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AI生成信息對用戶信任與決策影響的調查
我們正在開展一項關于 AI 生成信息對用戶信任與決策影響的研究，旨在探究用戶對 AI 生成內容的使用行為、信任感知與信息甄別行為，為規(guī)范 AI 信息生態(tài)提供實證依據(jù)。
本問卷采用完全匿名形式，所有數(shù)據(jù)僅用于學術分析，嚴格保密個人隱私，不會用于任何商業(yè)用途。問卷填答約需 3-5 分鐘，所有題目無對錯之分，請您根據(jù)真實情況填答。您有權隨時終止填答，感謝您的支持與配合！
1. 您的年齡段：
18歲以下
18~25
26~30
31~40
41~50
50歲以上
2. 您的性別：
男
女
3. 您的教育水平：
高中及以下
大學?？?/label>
大學本科
研究生及以上
模塊一：AI 工具使用行為
以下題目關于您使用 AI 工具的日常情況，請根據(jù)真實情況選擇。
4. 您使用AI工具的頻率：
幾乎每天
每周幾次
每月幾次
很少或從未使用
5. 您主要用AI做什么（多選）？
查信息
寫作/作業(yè)
編程
決策建議（如購物/學習/職業(yè)）
其他
模塊二：AI 生成信息的錯誤體驗與識別
以下題目關于您使用 AI 工具時遇到的信息錯誤相關情況，請根據(jù)真實情況選擇。
6. 您是否遇到過AI提供明顯錯誤或虛假的信息?
從未
很少
偶爾
經(jīng)常
7. 您通常能識別這些錯誤嗎?
總能
大多數(shù)
偶爾
幾乎不能
8. 請選擇最符合您的一項：
很不同意
比較不同意
一般
比較同意
很同意
我認為AI提供的信息通常是可靠的
對于日常非專業(yè)類信息，即使沒有交叉核實，我也傾向于相信 AI 的回答
當AI出錯時，我對其整體信任會下降
我認為AI正在降低互聯(lián)網(wǎng)信息的真實性
我擔心未來AI生成內容會讓真假難以區(qū)分
模塊三：信息可信度感知
請您仔細閱讀以下兩段文本，根據(jù)文本內容，僅根據(jù)您閱讀時的直觀感受完成對應的題目。
【文本A】愛因斯坦出生于德國巴登-符騰堡州烏爾姆市，1900年畢業(yè)于瑞士蘇黎世聯(lián)邦理工學院，入瑞士國籍。1905年，獲蘇黎世大學物理學博士學位，并提出光子假設、成功解釋了光電效應（因此獲得1921年諾貝爾物理學獎）；同年創(chuàng)立狹義相對論，1915年創(chuàng)立廣義相對論。
9. 對于【文本A】，您覺得它的專業(yè)度和事實可信度有多高？
極其不可信
1
2
3
4
5
非?？尚?/label>
10. 如果您在撰寫文章時搜到這段文字，您有多大可能將其作為事實引用？
完全不可能
1
2
3
4
5
一定會
【文本B】“每天喝8杯水”的說法缺乏統(tǒng)一科學依據(jù)。個體需水量受年齡、體重、活動量等多因素影響（Schoeller et al., 2022）。該建議混淆了總水攝入與飲水量，且未考慮食物中的水分（Zhao et al., 2022）。應根據(jù)自身需求適量飲水。
參考文獻
Schoeller, D. A., Valenti, S. S., & Klein, P. D. (2022). Total body water turnover in adults: A systematic review and meta-analysis.
Science
, 378(6621), 792–796.
https://doi.org/10.1126/science.abq3353
Zhao, Z., Zhang, X., Wang, Q., et al. (2022). Water turnover in humans depends on body size, composition, and metabolism.
Science
, 378(6621), 796–800.
https://doi.org/10.1126/science.abq3708
11. 對于【文本B】，您覺得它的專業(yè)度和事實可信度有多高？
極其不可信
1
2
3
4
5
非?？尚?/label>
12. 如果您在撰寫文章時搜到這段文字，您有多大可能將其作為事實引用？
完全不可能
1
2
3
4
5
一定會
模塊四：AI 信息 “反向污染” 的認知與態(tài)度
感謝您完成以上測試。在最后一個模塊中，將為您補充相關背景信息，請您閱讀后完成題目。
【文本B】中的參考文獻都是由AI虛假生成的，并不存在，而【文本A】來源于百度百科內容。“銜尾蛇效應”現(xiàn)象指互聯(lián)網(wǎng)上充斥著越來越多這種看似專業(yè)實則虛假的AI生成內容。而未來的AI模型正在大量抓取這些“被污染的錯誤數(shù)據(jù)”進行自我訓練，導致錯誤被不斷放大和固化，最終污染整個互聯(lián)網(wǎng)的知識庫。
13. 在今天填寫這份問卷之前，您是否聽說過或意識到AI可能會“學習AI自己生成的錯誤數(shù)據(jù)”這一危機？
完全沒意識到
隱約感覺到了，但不清楚具體概念
非常了解
14. 了解到“銜尾蛇效應/反向污染”現(xiàn)象后，您對未來使用搜索引擎或AI獲取“客觀真相”的信任度發(fā)生了什么變化？
信任度大幅下降
信任度小幅下降
信任度沒有變化
信任度反而上升了
15. 當互聯(lián)網(wǎng)充斥著AI生成的難以辨別的“污染數(shù)據(jù)”時，您認為誰最應該承擔保護“信息真相”的倫理責任？
AI 開發(fā)公司（如 OpenAI、字節(jié)跳動等）：通過底層技術為 AI 生成內容添加可追溯標識
內容平臺 / 搜索引擎（如百度、Google 等）：對 AI 生成內容進行標注與內容審核
政府監(jiān)管部門：出臺相關法律法規(guī)，規(guī)范 AI 生成內容的傳播與使用
普通用戶：提升自身媒介素養(yǎng)，對獲取的信息進行交叉驗證
16.
了解到 AI 生成內容的 “銜尾蛇效應” 后，您認為還有哪些方式可以保護互聯(lián)網(wǎng)信息的真實性？
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