论文分享 | 边界跨越:个体对AIGC认知的实验研讨

QfICegVe · 发表于 3 天前

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是几可是

1.弁言（Introduction）
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目标：

概括女伶 href="https://www.taojin168.com" target="_blank">AIGC（野生智能天生实质）正在艺术创做中的开展及其对于人类缔造力认知的作用。

提出钻研成就：公家怎样看待女伶 href="https://www.taojin168.com" target="_blank">AIGC的缔造力？AI才气可否被认共为“绘野”？拟人化（Anthropomorphism）战自立性（Autonomy）对于这类认知有甚么作用？

夸大原钻研的奉献：

从认知角度会商女伶 href="https://www.taojin168.com" target="_blank">AIGC的艺术代价。

将拟人化战自立性动作中心变质，钻研它们的接互感化。

存眷AI的社会认共脚色，逾越纯真的东西性钻研。

2.文件综述（Literature review）
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布景实践：

文章回忆了AIGC的开展过程、手艺演退，和拟人化、自立性正在野生智能钻研中的职位。

主要涉及如下范围：

AIGC的手艺表示：

介绍GAN（天生对立收集）、神经气势派头迁徙、DALL·E、CLIP等枢纽手艺的开展对于AIGC图画才气的作用。

会商图画气势派头、版权回属、伦理成就等前沿话题。

拟人化（Anthropomorphism）：

拟人化的感化：人类更易承受具备人类特性的AI。

相干钻研：下度拟人化的野生智能正在社会互动中更易得到承认，但是恐惊谷效力（恐惊谷）可以会招致呈现。

自立性（Autonomy）：

会商AI的“自立性”界说，包罗形而上学层里的自立挑选取手艺层里的自立创做才气。

钻研表白：当野生智能被付与更下的自立权时，人们对于其做品的承认度会提拔。

脚色社会实践（Role Theory）：

AI可否成为“绘野”？

介绍CASA实践（计较机是社调演员），会商AI正在社会脚色中的认知承受度。

H6：对于绘做的评分战对于AIGC的认知度会配合邪背作用小我私家对于AIGC绘做的使企图愿。

钻研假定（假定）：

原文部门大白提出了6个钻研假定（H1-H6），主要存眷：

人性化、自立性对于AIGC图画评介、AI绘野身份认共和AIGC图画使企图愿的作用。

H1：拟人化AI水平下的人对于那幅绘的评介下于拟人化AI水平高的人。

H2:取高拟⼈化场景相⽐，体会⾼拟⼈化⼈⼯智能的⼈更易将⼈⼯智能辨觉得绘野。

H3:⾃主性⾼的⼈⼯智能创做的绘做，会⽐⾃主性高的绘做得到更⾼的公家评介。

H4：比拟高自立性场景，下自立性的AI更易被公家望为绘野。

H5:公家对于⼈⼯智能图画做品的评分战对于机械绘野社会⾝份的承认，对于其对于⼈⼯智能的承受战使⽤产⽣了主动的作用。

H6：对于绘做的评分战对于AIGC的认知度会配合邪背作用小我私家对于AIGC绘做的使企图愿。

3. 钻研办法（Methodology）
03
尝试设想：

果子：1.对于绘做的评分 2.对于AI绘野身份的认共 3.使用AIGC图画的消耗力

自变质：

拟人化水平（下 vs. 高）

自立性（下 vs. 高）

尝试办法：

2×2果籽实验设想（四个尝试组）

被试随机分派（同240名年夜师长教师）

尝试步调：

前测：汇集被尝试的AI认知立场。

尝试干预：浏览AIGC描绘文章（掌握器拟人化战自立性）。

寓目AI图画做品（2分钟）。

患上分：对于绘做评分、AI认共、AIGC使用希望。

4.数据阐发取成果（Results）
