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基于C-A-C的生成式AI用户间歇性中辍行为研究 被引量:8
1
作者 周涛 张春雷 邓胜利 《现代情报》 北大核心 2025年第3期40-50,64,共12页
[目的/意义]用户的间歇性中辍作为一种消极行为,将影响生成式AI的用户保持及获取持续竞争优势。因此,有必要研究用户间歇性中辍的形成机理,发现显著的影响因素。[方法/过程]基于认知—情感—意愿(Cognition-Affect-Conation,C-A-C),从... [目的/意义]用户的间歇性中辍作为一种消极行为,将影响生成式AI的用户保持及获取持续竞争优势。因此,有必要研究用户间歇性中辍的形成机理,发现显著的影响因素。[方法/过程]基于认知—情感—意愿(Cognition-Affect-Conation,C-A-C),从“使能”与“抑制”双重视角研究了生成式AI用户间歇性中辍行为。使能因素包括隐私担忧、信息幻觉、认知失调;抑制因素包括智能化、拟人化、个性化、情感承诺。采用结构方程模型(Structural Equation Modeling,SEM)和模糊集定性比较分析(fuzzy-set Qualitative Comparative Analysis,fsQCA)进行数据分析。[结果/结论]隐私担忧和信息幻觉影响认知失调,进而导致间歇性中辍行为。智能化、拟人化、个性化影响情感承诺,进而对间歇性中辍产生抑制作用。研究结果显示,生成式AI一方面需要缓解用户的隐私担忧,减少信息幻觉,从而降低用户认知失调;另一方面,需要通过提高系统的智能化、拟人化、个性化等功能水平,增进用户情感承诺,从而抑制其间歇性中辍行为。 展开更多
关键词 生成式ai 间歇性中辍 C-A-C 认知失调 情感承诺
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人类与生成式AI协同对团队创新绩效的影响——基于知识经纪的视角 被引量:2
2
作者 李浩 宋芳柏 郭春红 《研究与发展管理》 北大核心 2025年第3期27-39,共13页
知识经纪被视为促进团队创新的关键,但受人类局限性影响,其有效性仍存在争议。结合知识网络理论与互动式团队认知理论,探究了人类—生成式AI协同知识经纪模式的创新驱动机制及边界条件。通过51个团队的实验室实验和64个团队的黑客马拉... 知识经纪被视为促进团队创新的关键,但受人类局限性影响,其有效性仍存在争议。结合知识网络理论与互动式团队认知理论,探究了人类—生成式AI协同知识经纪模式的创新驱动机制及边界条件。通过51个团队的实验室实验和64个团队的黑客马拉松竞赛的实地调查,研究发现,相较于人类单一知识经纪,人类与生成式AI双经纪模式显著提升团队创新绩效,交互记忆系统在其中发挥中介作用,团队吸收能力发挥调节作用。研究结论不仅提供了促进团队创新的人机协作新视角,也为解决人类知识经纪作用矛盾性结果提供了新思路。 展开更多
关键词 知识经纪 生成式ai 交互记忆系统 团队创新绩效
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生成式AI时代的智能化会计人才培养模式研究
3
作者 葛军 李文勤 《会计之友》 北大核心 2025年第21期67-74,共8页
