AI赋能视角下的信息行为研究--2023年信息行为研究年会综述

2023年12月23—24日,2023年信息行为研究年会在北京大学召开,来自全国70多所高校的200余位知名专家学者和学生参加了会议。本次年会以“AI赋能视角下的信息行为研究”为主题,设置了主旨报告、专题讨论、海报展示、分论坛报告、眼动追踪工作坊等环节,围绕信息行为研究领域在新一代人工智能(AI)技术浪潮下的理论创新、方法应用、情境拓展、人本关怀、社会发展等方面进行深入研讨。文章综述了与会者的学术成果与主要观点,为信息行为研究的发展与创新提供理论启迪与研究指引。

生成式AI视域下智慧图书馆建设的关键路径

[目的/意义]智慧图书馆已经成为当今图书馆学界和业界最热门的主题之一。智慧图书馆建设的理论研究与实践工作已经取得了初步成效,生成式AI也在蓬勃发展的同时参与到各行各业的建设中。因此有必要立足当下发展,放眼远景目标,确定生成式AI参与智慧图书馆建设的策略。[方法/过程]本文从智慧图书馆空间升级、服务打造、业务重组、人才培养、体系建设5个方面阐明了生成式AI视域下智慧图书馆建设的关键路径。[结果/结论]关键路径研究将为生成式AI引入智慧图书馆下一阶段的建设工作提供借鉴与依据。

基于AI的肺磨玻璃结节中医临床特点研究

目的通过客观、规范的方法分析肺磨玻璃中医临床特点,利用人工智能(AI)分析肺磨玻璃结节恶性风险,初步探究不同风险肺磨玻璃结节中医临床特点,为中医药干预肺结节提供参考。方法采集75例肺磨玻璃结节患者中医四诊信息,运用证素辨证方法提取证素;利用AI判读患者胸部CT,分析不同风险肺磨玻璃结节中医临床特点。结果肺磨玻璃结节患者中医证素以阴虚(77.33%)、气虚(56.00%)、阳虚(54.67%)、血虚(52.00%)等证素多见,亦可见痰(40.00%)、寒(37.33%)、气滞(32.00%)等实性证素;AI判读为高风险组较中低风险组气虚证素权值差异有统计学意义(P<0.05)。结论肺磨玻璃结节患者中医辨证以虚证为主,中医病机为气虚或气滞导致肺之气机不畅,引起局部痰、湿聚集于肺络而形成,而热证、瘀血证较少。

用户知识问答转移行为研究:从问答社区到生成式AI

[研究目的]作为一类新兴应用,生成式AI在知识问答领域吸引了众多用户,这可能导致传统的知识问答社区用户流失,因此研究用户转移行为对提高知识问答社区用户粘性来说至关重要。[研究方法]基于PPM(推-拉-锚)模型,整合认知和情感体验因素,研究了用户的知识问答转移行为。对收集的483份有效数据采用混合方法包括结构方程模型(SEM)和模糊集定性比较分析(fsQCA)进行分析。[研究结论]研究结果发现,转移意愿受推力因素(信息过载、社区倦怠)、拉力因素(感知拟人度、感知准确度、感知可信度、沉浸体验)和锚定因素(社会影响)的综合影响。fsQCA识别出了三条导致转移意愿的主要路径。研究结果启示问答社区需降低信息过载,缓解用户的社区倦怠,从而实现用户保持和平台可持续发展。

结合地理信息与AIS数据的海上航道自适应提取方法

海上航道对于海上态势感知具有重要意义。然而,现有的航道提取方法存在航道航路点易丢失、提取准确性不高等问题,本文依据船舶航路点数量与其途经岛屿、港口等地理区域数量相等的准则,提出了一种结合地理信息与自动识别系统(Automatic Identification System, AIS)数据的海上航道自适应提取方法。首先,构建港口之间往返船只AIS航迹数据集,将每条AIS航迹等间距分段并计算每段航迹的平均航速,设置航速差初始阈值,计算相邻航段平均航速差超过阈值的数量作为初始船只转弯次数。其次,统计AIS航迹途经岛屿、港口等地理区域的数量,若其与利用AIS航迹提取的船舶转弯次数不相等,则根据两者的差异自适应调整航速差阈值,重新提取船舶航路点,直至其与途经地理区域的数量相等,将平均航速差超出最终阈值的航迹段的连接点作为船舶航路点。然后,利用基于密度的聚类算法将所有船舶的航路点聚类为航路点集合,计算航路点集合的质心作为航道的航路点。最后,以航道航路点为顶点、航路点之间的连线为边构建有向图,并删除落在陆地上的连线后得到最终的航道提取结果。利用潍坊港—连云港港之间行驶的20条船舶的AIS数据开展了海上航道提取实验,结果表明,与基于交通路径异常检测的航道提取方法相比,本文方法得到的船舶航路点的平均虚检率降低了9.1%,平均漏检率降低了16.7%,显著提升了航道航路点位置提取的准确性。