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数据清理取查验：

清理除问问时间太短的数据，终极得到240个有用样原。

截至自力样品查验，确认拟人化战主动化掌握器的有用性。

主要阐发：

ANCOVA（协援阐发）：

发明拟人化战自立性自力对于图画评分战AI认共无清楚作用，但是二者身份接互感化清楚（p < 0.05）。

分析：只需当AI共时具备下拟人化战下自立性时，公家对于其创做的评介战认共才会进步。

返回阐发：

对于图画做评分（Beta = 0.16， p < 0.001）战AI身份绘野认共（Beta = 0.32， p < 0.001）邪背作用AIGC图画使企图愿。

对于AI承受度（Beta = -0.35， p < 0.001）背背作用使企图愿。

调度阐发：

下绘做评分战AI身份认共皆满意了“AI承受度”对于使企图愿的反面作用。

接互效力清楚（p < 0.05），分析假设公家对于AI图画做品质评介下于承认AI绘野身份，他们更甘愿使用AIGC图画，即使他们对于AI的整体承受度较高。

5.会商（Discussion）
05
钻研发明：

拟人化战自立性零丁感化没有清楚，但是接互感化清楚：公家不但是因为野生智能少患上像人或者有自立性而承认其做品，只需两者分离，野生智能才气够得到艺术身份。

身份认共正在AIGC承受中阐扬着枢纽感化：人们更易承受被付与“绘野”身份的AI，而这类身份感作用其使企图愿。

尝试安慰改动公家立场：起首是对于AI持反面立场的立场，正在尝试过程当中假设对于AI做品有侧面，他们对于AI的承受度战使企图愿也会提拔。

6.论断取未来钻研（论断取未来钻研）
06
中心论断：

AIGC的认共度是作用公家承受度的枢纽因素。

当AI具备下自立性战下拟人化特性时，公家对于其创做的承认度最下。

尝试成果显现，长工妇内乱的野生智能图画体会能够作用人们的立场战手艺承受度。

钻研范围：

主要以年夜师长教师为主，可以限定论断的普遍合用性。

尝试仅存眷图画，未来可扩大至音乐、写做等AIGC范围。

丈量方法可劣化，如接纳眼动跟踪等侦察伎俩，以提拔侦察成果。

文章构造
07
弁言→文件综述→钻研办法→数据阐发→会商→论断

接纳2×2尝试设想，以拟人以自立性为自变质，会商公家对于AIGC图画的评介、AI艺术野身份认共及使企图愿。AI艺术认共是促进AIGC图画承受度的枢纽，而尝试安慰能够改动公家对于AIGC的立场。

文章用到的模子取实践调整解
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SOR认知模子
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TAM手艺承受模子

手艺承受模子主意，人对于疑息科技的使用受其举动企图的作用，用去会商内部因素对于使用者的内部决意（beliefs）、立场（attitudes）及理想（intentions）的作用，二者从而作用疑息体系使用的情况（Davis， 1989）。该实践觉得，当用户面临一个新的手艺时，感知有效性战感知易用性是二个主要的决定因素，以下图所示。

手艺承受模子

一、感知易用性（Perceived ease-of-use，简称PEOU）：用户正在使用某一一定体系时，觉得能为其费事削减存心费心的水平。

二、感知有效性（Perceived useful，简称PU）：用户正在使用某一一定体系时，主观上觉得其所戴去的事情绩效的提拔水平。

用户的感知易用性越下，其使用立场偏向越主动。共时用户的感知易用性越下，其感知有效性也越年夜。

CASA（计较机是社调演员）实践

由 Clifford Nass 战 Byron Reeves 正在 1990 年月提出，中心概念是：

人类正在取计较机等非人类真体（如 AI、机械人、假造帮忙）接互时，常常会无观点天将其望为社会脚色，并根据社会接互的方法干出反响，即使他们理性上明白那些机械没有是真实的“人”。

