全面揭露反而降低信任？新聞寫作中 AI 使用細節程度對讀者信任的影響
arXiv - Computers and SocietyPooja Prajod, Hannes Cools, Thomas R\"oggla, Karthikeya Puttur Venkatraj, Amber Kusters, Alia ElKattan, Pablo Cesar, Abdallah El Ali
研究發現詳細的 AI 使用揭露雖會降低讀者信任，但能顯著提升讀者的事實查核行為。
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AI 重點 1
揭露程度與信任度之間存在「透明度困境」的權衡。
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這改變了我們對透明度的認知：透明並不總是等同於信任。在實務應用中，過度詳細的資訊可能產生負面心理影響，必須在資訊完整性與維護使用者信任感之間取得平衡。
AI 重點 2
資訊揭露能轉化為積極的批判性行為（如事實查核）。
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這說明了透明度資訊的功能不只是告知，更是一種引導。即使信任度下降，揭露資訊也能激發讀者的認知參與，促使他們從被動接收者轉變為主動的查核者。
核心研究發現
- 1
詳細的 AI 使用揭露會導致讀者信任度下降，但單行式的簡短揭露則不會造成信任危機。
- 2
無論是單行式還是詳細的揭露，都能有效提升讀者的事實查核（source-checking）行為，且詳細揭露的效果更為顯著。
- 3
訪談顯示讀者的訂閱決策主要受信任度影響，而查核行為則更多是受對主題的興趣驅動。
- 4
約三分之二的受訪者偏好詳細的揭露方式，而偏好單行式者則建議採用「按需提供細節」的格式。
對教育工作者的啟發
對於開發 AI 輔助工具或設計教學內容的設計者而言，應避免「一刀切」的資訊揭露策略。建議採用「分層式揭露」（Layered Disclosure）模式：預設提供簡潔的 AI 使用聲明以維護使用者信任，同時提供「按需查詢」的機制，讓有需求的學習者或讀者能點擊查看詳細的 AI 參與過程。這種設計既能滿足透明度的需求，又能降低過度資訊帶來的認知負擔與信任流失，同時能有效激發使用者的批判性思考與查核行為。
原始文獻資訊
- 英文標題：
- Full Disclosure, Less Trust? How the Level of Detail about AI Use in News Writing Affects Readers' Trust
- 作者：
- Pooja Prajod, Hannes Cools, Thomas R\"oggla, Karthikeya Puttur Venkatraj, Amber Kusters, Alia ElKattan, Pablo Cesar, Abdallah El Ali
- 來源：
- arXiv - Computers and Society
- AI 摘要模型：
- /models/gemma-4-26B-A4B-it
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