AI时代的教育与评价

以ChatGPT为代表的AI技术发展对现有教育与评价体系提出挑战,并引发对教育模式与教育理念根本性变革的思考。在AI时代,对知识的了解与掌握已不再是学习的主要目的。以创新、创造、创业为内核的“三创教育”为面向未来的教育提供了一条新路径,其三个基本特征包括可个性化的学习、发现并解决真实问题/产品导向的学习、全球化的学习环境。AI为“三创教育”提供了切实可用的工具与实现方式。人机共生与共同演化(co-evolution)的时代已开启,教育工作者需要深入思考人与AI的关系,以及如何在AI时代实现教育公平和个人成长。

数字化转型下AI课堂观察系统使用对师生课堂行为的影响——基于W中学412节课例的循证研究

当前,课堂教学的数字化转型实践和应用正如火如荼,但师生可能因习惯于传统教学环境而对新技术的引入产生抵触情绪,从而影响数字化转型的成效。对此,文章以武汉市W中学七年级四个班的412节课例为研究样本,通过前后测实验设计,对比了AI课堂观察系统投入使用前后师生的课堂行为变化情况、不同特征(包括科目、职称、性别)教师的课堂行为差异,结果发现:AI课堂观察系统对师生课堂行为有一定的影响,且这种影响会随着时间的推移而减弱;AI课堂观察系统对不同特征教师产生了不同程度的影响。文章的研究揭示了课堂教学数字化转型面临的实践挑战,可为课堂教学创新的科学管理提供理论支撑和实践参考。

AI赋能的大学计算机通识教育的体系化改革探索

近年来,以人工智能(AI)、大数据和元宇宙为代表的新一代信息技术迅速发展,并与各类学科不断交叉融合,引发了一系列的革命性突破。如何与时俱进地培养大学生的数字化、智能化信息素养,大学计算机通识教育面临巨大挑战。提出了一套AI赋能的大学计算机通识教育新体系,从学生的能力目标出发,创建了融合计算与智能的大学计算机通识教育知识体系,设计了面向“四新”专业的“宽、专、融”的大学计算机通识教育课程体系,提出了编程贯通、大模型驱动的“多模式”实践教学方案,构建了包括“认知、设计、创新”的三梯度实践教学体系,重构了贯通计算与智能的大学计算机通识教育基础教材。

Sora的职业影响:知识工作者应对AI核心技能替代的策略

AIGC技术的快速发展使人类独有的核心技能逐渐被AI突破和替代,这一趋势给知识工作者带来了前所未有的挑战和焦虑。文章分析OpenAI最新发布的Sora视频生成模型引发的岗位替代威胁,探讨知识工作者应对挑战的策略:采用“人在环中”(HITL)的工作策略、促进多AI智能体之间的协作、利用AI工具学习和掌握新的AI知识和技能,助力知识工作者既能维持职场竞争力,又能探索和创造AI时代新的工作机会。

生成式AI影响下的艺术媒介本体论转向

以Midjourney为代表的生成式AI模型中的“文字转图像”(Text-to-image)技术正在被广泛应用,其崭新的交互方式向大众宣告了生成式AI带领当代艺术步入“艺术大众化”时代。生成式AI技术影响下的艺术传播媒介发生了巨大变迁。艺术媒介已不仅具有“材料”“媒材”“质料”等传统属性,艺术传播的媒介环境从“再现”走向“再生产”;艺术媒介从“聚块”(Agglomerations)的传播模式发展为多元形态,在分散且广泛的“灰色媒介”中,艺术媒介的“物质性”被关注;人机艺术传播中的“媒介在场”和“社会在场”共同建构社会景观,塑造社会现实。