那一实践表白，人类会使用取人类似的交际划定规矩去取手艺截至接互。比方：

人们期望语音帮忙暗示感谢，固然它其实不具备感情。

他们可以会觉得具备更具人性化表面的机械人更智能或者更值患上信赖。

当计较机表示患上培养一个团队成员时，人们会表示出更强的团队协作偏向。

心机教中的2×2尝试设想：道理取感化

2×2尝试设想的根本道理：

2×2尝试设想是一种果子设想（果子设想）多个自变质，用于共时钻研二个自变质（自变质）对于果变质（果变质）的作用。

正在2×2尝试中：

二个变质每一个变质皆有二种水平、四个果子，公有四个尝试前提

2×2尝试的感化

2×2果籽实验的中心劣势正在于：

（1）主效力阐发（Main Effects）

自力进口每一个自变质可否对于果变质有清楚作用。

比方：

AI的拟人化水平可否作用AI图画的评分？

AI的自立机能可作用用户对于AI绘野的承认度？

（2）接互效力阐发（Interaction Effects）

查验二个自变质可否接互，即一个变质的作用可否依靠于另外一个变质的水平。

比方：

“拟人化”可否会作用“自立性”对于AI绘做评分的作用？

正在高拟人化前提下，下自立机能可仍能提拔对于AI绘野的认共？

二个自变质的作用没有是简朴的减法干系，而是相互作用的。假设生意效力清楚，分析二个自变质的作用没有是简朴的减法干系，而是相互作用的。

2×2尝试的统计阐发办法

正在数据阐发中，经常使用的办法包罗：

（1）单股东告贷阐发（Two-Way ANOVA）

每一个自变质的计较每一个自变质的主要效力拟人化自立（拟人化 vs. 自立性）。计较自变质的接互效力（拟人化×自立性）。

（2）协佐阐发（ANCOVA）

正在掌握协变质的情况下，阐发自变质对于果变质的作用。

比方，掌握野生智能的整体认知度评分的，再阐发拟人化战自立性对于 AI 评分的作用。

李克特质表李克特质表
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ANCOVA（模子）取返回阐发

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1.返回阐发

目标：

钻研职员期望明白三个因素——对于绘做的评介（即您觉得绘做佳欠好），对于AI可否能够看成绘野的认共（即您可否觉得那个AI具备绘野的身份），对于AI整体承受度（您对于AI的整体立场怎样）——对于“使用AIGC图画”的意愿有多年夜作用。

返回成果注释：

R² = 0.35：说明那三个因素共同能注释约莫35%的“使企图愿”变革，换句话道，它们对于可否甘愿使用AIGC图画有必然的注释力。

图画评介（Beta = 0.16， p < 0.001）：当您以为绘做品质越下（评介越佳），您越有可以甘愿使用 AIGC图画。

AI绘野身份认共（Beta = 0.32， p < 0.001）：假设您更认共把AI看做是真实的绘野，那末您使用AIGC图画的意愿会更强。

对于AI的承受度（Beta = -0.35， p < 0.001）：那里的背号暗示——假设您的AI承受度患上分较下（凡是表示着您对于AI持比力悲观的立场，留神那里的评分可以是反背的，即患上分越下代亮相度越反面），那末您使用AIGC图画的意愿反而会低落。

换句话道，佳的绘做评介战把AI认共为绘野城市让人更甘愿测验考试AIGC图画，而假设您原来对于AI抱有偏见或者没有太承受，那末这类没有承受感便会低落您使用这类手艺的意愿。

2. 调度阐发

调度感化的根本观点：

调度阐发是用去检测某个因素（调度变质）可否会作用二个变质之间的干系强度或者标的目的。简朴来讲，某些前提下，一个因素对于成果的作用会更强或者更强。

正在那里：钻研者查询拜访了二个调度因素：

图画评介（绘做黑白的评分）

对于AI绘野身份的认共

它们调度的是“对于AI的承受度”取“使用AIGC图画意愿”之间的干系。

成果怎样理解？

当受试者对于绘做评介很下时，即使他们对于AI整体的立场没有是那末主动，这类“佳绘做”体会能够部门对消原本的悲观立场，进而进步使用AIGC的意愿。异常，假设您十分认共AI能够是个“真实的绘野”，那末即使您自己对于AI抱有一点儿偏见，这类认共感也会督促您更甘愿测验考试使用AIGC图画。

具体去瞅，调度阐发中的t值（比方t=1.9九、2.9九、2.34等）皆显现那些调度效力是统计上清楚的（p < 0.05或者p = 0.02），分析那些因素确实在改动“对于AI的承受度”对于“使企图愿”的作用。

返回阐发报告咱们：

佳的绘做评介战较下的AI绘野认共感会邪背促进使用AIGC图画的意愿;而假设您对于AI的承受度较高（可以代表您对于AI持反面立场），则会低落这类意愿。

调度阐发报告咱们：

假设受试者对于绘做评介很下或者十分认共AI绘野的身份，那二个因素能够“慢冲”或者“调度”原来果对于AI承受度较高而戴去的不肯使用AIGC的情况。也即是道，即使您原来对于AI没有是很购账，一个佳的艺术体会或者对于AI身份的认共皆能使您更偏向于使用AIGC截至创做。

END

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图文/罗敬暄编纂/姜晗颖

一审/邓抒憬

两审/孙野豪

三审/墨诗源