生成式人工智能(Generative Artificial Intelligence,GAI)的发展改变了会计信息处理的过程与结果,会计人才的供需结构也随之发生了变化,会计人才培养模式改革迫在眉睫。文章分析了生成式AI时代会计人才培养面临的机遇与挑战,指出智能... 生成式人工智能(Generative Artificial Intelligence,GAI)的发展改变了会计信息处理的过程与结果,会计人才的供需结构也随之发生了变化,会计人才培养模式改革迫在眉睫。文章分析了生成式AI时代会计人才培养面临的机遇与挑战,指出智能化会计人才不仅需要扎实的会计基础知识,还需掌握数据分析、人工智能工具应用等跨学科技能。基于此,构建了“对称式三棱锥”会计人才能力框架模型,设计了“跨界融合”智能化会计人才培养模式,提出了高校会计人才培养课程体系应当嵌入智能化课程模块、运用生成式AI工具构建知识图谱从而将零散的知识整合为结构化的知识等建议。本研究对生成式AI时代的会计人才培养具有一定的参考意义。 展开更多
关键词 人工智能 生成式ai 会计人才 培养模式 能力框架模型
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生成式AI与跨模态学习融合的中国古典园林认知教学探索——以园林绘画复原为例
4
作者 张恒 袁梓皓 +1 位作者 李俐 陈志宏 《园林》 2025年第10期64-74,共11页
随着信息技术的飞速发展,生成式人工智能与跨模态学习技术的出现,为风景园林专业教学创新提供了重要机遇。为提升中国古典园林认知教学效果,探索并构建了一种AI赋能下的园林认知教学新模式。以园林绘画复原为媒介,设计“五阶递进式”教... 随着信息技术的飞速发展,生成式人工智能与跨模态学习技术的出现,为风景园林专业教学创新提供了重要机遇。为提升中国古典园林认知教学效果,探索并构建了一种AI赋能下的园林认知教学新模式。以园林绘画复原为媒介,设计“五阶递进式”教学框架,引导学生完成从知识学习、视觉解读到AI实践与批判反思的完整学习闭环。通过分阶段AI技术流程,实现引导式园林场景复原。此技术路径旨在将抽象园林知识、园林绘画图像与前沿AI技术有机融合,构建从数据处理、模型构建到成果生成的完整技术支撑。教学实施层面,该框架与技术流程围绕代表性的园林绘画复原任务,通过理论授课与技术实操结合,引导学生分组协作,完成从文献研究到AI复原的全过程。教学成果表明,该模式初步实现对园林绘画的AI复原。学生不仅生成较高写实度和历史氛围的园林图像,更深化了对古典园林设计法则、空间意境与文化内涵的理解。相较传统方法,融合AI的教学模式在激发学生主动性与探究性、实现认知方式动态化与体验感、提升知识获取多模态性与高效率,以及系统培养数字技术应用、批判性思维等方面展现出明显优势,有效缩短了认知周期,为风景园林教育从“知识传授型”向“能力导向、探究学习型”的范式转型提供实践依据与方法论参考,对推动AI时代风景园林教育的创新与可持续发展具有积极意义。 展开更多
关键词 生成式ai 跨模态学习 园林绘画复原 认知教学 风景园林教育
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生成式AI搜索引擎人机结合的选题思路拓展研究
5
作者 王树义 曾雯 +2 位作者 戚淇 许隆鑫 岳芳 《图书情报知识》 北大核心 2025年第4期113-125,共13页
[目的/意义]旨在探讨如何有效利用生成式AI搜索引擎与人机结合的方式拓展科研选题思路,以应对信息过载和研究选题困难的问题。[研究设计/方法]针对研究现状提出基于生成式AI搜索引擎的选题工作流,通过实验和访谈的方法对选题过程进行验... [目的/意义]旨在探讨如何有效利用生成式AI搜索引擎与人机结合的方式拓展科研选题思路,以应对信息过载和研究选题困难的问题。[研究设计/方法]针对研究现状提出基于生成式AI搜索引擎的选题工作流,通过实验和访谈的方法对选题过程进行验证。结果显示并依据结果讨论“人在环中”在选题过程中的优势。[结论/发现]所有被试对选题拓展效果的满意度评分均在90分及以上(满分100分),生成式AI搜索引擎可以有效辅助科研选题,但需要采取人机结合的方式才能发挥最大效用;“人在环中”可以充分发挥AI的优势,提升选题质量和效率,推动科学研究向更高层次发展。[创新/价值]基于生成式AI搜索引擎与人机结合的选题思路拓展方法,为科研工作者提供了一种全新的选题思路和方式,有助于缓解信息过载和研究选题困难的问题,为科研工作者提供了理论指导。 展开更多
