生成式人工智能能否从个体使用转向协作工作？将生成式人工智能协调到协作新闻工作中的经验、挑战与机遇

文献标题

Can GenAI Move from Individual Use to Collaborative Work? Experiences, Challenges, and Opportunities of Coordinating GenAI into Collaborative Newswork

出版信息

• 主题领域: 生成式人工智能（GenAI）在新闻业协作工作流程中的整合。
• 关键词: 生成式人工智能，协作新闻工作，新闻业，新闻编辑室工作流程，组织协调，编辑标准，文化规范，人机协作。

背景与问题

• 问题/挑战: 目前新闻业中的生成式人工智能使用是分散且个体化的，尚未建立将其整合到协作工作流程中的机制。这导致了编辑标准和组织信誉方面的不确定性、低效以及风险。
• 重要性: 新闻业本质上是协作性的，而生成式人工智能在提升生产力和创造力方面的潜力尚未被充分利用，缺乏适当的协调可能导致采用过程中的失误，从而削弱公众信任和专业规范。
• 动机与相关研究: 之前的研究主要关注生成式人工智能的个体使用，强调其在任务层面的功能和风险（如事实不准确、偏见）。然而，关于生成式人工智能如何整合到团队工作流程中的研究，尤其是在新闻业这样高风险领域中，仍然知之甚少。

解决方案

• 提出的方法: 基于对27位中国记者、编辑和管理者的访谈，进行定性研究，探索生成式人工智能如何从个体使用过渡到新闻编辑室的协作整合。
• 创新点:
  1. 提供实证证据，揭示新闻编辑室中个体实验与协作协调之间的差距。
  2. 识别阻碍生成式人工智能整合到协作工作流程中的结构性和文化性障碍。
  3. 提出设计和政策干预建议，以支持透明、负责任和团队化的生成式人工智能使用。
• 研究程序与关键技术:
  • 对中国新闻编辑室的27位专业人士进行半结构化访谈。
  • 通过主题分析识别生成式人工智能使用、挑战和设想的解决方案中的模式。
  • 聚焦于三个研究问题：个体生成式人工智能使用对协作的影响、协调中的挑战以及未来整合的愿景。

结果

• 具体发现:
  • 生成式人工智能使用广泛但高度个体化、非正式化，且通常对同事不可见。
  • 记者使用生成式人工智能进行头脑风暴、撰写和总结等任务，但对其如何与团队工作流程对接存在不确定性。
  • 结构性障碍包括缺乏组织激励、不完善的技术基础设施以及公众审查压力加剧。
  • 文化性障碍包括污名化、隐秘性以及对职业价值降低的担忧。
• 相较基线的优势:
  • 提供了对生成式人工智能在协作环境中采用的社会技术和文化动态的细致理解，超越了之前仅关注个体使用的研究。
• 实验/评估:
  • 对中国新闻编辑室中早期采用生成式人工智能的记者、编辑和管理者的访谈进行深入定性分析。
  • 通过反思性主题分析处理数据，识别协作生成式人工智能整合中的挑战与机遇。
• 局限性与未来工作:
  • 研究仅限于中国新闻编辑室，这些编辑室在制度和政治条件下具有独特性。
  • 样本可能过度代表了对生成式人工智能实验持开放态度的记者。
  • 未来研究可包括跨文化比较、基于部署的研究以及来自非编辑角色的视角。

总结

本研究探讨了生成式人工智能整合到协作新闻工作中的挑战与机遇，重点关注中国新闻编辑室。尽管生成式人工智能被广泛用于撰写和总结等个体任务，其在团队工作流程中的采用受到结构性和文化性障碍的阻碍，例如缺乏协调机制和对职业价值降低的担忧。研究提出了支持透明、负责任和协作生成式人工智能使用的设计和政策干预建议，强调了共享规范、技术基础设施和文化转变的必要性。这些发现有助于理解生成式人工智能如何在新闻业等高风险、制度约束领域中增强协作。