基于关联命题评估模型的对AI生成内容（AIGC）的神经响应

《Scientific Reports》：Neural responses to AIGC based on the associative propositional evaluation model

　　

摘要

人工智能生成内容（AIGC）可以提高生产效率并降低创作成本，但消费者对AIGC应用的评价褒贬不一。基于关联命题评估（APE）模型，我们利用事件相关电位（ERP）来研究消费者在不同情感参与程度下对AIGC应用的自动神经反应和行为判断。将积极形容词与AIGC内容搭配使用会引发更强的负N2波幅，这反映了在关联主导处理过程中的早期认知冲突或不匹配。在高情感参与场景中，负面形容词引发的负N2波幅比低情感场景更明显，表明早期的评估过程受到应用背景的影响。在低情感场景下，消费者对负面形容词的接受度高于正面形容词，说明隐性的反应会因情感背景而异。这些发现为AIGC的评价提供了初步的神经生理学证据，但需谨慎解读。N2成分主要反映早期认知冲突，并非特定态度倾向的明确标志。本研究使用了少量非随机招募的志愿者样本，这限制了结果的可推广性。未来的研究需要用更大、更具代表性的样本来验证这些发现。