关键词 生成式ai 搜索引擎 人机结合 科研选题
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支配性实践:生成式AI的数字劳动隐化
6
作者 陈华明 叶哲佑 《四川大学学报(哲学社会科学版)》 北大核心 2025年第5期191-199,237,238,共11页
新质生产力发展背景下,生成式AI技术日益成为关键驱动力,其背后隐含的数字劳动隐化问题也愈发引人关注。作为一种异化的劳动,用户始终被数字资本所支配,从事以数据生产和模型迭代为核心的无酬劳动却未曾被觉察。从支配的方式来看,数字... 新质生产力发展背景下,生成式AI技术日益成为关键驱动力,其背后隐含的数字劳动隐化问题也愈发引人关注。作为一种异化的劳动,用户始终被数字资本所支配,从事以数据生产和模型迭代为核心的无酬劳动却未曾被觉察。从支配的方式来看,数字资本通过对技术场域、工具和使用规则的全面控制,有效掩盖了用户的解释劳动、情感劳动与决策劳动。从支配的本质来看,数字资本通过支配劳动认知,剥削扩张边界与劳资关系变现,构建了结构性的支配逻辑。通过模糊用户对生产与消费行为逻辑的认知,独占时间与空间等生产要素,以及操控数据的主体性与社会性,最终实现对用户的劳动剥削,使作为劳动者的用户面临更系统和隐匿的支配困境。因此,基于支配本质,从培育劳动主体的劳动认知素养、廓清劳动场域的时空边界,以及规范劳资双方的关系变现出发,可以提出应对生成式AI数字劳动隐化的实践路径,冀望为理解和应对平台社会中不可见的劳动异化过程,提供新的理论分析视角与行之有效的治理进路。 展开更多
关键词 生成式ai 支配性实践 数字劳动隐化
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生成式AI素养对广西柳州农民内容创业行为的影响及实证研究
7
作者 刘智 肖巍巍 《中南农业科技》 2025年第9期169-174,共6页
基于UTAUT理论,构建生成式AI四维(AI责任、认识理解AI、使用应用AI、协同创新AI)素养框架,以广西壮族自治区柳州市500名内容创业农民为样本,采用结构方程模型与Bootstrap方法检验素养对创业意愿和行为的影响路径。研究发现,四维素养均... 基于UTAUT理论,构建生成式AI四维(AI责任、认识理解AI、使用应用AI、协同创新AI)素养框架,以广西壮族自治区柳州市500名内容创业农民为样本,采用结构方程模型与Bootstrap方法检验素养对创业意愿和行为的影响路径。研究发现,四维素养均显著正向促进内容创业意愿与行为,协同创新AI的影响效应最大;内容创业意愿在素养与行为之间发挥显著部分中介作用;基于四维因子构建的生成式AI素养指数具有良好的区分和预测效度。研究丰富了技术接受理论在农业数字化场景下的应用,为农民提升数字创业能力、政府制定精准扶持政策提供了微观证据与可操作性工具。 展开更多
关键词 人工智能(生成式ai) UTAUT模型 农民内容创业意愿 内容创业行为 实证研究 中介效应 广西柳州
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生成式AI技术在地学研究中的应用现状及发展趋势 被引量:1
8
作者 周圣荃 李以科 +6 位作者 王永志 刘海明 李楠 柯昌辉 李瑞萍 赵永岗 张丽 《地学前缘》 北大核心 2025年第4期303-316,共14页
