谁拥有文本？面向保留作者身份的 AI 辅助写作设计模式
人机交互
2026-01-16 v1 人工智能
摘要
AI 写作助手可以减少 effort 并提升流畅度，但也可能削弱作者的身份认同感。我们通过一种具备所有权意识的协作写作编辑器来研究这一张力，后者提供按需的句子级建议，并测试两种常见的设计选择：基于角色的教练与风格个性化。在一次在线研究中（N=176），参与者完成了三个专业写作任务：一篇在无 AI 帮助下完成的邮件、一封带通用 AI 建议的提案、以及一封带角色教练的求职信，其中一半受访者的建议针对其先前写作的简要样本进行了定制。在两个 AI 辅助任务中，相对于无帮助的写作，心理所有权下降了约 0.85-1.0 分（满分 7 分），但认知负荷降低了约 0.9 分，质量评价总体保持相似。角色教练未能阻止所有权的下降。风格个性化部分恢复了所有权（约 +0.43），并使 AI 融合度提升 5 个百分点。我们提炼出五种设计模式：按需启动、微型建议、语音锚定、受众支架以及决策点源 provenance，以指导面向保留作者身份的写作工具。
引用
@article{arxiv.2601.10236,
title = {Who Owns the Text? Design Patterns for Preserving Authorship in AI-Assisted Writing},
author = {Bohan Zhang and Chengke Bu and Paramveer S. Dhillon},
journal= {arXiv preprint arXiv:2601.10236},
year = {2026}
}
备注
Preprint; 42 pages