| 主题视角下生成式人工智能生成内容与用户生成内容的比较 |
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| 引用本文： | 王浩伟,汪璠,王秉琰.主题视角下生成式人工智能生成内容与用户生成内容的比较[J].情报理论与实践,2023(10):200-207+199. |
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| 作者姓名： | 王浩伟 汪璠 王秉琰 |
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| 作者单位： | 武汉大学信息管理学院 |
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| 摘 要： | 目的/意义]随着生成式人工智能的快速发展和广泛应用，信息空间结构也随之发生深刻的变革。以往以用户生成内容(UGC)为主的信息空间开始逐渐被生成式人工智能生成内容(AIGC)所影响，生成式人工智能治理的重要性愈发凸显。文章旨在从主题视角比较AIGC与UGC,揭示两者在内容与结构特征上的差异，并为生成式人工智能治理提供创新参考。方法/过程]收集了金融、法律、医疗和开放问答4个领域的多个在线平台上的问题和用户回答，并借助gpt-turbo-3.5模型生成每个问题的人工智能回答，最终构建了包含65260条问答数据的语料集，并采用BERTopic主题模型分别对AIGC与UGC进行主题提取，并从主题间关系、主题与文档关系以及主题与主题词关系3个角度对两者进行综合对比。结果/结论]研究结果揭示了AIGC和UGC在主题分布、主题内文档一致性和主题词权重结构等方面的差异。通过深入了解两者之间的特征差异，能够更好地观察生成式人工智能的行为规律，并为AIGC的治理策略完善提供参考。
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| 关 键 词： | 生成式人工智能 主题模型 BERTopic 信息治理 用户生成内容 人工智能生成内容 比较分析 |
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