地球复杂巨系统研究的多维度发展持续驱动着地学研究方法的突破创新。生成式AI技术作为新兴研究工具,凭借强大的数据处理与知识推理能力为地学研究提供了新的思路。本文系统梳理生成式AI技术的发展脉络,对比ChatGPT与国产DeepSeek模型... 地球复杂巨系统研究的多维度发展持续驱动着地学研究方法的突破创新。生成式AI技术作为新兴研究工具,凭借强大的数据处理与知识推理能力为地学研究提供了新的思路。本文系统梳理生成式AI技术的发展脉络,对比ChatGPT与国产DeepSeek模型的技术路线,展现了生成式AI技术强大的自然语言处理能力和多模态模型构建的优势。本文详细总结了生成式AI技术在地学中的应用,特别是在资源勘查领域的应用现状和发展趋势。生成式AI技术已实现地学领域中多源异构数据的通用性整合,在资源勘查领域深入参与各阶段工作并于数据整合、认知推理、应用服务等层面提供技术支撑,掀起资源勘查领域革新浪潮。目前,生成式AI技术在地学应用领域依然存在数据完备性缺陷、地质复杂系统挑战、地质模型可解释性难题等核心制约。综合分析指出,生成式AI重构“数据感知-知识提炼-决策生成”技术体系,必将加速实现该技术在地球科学各领域的应用突破,为创新勘查技术方法、提高勘查效率、助力新一轮找矿突破战略行动、保障国家能源安全提供重要技术支撑。 展开更多
关键词 人工智能 生成式ai技术 ChatGPT 找矿预测 资源勘查 DeepSeek
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生成式AI如何变革经济学文本分析范式 被引量:1
9
作者 肖柏高 周艺珮 谢锐 《湖南大学学报(社会科学版)》 北大核心 2025年第3期63-71,共9页
生成式AI强大的语言能力和使用便捷性极大地影响了文本数据的使用范围、方式、角度和深度,有效地解决了已有文本分析方法中存在的准确率低、难度高、成本大和文本数据利用水平不足的问题,进而带动研究广度和深度的提升。在生成式AI时代... 生成式AI强大的语言能力和使用便捷性极大地影响了文本数据的使用范围、方式、角度和深度,有效地解决了已有文本分析方法中存在的准确率低、难度高、成本大和文本数据利用水平不足的问题,进而带动研究广度和深度的提升。在生成式AI时代,文本分析还可能存在以下三个潜在趋势:生成式AI成为处理各类文本任务的标准工具、生成式AI提供智能辅助以及生成式AI“端对端”成为研究新过程。提示语是生成式AI高质量完成文本分析的关键,可以通过提供示例、应用思维链和反复测试等途径来优化提示语。使用生成式AI还要注意避免“幻觉”和保护数据私密性。 展开更多
关键词 生成式ai 文本数据 ChatGPT
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生成式AI赋能教育:技术框架、应用场域及价值——2024智能教育发展研究报告 被引量:27
10
作者 刘邦奇 聂小林 +3 位作者 王亚飞 袁婷婷 赵子琪 张国强 《中国电化教育》 北大核心 2025年第3期61-70,共10页
生成式AI作为人工智能技术的最新突破以及新质生产力的典型代表,为经济社会发展注入了强劲动能,也正深刻影响着教育教学领域。生成式AI教育应用目前仍处于起步阶段,虽然讨论度高、潜力巨大,但实际应用价值尚未充分发挥,亟需厘清技术推... 生成式AI作为人工智能技术的最新突破以及新质生产力的典型代表,为经济社会发展注入了强劲动能,也正深刻影响着教育教学领域。生成式AI教育应用目前仍处于起步阶段,虽然讨论度高、潜力巨大,但实际应用价值尚未充分发挥,亟需厘清技术推广应用的关键问题,积极推进生成式AI在教育教学中的合理运用。基于这一背景,《2024智能教育发展蓝皮书》从理论与实践相结合的视角,对生成式AI教育应用的参考框架、典型场域和实践价值进行了系统的梳理和研究。2024年9月21日,教育部科学技术与信息化司领导、中国教育技术协会领导、教育部教育数字化转型咨询专家等在西北师范大学与科大讯飞联合举办的第六届智能教育论坛上正式发布了该蓝皮书。