了解那些难以完全掌握的工具:在生成式人工智能的实践社群中运用“拼凑式创新”(Bricolage)的方法

《TECHNOLOGICAL FORECASTING AND SOCIAL CHANGE》:Learning about unknowable tools: Bricolage in communities of practice for generative AI

【字体: 大 中 小 】 时间:2026年05月20日 来源:TECHNOLOGICAL FORECASTING AND SOCIAL CHANGE 13.3

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  里卡多·科埃略·达席尔瓦(Ricardo Coelho da Silva)|查尔斯-克莱门斯·吕林(Charles-Clemens Rüling)|拉菲·杜伊梅德吉安(Raffi Duymedjian)|莱德·泽尼洛维奇(Leid Zejnilovic)•生成式人工智能工具具有某

  
里卡多·科埃略·达席尔瓦(Ricardo Coelho da Silva)|查尔斯-克莱门斯·吕林(Charles-Clemens Rüling)|拉菲·杜伊梅德吉安(Raffi Duymedjian)|莱德·泽尼洛维奇(Leid Zejnilovic)
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    生成式人工智能工具具有某些特性,使其变得难以预测,从而扰乱了实践学习社区的常规机制。
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    用户始终处于“持续实验”的状态,不断使用这些工具并与他人分享实验结果。
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    通过拼凑式学习(bricolage),集体学习作为一种认识论实践得以形成。
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    我们展示了即使在面对难以预测的工具时,实践社区仍能如何开展集体学习。
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