新农科背景下基于AI昆虫识别软件的实验教学改革

从昆虫智能识别入手开展新农科背景下昆虫学的实验教学改革和实践。软件由昆虫图片上传、模型训练、目标检测以及导出结果4个模块组成。完成目标检测的图片根据需要保存。AI昆虫识别软件的开发过程在Visual Studio Code环境下进行,采用Python语言进行编程,实现对拍摄图片的高效率、高精度检测。最后拟通过学生本科实验教学环节,开放成为农科学生进行昆虫识别鉴定的实践工具,极大激发农科学生的上课激情,同时也有助于在新农科背景下培养农科类学生的现代农业创新思维。

AI语音助手用户虚拟在线体验影响因素

在以ChatGPT为代表的ICT技术快速发展和社会变革环境下,以AI语音助手为例的智能应用对用户体验和行为的影响成为重要研究问题。文章基于认知情感意图(Cognition-Affect-Co⁃nation,CAC)框架,从AI语音助手技术特征出发分析感知拟人性、感知关系性、感知娱乐性对于用户认知评价的感知服务质量和感知使用成本,以及在认知评价作用下的情感体验对用户采纳意愿的影响。利用结构方法和fsQCA混合研究方法,通过对328份受访者的问卷调查进行实证检验。研究发现:AI语音助手的感知拟人性增加用户的感知使用成本,感知关系性和感知娱乐性有利于感知服务质量;情感体验在用户认知评价与用户行为意图结果之间起中介作用;根据fsQCA数据结果总结并诠释5种AI语音助手用户在线虚拟体验组态路径,验证并补充结构方程研究发现。文章为AI语音助手用户虚拟在线体验影响因素研究提供了新的理论研究视角,深化了客户旅程理论在用户虚拟在线体验中理论应用,为各界利用AI语音助手增强用户体验提供参考。

生成式AI用户沉迷的成因研究:认知-情感-意向视角

以ChatGPT为代表的生成式AI的爆发式增长,在吸引大量用户注册使用的同时也带来了用户沉迷问题,这可能会影响其持续健康发展。基于认知-情感-意向框架构建模型,采用结构方程模型和模糊集定性比较分析混合方法进行分析。研究结果发现,生成式AI特征包括感知拟人化、感知交互性、感知智能、感知个性化影响沉浸体验和依恋,进而导致用户沉迷。模糊集定性比较分析结果发现了三个引发生成式AI用户沉迷的构型,其中沉浸体验和依恋是共同核心条件。研究结果启示生成式AI企业需要采取措施抑制用户过度的沉浸和依恋情绪,从而防止其沉迷行为,确保生成式AI的健康发展。

AI技术应用于大学教育教学的理论阐释

AI技术是推动大学教育教学发展的新的重大变量。在大学教育教学场景中技术赋能教育分别经历了教育教学资源的数字化、信息采集的数字化和教育教学的智能化等三个过程的迭代更新。从教育技术的发展历程来看,不同的教育技术对大学教育教学依次发挥着辅助作用、协同作用和融合作用。当下,AI技术正在以“合作者”的身份进入高等教育场域,在变革大学教育教学要素的同时,也在重构整个大学教育教学生态。面对AI技术应用于大学教育教学所引发的机遇和挑战,教师应积极学习和掌握AI教育技术,发展培养学生高阶能力和素质的教育教学方法;学生应主动学习AI教育技术,以获得针对性的服务和帮助,实现自身的个性化学习。

基于AIS轨迹和改进蚁群算法的船舶航线规划方法

在保证船舶航线安全的前提下,以最短航程为目标,提出基于AIS轨迹和改进蚁群算法的船舶航线规划方法。对船舶AIS数据进行预处理,去除船舶AIS数据中的冗余数据,完成船舶AIS数据提纯;采用基于粒子群与K均值混合聚类算法的核心转向点筛选与识别方法,筛选并识别船舶AIS数据中船舶航线核心转向点数据;通过基于改进蚁群算法的航线规划方法,以核心转向点数据为基础,构建航线网络,在此网络中,通过人工势场法对蚁群算法进行改进,对船舶航线进行寻优,实现船舶航线规划。经实验验证,本文方法能够规划出安全合理的船舶航线。