该研究首先概述了生成式AI的内涵、特点和应用参考框架,分析了其在自然语言理解、内容生成和逻辑推理方面的能力;其次,梳理和阐述了生成式AI在教学、学习、评价、管理和科研等教育场域的应用,并提出了相应的应用策略;最后,讨论了生成式AI对教育实践的价值,包括人才培养、教育环境、教学方式、学习方式、教育评价和教育治理的转型变革。旨在为教育大模型的研发者、应用者和评估者开展生成式AI教育应用研究与实践提供借鉴和参考,激发更多关于如何利用生成式AI推动教育创新的思考和讨论,以促进生成式AI在教育中的合理应用和创新实践。 展开更多
关键词 生成式ai 智能教育 技术框架 应用场域
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生成式AI的不可解释性及其法治应对 被引量:5
11
作者 金龙君 《法治研究》 北大核心 2025年第2期42-53,共12页
不可解释性应是生成式AI的固有特性,可解释性是其治理导向。传统内置型和事后型可解释性方法应用于生成式AI只作为技术手段且有局限,在不可解释性应对上,应重视生成式AI不可解释性易引发风险的法治防范。“全责任式”的法律治理是负责... 不可解释性应是生成式AI的固有特性,可解释性是其治理导向。传统内置型和事后型可解释性方法应用于生成式AI只作为技术手段且有局限,在不可解释性应对上,应重视生成式AI不可解释性易引发风险的法治防范。“全责任式”的法律治理是负责任创新导向下的法律责任因应,聚焦于科技创新研发到产品生产、使用及维护等链条式的全生命周期上的法律责任方案,在因应体系上,可通过国家法固化创新伦理责任、上市服务责任、使用规范责任、行政管理责任和全程监督责任,同时兼顾技术上的可解释性探索,促使技术主体尽最大可能降低技术的可解释性难题,综合形成“全责任式”法律治理体系,保障生成式AI透明度。 展开更多
关键词 生成式ai 不可解释性 全责任式 法律治理
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生成式AI大模型结合知识库与AI Agent开展知识挖掘的探析 被引量:4
12
作者 赵浜 曹树金 《图书情报知识》 北大核心 2025年第4期88-101,共14页
[目的/意义]探索生成式AI大模型结合知识库与AI Agent开展知识挖掘这一情报领域典型业务的方法、工具、技术框架与应用实践,为深入探索大模型在情报领域的专业化、场景化应用提供参考。[研究设计/方法]系统调研分析大模型结合知识库与AI... [目的/意义]探索生成式AI大模型结合知识库与AI Agent开展知识挖掘这一情报领域典型业务的方法、工具、技术框架与应用实践,为深入探索大模型在情报领域的专业化、场景化应用提供参考。[研究设计/方法]系统调研分析大模型结合知识库与AI Agent相关技术与工具,开展针对科技文献的知识挖掘及测试。[结论/发现]大模型作为逻辑中枢结合知识库与AI Agent链接领域知识与特定工具,可自主细分知识挖掘任务,更有全流程自主化、智能化完成的能力。[创新/价值]从概念、方法、技术框架以及开发应用等角度较为系统地探析基于大模型开展知识挖掘任务的智能手段,为未来情报领域相关实践和研究提供一定的启示。 展开更多
关键词 生成式ai 大模型 知识库 ai Agent 知识挖掘
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基于ECT-U&G的生成式AI用户持续使用意愿的实证研究——以大学生为例 被引量:4
13
作者 邱均平 龙康 徐中阳 《现代情报》 北大核心 2025年第6期46-59,共14页
