询问 Grok：社交媒体对话中的人工智能辅助意义建构
社会与信息网络
2026-05-20 v1
摘要
以大型语言模型（LLM）为驱动的人工智能助手（如 Grok）正日益融入社交媒体平台，在对话线程中直接帮助解释内容、提供背景信息并验证声明。尽管先前研究已考察了 LLM 在事实核查方面的准确性，但人们对用户在真实社交媒体环境中如何与此类系统交互知之甚少。在本研究中，我们实证分析了用户在社交媒体平台 X 上与人工智能助手 Grok 的交互。利用一个包含 169,137 条调用 Grok 的帖子的数据集，我们考察了针对该人工智能助手的请求类型及其使用情境。我们发现，Grok 主要被被动调用以获取或验证信息。尽管响应出现迅速，但它们通常仅能触达少量受众。其采用虽广泛但深度较浅，76.8% 的用户仅调用过 Grok 一次。我们进一步考察了这些交互与 X 的社区事实核查系统 Community Notes 之间的关系。虽然两个系统之间的重叠有限，但主要集中在验证导向和高可见度的内容上。Grok 的交互通常发生得更早，且不能预测后续的更正活动。综上，这些发现表明，人工智能助手在社交媒体上充当了意义建构的早期补充层，而非对基于众包的事实核查系统的替代。
引用
@article{arxiv.2605.19720,
title = {Asking Grok: AI-Assisted Sensemaking in Social Media Conversations},
author = {Michelle Bobek and Emma Demirel and Nicolas Pröllochs},
journal= {arXiv preprint arXiv:2605.19720},
year = {2026}
}