基于AI算法的自然语言信息提取-翻译-校对系统设计

自20世纪90年代起,随着人工智能(AI)的飞速发展及其与深度学习等机器学习方法的广泛融合,自然语言处理(NLP)作为人工智能的核心,也取得了令人瞩目的进步。而随着国际学术交流、世界文化交融愈加频繁,人们搜寻、阅读他国网络信息的现实需求也随之增多。当信息搜寻者在搜寻非母语信息时,不仅会出现语言障碍问题,还会因错综复杂、层次不齐的各色信息而产生诸多不便。为了便于信息搜寻者快速高效地获取有用信息,文中基于人工智能算法(PageRank/TextRank)设计一种信息提取-翻译-校对(ETP)系统。系统通过AI自动搜索阅读页面上的重要信息和文本摘取,生成摘要,并基于机器翻译API模块完成翻译;其次,采用智能校对系统完成校对审核后,将信息呈现给搜寻者,以供其对全部信息高效且准确地进行预筛选,从而节省阅读时间和精力。最后对系统算法所实现的功能进行实验测试,结果达到预期。

Sora与未来叙事:AI如何颠覆内容创作

2024年2月16日,OpenAI发布了其首个文生视频模型Sora。这一突破性模型的发布在行业内引起了轰动,重新定义了当前AI文生视频技术的极限,彻底颠覆了生成式AI在视频领域的全球市场格局。Sora不仅仅是一个技术突破,更是对人类叙事方式的一次深刻挑战,预示着内容生产领域未来的无限可能,也让我们对通用人工智能(AGI)的进步更加期待。

基于AIS数据的船舶风险领域模型

为构建船舶风险领域及分析其特征,基于船舶自动识别系统(Automatic Identification System,AIS)数据提出一种具有风险级别的船舶领域模型。首先,根据预处理后的AIS数据,获取他船相对于本船的位置。然后,采用椭圆领域边界对船舶相对位置数据进行筛选,同时获取到代表风险级别的临界点,并使用最小二乘法对其进行拟合,从而得到船舶风险领域。最后,利用老铁山水道中149 m、190 m、229 m、300 m船舶的AIS数据对所提方法进行验证,并分析船舶风险领域的特征。结果表明,该方法可以较好地反映船舶的风险级别;在同一风险级别时,不同尺度船舶间的风险领域长、短半轴与船长之比差异较小;风险级别为1的船舶领域边界接近于圆形;他船在本船周围分布的密集程度不同。本研究所提模型对航行安全保障、航行风险研究有一定的参考意义。

从技术到法律:AI换脸短视频的侵权风险与规范治理

AI换脸技术的出现活跃了短视频创作,短视频平台的AI换脸视频大致分为“存在原视频作为换脸基础的换脸视频”和“不存在原视频作为换脸基础的换脸视频”两类,前者主要涉及版权侵权问题,后者主要涉及人格权侵权问题。AI换脸短视频领域侵权风险治理规则主要依靠著作权法和民法典的有关规定。展望未来,AI换脸应用在短视频传播领域的治理需要在创作自由与私权保护之间寻求平衡。AI换脸技术应用管理和内容标识管理是消解深度合成技术隐匿性的有效方式。同时,关注平台“侵权者”和“治理者”双重角色是解决短视频领域久治不愈的症结所在。

以ChatGPT为代表的AI技术与高等教育的深度融合

随着人工智能技术飞速发展,以ChatGPT为代表的人工智能技术已经逐渐成为人们关注的焦点。旨在探讨ChatGPT技术与高等教育的深度融合研究,分析其对高等教育的影响和挑战,并提出相应的解决方案。首先,介绍了ChatGPT技术的基本原理和特点,包括其语言生成模型的构建、预训练和优化等;然后,通过分析ChatGPT技术在高等教育中的应用场景,如智能教育、在线教学、个性化推荐等,探讨了其对高等教育的影响和挑战;最后,提出了一些解决方案,比如加强ChatGPT技术与高等教育的深度融合、建立完善的教育监管机制等,以应对ChatGPT技术在高等教育中面临的挑战。