[目的/意义]分析生成式AI大学生用户的持续使用意愿,能为优化生成式AI用户体验和提升社会新质生产力提供理论参考。[方法/过程]文章基于期望确认理论、使用与满足理论构建了生成式AI大学生用户持续使用意愿影响因素模型,并以杭州市5所... [目的/意义]分析生成式AI大学生用户的持续使用意愿,能为优化生成式AI用户体验和提升社会新质生产力提供理论参考。[方法/过程]文章基于期望确认理论、使用与满足理论构建了生成式AI大学生用户持续使用意愿影响因素模型,并以杭州市5所高校的大学生为研究对象,通过问卷调查法收集数据,采用SPSS 27.0和AMOS 27.0验证了模型中的变量与假设。[结果/结论]研究表明:满意度是大学生用户持续使用意愿的关键影响因素,信息质量、系统质量、享乐满足、功利满足等因素对其持续使用意愿具有显著的直接正向影响,期望确认度、信息质量、系统质量等因素能通过满意度对其持续使用意愿产生显著的间接正向影响。 展开更多
关键词 生成式ai 大学生用户 持续使用意愿 期望确认理论 使用与满足理论
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生成式AI训练数据源版权风险与规范重塑——以ChatGPT应用场景为例 被引量:4
14
作者 宋伟锋 《大连理工大学学报(社会科学版)》 北大核心 2025年第2期100-110,共11页
ChatGPT应用场景作为生成式AI技术发展的表现形式,对数字社会转型和新一轮科技革命具有跨时代意义。在版权法语境下,为保障ChatGPT应用场景合规发展,其训练数据源合法性问题是版权与AI立法亟待解决的问题。以训练数据源为主线,分析其从... ChatGPT应用场景作为生成式AI技术发展的表现形式,对数字社会转型和新一轮科技革命具有跨时代意义。在版权法语境下,为保障ChatGPT应用场景合规发展,其训练数据源合法性问题是版权与AI立法亟待解决的问题。以训练数据源为主线,分析其从输入阶段与输出阶段双重风险:相关ChatGPT开发者、数据源作者、使用者三方主体版权风险,数据源作品与ChatGPT生成物版权风险。在版权与AI立法完善路径上,遵循以哲学主体间性原理,协同上述三方主体权益,既尊重数据源作者权益,又兼顾AI技术合规发展。 展开更多
关键词 生成式ai ChatGPT生成 训练数据源 主体间性
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DeepSeek、ChatGPT等生成式AI风险监管和治理:国际经验和路径选择 被引量:2
15
作者 夏诗园 《当代经济管理》 北大核心 2025年第9期1-10,共10页
近年来,以DeepSeek、ChatGPT等为代表的生成式AI快速发展,并被广泛应用于生产、生活等多场景、多领域。在推动经济发展、重塑商业模式、便利和丰富人民生活的同时,也潜藏一些风险隐患,对现有监管体系提出新的挑战。文章简要分析当前生成... 近年来,以DeepSeek、ChatGPT等为代表的生成式AI快速发展,并被广泛应用于生产、生活等多场景、多领域。在推动经济发展、重塑商业模式、便利和丰富人民生活的同时,也潜藏一些风险隐患,对现有监管体系提出新的挑战。文章简要分析当前生成式AI的特征、积极效应,以DeepSeek、ChatGPT等为代表,从数据合规、技术、社会治理等角度论述生成式AI可能存在的风险隐患。针对我国生成式AI风险监管和治理过程中存在的不足,在辩证吸收发达国家在生成式AI风险监管和治理有益探索基础上,从制度侧、数据侧、技术侧、监管侧、国际合作侧等视角,基于我国发展现实提出建立健全具有中国特色的生成式AI风险监管和治理体系的路径选择及相关建议。 展开更多
关键词 生成式ai 风险防范 国际经验 监管 路径选择
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生成式AI在书目工作中的应用效果及启示——基于文心一言和DeepSeek的实验分析
16
