生成式人工智能联合青年协同设计在电子烟警示广告中的应用与效果评估

传统公共卫生宣传材料开发周期长，难以快速应对电子烟流行等新兴挑战。来自国际团队的研究人员通过随机对照试验(N=614)发现，青年协同设计的AI生成电子烟警示广告在感知信息有效性(PME)上非劣于甚至优于传统材料，且来源标注(WHO/AI)不影响效果评分(b=0.09~-0.18, P<0.001)，为AI加速公共卫生响应提供了实证依据。

　　

这项开创性研究采用2(广告来源)×4(来源标注)的随机临床试验设计，探索了生成式人工智能(AI)与青年协同设计在电子烟健康警示领域的创新应用。研究团队招募614名16-25岁青年，通过在线平台比较了AI生成广告与传统机构广告的感知信息有效性(Perceived Message Effectiveness, PME)，该指标通过经过验证的PME青年量表进行多维评估，包含 vaping perception（电子烟认知）和behavioral intent（行为意向）两个效果维度，以及attention（注意力）、information（信息量）和convincingness（说服力）三个广告特质维度。

令人振奋的是，AI与青年协同设计的广告在劝阻电子烟使用(b=0.09, 95%CI 0.01-0.17)、吸引注意力(b=-0.15, 95%CI -0.26~-0.03)和增强说服力(b=-0.18, 95%CI -0.30~-0.07)等方面均显著优于传统材料(P<0.001)。更值得注意的是，无论标注为"AI制作"、"世界卫生组织(WHO)制作"还是"WHO联合AI制作"，广告效果均无统计学差异(χ²=0.10-4.19, P>0.20)，这一发现打破了人们对AI生成内容可信度的传统认知。

该研究首次证实了生成式AI在公共卫生传播领域的巨大潜力，其采用的青年协同设计模式有效解决了AI内容与目标人群的共鸣问题。研究结果支持建立AI辅助的快速响应机制，为应对电子烟等新兴公共卫生挑战提供了创新解决方案，同时也强调了制定相关治理框架的紧迫性。临床试验注册号NCT07042789为研究质量提供了有力背书。