社会技术系统范式下AI赋能的替代信息搜索：特征、理论框架与研究展望.pdf

1112023年第4期/第40卷/总第214期社会技术系统范式下AI赋能的替代信息搜索：特征、理论框架与研究展望The Features,Theoretical Framework and Research Prospects of AI-enabled Surrogate Information Searching:A Sociotechnical System Paradigm宋小康1 赵宇翔2,3 宋士杰4,5 朱庆华3SONG Xiaokang ZHAO Yuxiang SONG Shijie ZHU Qinghua（1.徐州医科大学管理学院，徐州，221004；2.南京大学数据智能与交叉创新实验室，南京，210023；3.南京大学信息管理学院，南京，210023；4.河海大学商学院，南京，211100；5.武汉大学信息管理学院，武汉，430072/1.School of Management,Xuzhou Medical University,Xuzhou,221004;2.Laboratory of Data Intelligence and Interdisciplinary Innovation,Nanjing University,Nanjing,210023;3.School of Information Management,Nanjing University,Nanjing,210023;4.Business School,Hehai University,Nanjing,211100;5.School of Information Management,Wuhan University,Wuhan,430072）摘要：目的/意义 ChatGPT 是人工智能生成内容的一种应用升级，能够作为社会行动者帮助用户搜索和生成所需的信息。旨在对AI 赋能的替代信息搜索特征和理论框架进行归纳和展望。研究设计/方法 首先通过对替代信息搜索发展历程的梳理，重点分析 AI赋能的替代信息搜索的内涵和特征，然后基于社会技术系统范式探讨 AI 赋能的替代信息搜索的理论框架。结论/发现 AI 赋能的替代信息搜索基于“信息需求者AI 算法网络信息资源”的三元关系组，人智协同地实现信息的获取、集成和呈现。尝试从技术、信息、用户和社会文化四个层面构建了 AI 赋能的替代信息搜索的理论框架。未来可行的研究方向包括信任和信息可信度研究、用户采纳和使用体验研究、信息服务和知识供给场景下的应用研究以及用户算法素养教育研究等。创新/价值 对 AI 赋能的替代信息搜索的研究有助于丰富数智时代用户信息行为和信息服务的理论，并能够为未来的研究和实践提供参考。关键词：替代信息搜索；ChatGPT；AI 生成内容；社会技术系统；可供性中图分类号：G203DOI：10.13366/j.dik.2023.04.111引用本文：宋小康,赵宇翔,宋士杰,等.社会技术系统范式下 AI 赋能的替代信息搜索：特征、理论框架与研究展望 J.图书情报知识，2023，40（4）：111-121.（Song Xiaokang,Zhao Yuxiang,Song Shijie,et al.The Features,Theoretical Framework and Research Prospects of AI-enabled Surrogate Information Searching:A Sociotechnical System ParadigmJ.Documentation,Information&Knowledge,2023,40（4）：111-121.）Abstract:Purpose/Significance ChatGPT is an application upgrade of AI generated content（AIGC）,which can act as a social actor to help users search for and generate their required information.This paper aims to summarize and prospect the features and theoretical framework of AI-enabled surrogate information searching.Design/Methodology Firstly,by combing the development process of surrogate information searching,this paper analyzes the connotation and characteristics of AI-enabled surrogate information searching.Then,based on the paradigm of sociotechnical system,we explore the theoretical framework of AI-enabled surrogate information searching.Findings/Conclusion It is found that the AI-enabled surrogate information searching is based on a ternary relationship group of information demanders-AI algorithms-online information resources,which achieves the acquisition,integration,and presentation of informationthrough human-AI collaboration.This paper constructs a theoretical framework of AI-enabled surrogate information searching from four aspects:technology,information,users,and social culture.It also points out that the possible future research directions include trust and information credibility research,user adoption and user experience research,application research under the scenarios of information services and knowledge supply,and user algorithm literacy education research,etc.Originality/Value The research on AI-enabled surrogate information searching can help enrich the theory of user information behavior and information services in the era of digital