生成式人工智能对知识工作信息实践的赋能作用与协同机制研究

本研究针对生成式AI如何增强知识工作核心信息实践的问题，通过数字日记法与访谈的混合方法，揭示了AI在信息表征、生成、评估、解释与沟通中的协同角色（如合成器、审阅者、阐释者等），证实人机协作能提升工作效率、激发创造力并优化决策，为AI赋能知识管理提供了实证基础。

　　

生成式人工智能（Generative AI）正深度融入知识工作领域，通过增强关键信息实践（Information Practices）推动行业变革。研究采用以人为中心的混合方法（包括数字日记研究和访谈），系统剖析了知识工作者与生成式AI的互动机制，发现AI在信息表征（Representation）、生成（Generation）、评估（Evaluation）、解释（Explanation）和沟通（Communication）环节中扮演多重 augmentative（增强型）角色，例如：信息合成器（Synthesizer）、内容组织者（Organizer）、创意激发者（Brainstormer）、质量审阅者（Reviewer）、语义解读者（Interpreter）和逻辑澄清者（Clarifier）。

研究结果强调知识工作者的主动性，揭示出一种动态的人机协同范式——这种伙伴关系不仅利用生成式AI的技术能力强化信息处理流程，更通过人类独有的专业技能（如批判性审视、内容整合、情境化适配、多模态沟通及个性化定制）对AI输出进行优化与升华。该协同模式显著提升了知识工作的效率，促进了创造性思维的涌现，并为复杂决策过程提供了可靠支持。