文本理解会调节人们对AI在文学内容中作为作者的认知偏见

《Scientific Reports》：Text comprehension moderates cognitive biases toward AI authorship in literary content

　　

摘要

人工智能（AI）在生成艺术作品方面日益增长的潜力引发了越来越多的跨学科辩论。除了关于 AI 创造力本质本身的讨论外，许多研究报告指出，人们对标注为 AI 的艺术内容抱有负面偏见。在此，我们通过探讨理解程度——即参与者投入程度的一个指标——在文学语境中如何影响这种偏见，来询问这种偏见是否受到观察者对待作品方式的调节。我们请参与者对一位著名作家撰写的三篇文本的社会声望和愉悦度进行评分，这些文本分别被呈现为人类创作、AI 创作及人机协作创作。我们发现，理解程度成为评价性判断的关键双向调节因素。事实上，我们观察到，只有文本理解程度低的参与者对标注为 AI 的文本显示出负面偏见（相较于人类创作和人机协作创作的文本），而那些表现出高理解程度的参与者则对 AI 显示出正面偏见。我们的结果表明，对 AI 的偏见并非内容固有，而是由预设观念驱动的，这些观念可以通过达到的理解程度得到缓解或加剧。