作者 潘雨亭 柯平 《现代情报》 北大核心 2025年第6期26-33,共8页
[目的/意义]探究生成式人工智能(Artificial Intelligence,AI)在中文书目工作中的应用效果及技术潜力,为目录学的技术赋能和书目工作的智能化发展提供有益参考。[方法/过程]选取文心一言和DeepSeek进行双模型实验,从文献组织、文献揭示... [目的/意义]探究生成式人工智能(Artificial Intelligence,AI)在中文书目工作中的应用效果及技术潜力,为目录学的技术赋能和书目工作的智能化发展提供有益参考。[方法/过程]选取文心一言和DeepSeek进行双模型实验,从文献组织、文献揭示、文献传播3个维度设计6类典型书目工作任务,由生成式AI执行,通过多维度混合方法评价体系进行实验结果的评价与分析。[结果/结论]生成式AI已经具备较强的中文书目工作能力,在现代目录学、结构化书目工作任务以及大众书目工作场景中更具技术适配性。基于此,未来应当构建混合模型架构的书目工作智能系统,突破生成式AI在综合性书目工作任务与学术文献书目工作场景中的能力瓶颈,并在书目控制、导读书目、阅读推广等方向实现理论与实践的创新。 展开更多
关键词 书目工作 DeepSeek 生成式ai 书目控制 导读书目
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“不甘无名”:基于生成式AI的粉丝创意实践研究 被引量:1
17
作者 张玲玲 胡忆然 肖窈 《新闻与传播评论》 北大核心 2025年第2期45-53,共9页
在生成式AI技术发展态势之下,粉丝文本由“文本盗猎”的参与式生产转向人机协同的智能化生产。通过半结构化深度访谈考察基于生成式AI的粉丝创意实践,可探究创作者在生产实践中所面临的动态矛盾及策略性考量。研究发现:生成式AI赋能创... 在生成式AI技术发展态势之下,粉丝文本由“文本盗猎”的参与式生产转向人机协同的智能化生产。通过半结构化深度访谈考察基于生成式AI的粉丝创意实践,可探究创作者在生产实践中所面临的动态矛盾及策略性考量。研究发现:生成式AI赋能创意的“下沉”与作者的“上升”,形成以个体创意为核心、以技术为辅助的权威秩序;通过细节钩沉与角色重生,创作者获得对原文本进行集体改造的“代理权”,为粉丝社群建立怀旧叙事的乌托邦,同时也面临身份合法性危机。因此,AI创作者须通过媒介实践建构专业性、建立“风格-人设”一致性、在合作式生产中嵌入“集体智慧”,才能在新的文化愿景中拓展粉丝话语边界,成为“不甘无名”的新意见领袖。在新一轮的参与式文化生产秩序中,生成式AI帮助粉丝群体获得更多参与的权力,实现媒介实践与技术的协同进化,产生新的文化协商空间。 展开更多
关键词 生成式ai 参与式文化 粉丝文本 创意实践 深度访谈
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生成式AI使用动机对研究生科研创造力的影响研究——信息加工模式的中介作用
18
作者 万由令 孔兰兰 +1 位作者 李钊 陈域欣 《高校教育管理》 北大核心 2025年第3期73-84,共12页
生成式AI在科研中被广泛运用,其对研究生科研创造力的影响也成为学术界关注的热点议题。基于自我决定理论和双系统理论,探讨生成式AI使用动机对研究生科研创造力的影响,并检验信息加工模式在使用动机与创造力关系中的中介作用。实证分... 生成式AI在科研中被广泛运用,其对研究生科研创造力的影响也成为学术界关注的热点议题。基于自我决定理论和双系统理论,探讨生成式AI使用动机对研究生科研创造力的影响,并检验信息加工模式在使用动机与创造力关系中的中介作用。实证分析结果显示,内在动机显著促进科研创造力,外在动机亦呈现一定正向影响。在内在动机与科研创造力关系中,默认接受和深度加工的中介作用均未达到显著水平;在外在动机与科研创造力关系中,默认接受的中介效应不显著,深度加工在其中发挥了显著的负向中介作用。高校和导师应注重培养研究生应用生成式AI工具的能力;合理引导外在动机转化为内在动机;促进深度加工模式,提升生成式AI使用效能;防止过多使用默认接受模式,避免过度依赖生成式AI。 展开更多
