预见影响：利用大规模情景写作探索生成式 AI 在新闻环境中的多元影响
计算机与社会
2024-02-29 v2 人机交互
摘要
生成式 AI 的迅猛崛起已触及社会的各个角落——包括新闻环境。对于生成式 AI 日益广泛使用所带来的个人与社会影响，存在着诸多担忧，包括虚假信息、歧视以及助长社会紧张等问题。然而，关于预见生成式 AI 影响的研究仍处于起步阶段，且大多局限于技术开发者和/或研究人员的视角。在本文中，我们旨在拓宽视角，捕捉三个利益相关群体（新闻消费者、技术开发者、内容创作者）对生成式 AI 潜在负面影响以及应对这些影响的缓解策略的期望。在方法上，我们应用情景写作，并在一项调查（n=119）背景下使用参与式前瞻，以深入探究认知上多样化的未来想象。我们使用主题分析对情景进行定性分析，以系统梳理生成式 AI 对新闻环境的潜在影响、潜在缓解策略，以及各利益相关群体在引发和缓解这些影响中的角色。此外，我们测量了受访者对一项具体缓解策略的意见，即欧盟 AI 法案草案第 52 条建议的透明度义务。我们比较了不同利益相关群体间的结果，并阐述了这些群体间不同预期影响的有无情况。最后，我们讨论了情景写作与参与式前瞻作为生成式 AI 影响评估工具箱的效用。
引用
@article{arxiv.2310.06361,
title = {Anticipating Impacts: Using Large-Scale Scenario Writing to Explore Diverse Implications of Generative AI in the News Environment},
author = {Kimon Kieslich and Nicholas Diakopoulos and Natali Helberger},
journal= {arXiv preprint arXiv:2310.06361},
year = {2024}
}