，群体化的情感确认与冲突成为人工智能技术介入网络舆论生态的重要切入点。在不能明辨机器生产内容与用户生产内容的差异时，用户将其等而视之并加以互动，这些互动为网络舆论热点的酝酿提供了基本的行动单元。凯斯·桑斯坦认为，在网络空间内，有相似价值倾向的团体之间会借由沟通讨论，产生更加极端的态度观念。相似情感结构的用户总是会形成临时的交往群体，并攻击那些与自身情感结构不同的用户，这种群体化的行为形成了与社交机器人的情感文本生产逻辑互补，进一步增加了数字时代网络舆论生态的复杂性。