关键词 研究生 生成式ai 使用动机 信息加工模式 科研创造力 中介作用
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生成式AI下保险科技平台算法合谋的智能规制原理及适用 被引量:1
19
作者 程雪军 《宁夏社会科学》 北大核心 2025年第2期61-73,共13页
随着各类人工智能(AI)大模型的快速发展,人工智能技术逐步从“决策式AI”发展至“生成式AI”阶段,促使保险科技平台日益兴起。从技术原理与市场效果看,生成式AI驱动了保险科技平台的创新发展,但它同时形成了保险科技平台竞争异化的算法... 随着各类人工智能(AI)大模型的快速发展,人工智能技术逐步从“决策式AI”发展至“生成式AI”阶段,促使保险科技平台日益兴起。从技术原理与市场效果看,生成式AI驱动了保险科技平台的创新发展,但它同时形成了保险科技平台竞争异化的算法合谋(包括间接信使型、中心轴辐型、预测代理型与自主学习型算法合谋),集中体现为“数字隐身性”、“生态控制性”、“技术攻防性”等发展特征。生成式AI下保险科技平台算法合谋存在三重异化的困境:法律主体异化、技术手段异化、竞争效果异化,亟待作出相应的反垄断规制回应。其中,智能规制理论以规制者与被规制者的持续互动为前提,延续了回应型规制中较少干预原则,并从规制主体与手段层面重构了执法金字塔,构成了对回应型规制理论的重要革新,具有较强的理论适用性。因此,为促进生成式AI下保险科技平台市场的公平有序发展,我国可以逐步完善保险科技平台算法合谋的智能规制适用进路:推动多元法律主体的智能规制,加强前沿技术手段的智能规制,优化市场竞争效果的智能规制。 展开更多
关键词 生成式ai 保险科技平台 算法合谋 反垄断法规制 智能规制
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生成式AI如何赋能好奇员工点燃创业火花?——工作不安全感的调节作用
20
作者 陈丽萍 徐敏亚 徐书会 《研究与发展管理》 北大核心 2025年第3期1-14,共14页
以生成式人工智能(artifical intelligence,AI)为代表的科技创新正在深刻融入和改变人们的工作和决策过程,有潜力激发好奇员工对新商业机会的识别从而提升创业意愿。基于创业事件模型和能力—动机—机会模型,分析了生成式AI使用赋能具... 以生成式人工智能(artifical intelligence,AI)为代表的科技创新正在深刻融入和改变人们的工作和决策过程,有潜力激发好奇员工对新商业机会的识别从而提升创业意愿。基于创业事件模型和能力—动机—机会模型,分析了生成式AI使用赋能具备好奇心的员工识别创业机会,进而影响其创业意愿的过程机制。同时探讨了工作不安全感对创业机会识别和创业意愿之间关系的调节作用。为验证提出的研究模型,实地开展三阶段的问卷调查进行结构方程模型分析,并基于一项在线实验进行稳健性分析。结果显示:员工好奇心通过创业机会识别提升其创业意愿,生成式AI使用增强员工好奇心对创业机会识别的影响,工作不安全感增强创业机会识别对创业意愿的影响。研究结论揭示了人类与AI交互促进机会识别从而激发创业意愿的复杂机制,丰富了员工好奇心、生成式AI使用效果和创业意愿前因的研究,并为企业人力资源管理和创业者提供了实践建议。 展开更多
关键词 生成式ai使用 好奇心 创业机会识别 创业意愿 工作不安全感
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