叙事框架：分析 AI 伦理与政策话语中隐喻的新方法
计算机与社会
2026-03-19 v1
摘要
隐喻根本性地塑造了我们如何推理复杂问题，如人工智能，而当前的人工智能政策话语中隐喻分析方法存在定义不一致和方法论混乱之问题。本文引入了叙事框架 (Narrative Frames)，一种新型分类系统，用于解决这些限制，为识别和分析 AI 政策辩论中隐喻提供标准化框架。基于 Lakoff 和 Johnson 的概念隐喻理论，我们通过两个阶段推导出49个独特的叙事框架：首先对 MetaNet 数据库中的685个隐喻进行归纳编码，然后与82项批判性隐喻分析研究进行交叉比对。这种方法论将此类型学 grounded in both empirical data and established theoretical concepts，同时解决了以往跨研究比较中存在的定义模糊问题。叙事框架系统为研究人员、记者和政策制定者提供了共享词汇，用于分析隐喻如何塑造公众感知和 AI 治理中的政策优先事项。通过揭示话语中存在且值得注意缺失的框架，此方法能够更透明地分析潜在的假设和权力动态。我们讨论了局限性并提出了未来应用，包括利用大型语言模型实现计算规模化。
引用
@article{arxiv.2603.17192,
title = {Narrative Frames: A New Approach to Analysing Metaphors in AI Ethics and Policy Discourse},
author = {Daniel Stone},
journal= {arXiv preprint arXiv:2603.17192},
year = {2026}
}