intelligence and provide reference for future research and practice.Keywords:Surrogate information searching;ChatGPT;Artificial Intelligence Generated Content（AIGC）;Sociotechnical system;Affordance 基金项目 本文系国家自然科学基金青年项目“在线健康信息替代搜寻对老年人健康素养的影响及作用机制研究”（72204210）和国家自然科学基金青年项目“社交媒体失真健康信息的特征识别与协同纠偏机制研究”（72204076）的研究成果之一 （This is an outcome of the Youth Projects Research on the Influence and Mechanism of Online Surrogate Health Information Seeking on the Health Literacy of the Elderly（72204210）and Features Detection and Collaborative Correction of Health Misinformation on Social Media（72204076）,both supported by National Natural Science Foundation of China.）通讯作者 赵宇翔（ORCID：0000-0001-9281-3030）,博士,教授,研究方向:用户信息行为,Email:（Correspondence should be addressed to ZHAO Yuxiang,Email:,ORCID:0000-0001-9281-3030）作者简介宋小康（ORCID：0000-0002-9862-908X）,博士,讲师,研究方向:健康信息学信息行为,Email:;宋士杰（ORCID：0000-0002-4544-2027）,博士,副教授,研究方向:信息行为 健康信息学,Email:;朱庆华（ORCID：0000-0002-4879-399X）,博士,教授,研究方向：信息资源管理 健康信息学,Email:1引言2022年11月30日 美 国 人 工 智 能 研 究 实 验 室OpenAI发布了对话式人工智能系统Chat Generative Pre-trained Transformer（ChatGPT），其被认为是继AlphaGO之后又一个震撼世界的人工智能（Artificial 社会技术系统范式下AI赋能的替代信息搜索特征理论框架与研究展望The Features,Theoretical Framework and Research Prospects of AI-enabled Surrogate Information Searching:A Sociotechnical System Paradigm112Intelligence，AI）技术。与AlphaGO不同的是，ChatGPT直接面向用户开放，人们能够亲自使用和体验这一技术产品。ChatGPT以自然语言为交互界面，能够通过用户输入的内容快速生成文本响应，有效地回答不同主题和场景的问题，在准确性和实用性方面大大超过了以往的对话代理和聊天机器人1。该产品一经推出就在社会上引起了极大的反响，短短2个月用户量就已超过一亿人。ChatGPT的成功标志着大模型通用人工智能技术的新突破。随后，谷歌推出了相似的大型人工智能语言模型Bard。百度也于2023年3月16日推出了大语言模型“文心一言”。可以预见，不久的将来大语言模型人工智能技术将快速应用于各个行业并对人们的生活、工作和学习产生极大的影响。作为信息技术人造物（IT artifact），ChatGPT被认为是人工智能生成内容（Artificial Intelligence Generated Content，AIGC）的一种应用升级，在智能问答、信息抽取、自动摘要、语言润色等场景均有不俗表现2，拓展了人们获取和使用网络信息资源的广度、深度和复杂度3。ChatGPT作为生成式人工智能技术，其演化和迭代离不开大数据的支撑、用户的参与式训练以及以人为本的算法的优化。信息资源管理学科密切关注人与信息、技术、社会之间的连结与互动，而ChatGPT引发的一系列人与算法、智能代理以及场景交互过程中的理论问题也引发了学科的热烈讨论。例如，陆伟2、曹树金4、张晓林5等学者就ChatGPT对信息资源管理学科研究与信息服务实践带来的影响进行了积极探索，为本学科参与人本人工智能领域的学术交流打开了思路和视野。本文将以社会技术系统（socio-technical systems theory）为视角对ChatGPT在信息搜索上的应用进行讨论，该视角强调结合社会和技术两个方面探索新兴技术给人类工作、生活、学习等带来的各种影响6。聚焦于现阶段ChatGPT的核心功能之一信息获取与搜寻，本文将ChatGPT这类大语言模型作为AI赋能的社会行动者（social actor）7，认为ChatGPT具有的“思维化”和“拟人化”特征使其能够充当替代搜索者（surrogate searcher）的角色，为用户带来替代信息搜索（surrogate information searching）的功能。尽管单纯从技术工具的视角来看，ChatGPT可以被视为一类信息搜索的渠道以及信息聚合的平台，然而从用户或者社会性视角来看，拟人化AI在社会联系和活动中正在扮演重要角色，且是否采纳与使用该技术离不开用户对技术的感知与使用体验。因此，社会技术系统视角下AI智体具有自主能动性，通过人智交互与协作使得ChatGPT成为信息搜索的利器。本文尝试梳理AI赋能的替代信息搜索特征和理论框架，并提出若干研究展望，以期抛砖引玉，推动更多人本人工智能中人与算法交互的社会技术探索。2 AI 作为社会行动者的替代搜索示能性社会技术系统理论是20世纪50年代由Trist等8在研究组织工作时提出的，该理论强调社会与技术的结合，认为技术并不是孤立存在和发展的，任何新技术的应用和推广都需要在一定的社会文化框架中进行，并且会对社会系统产生影响9。社会技术系统理论在信息管理领域也引起了广泛关注6，如信息系统被认为具有社会和技术的双重属性，也有学者用社会物质性（sociomateriality）10来刻画这种人造IT构件中技术元素与社会元素的交融。社会物质性从两个方面阐明了信息技术与社会之间的关系：一是所有的信息技术都是社会性的，因为信息技术是由人类在社会活动中创造出来的，并在社会文化环境中被人类理解和使用；二是社会活动需要依靠特定的技术使用（technology-in-use）以实现其价值11。近年来，以人为本的人工智能理念愈发成为学界和业界的共识，即人工智能应更多纳入人的因素，通过人智交互和共生才能实现人类对人工智能的最佳使用12。人工智能技术的发展和演化引发了越来越多的道德伦理问题和社会文化问题，亟待学者们从社会技术系统视角去分析新兴技术的采纳和使用对于人类的影响，以及人类如何感知、适应、调整并改造相关的技术以更好地满足社会的发展并带来福祉。ChatGPT从诞生至今短短的几个月内已经引发了社会各界的热议，特别是对教育、科研、创新以及知识生产和获取方式带来了革命性变革。因此，本文认为，社会技术系统理论可以为理解ChatGPT大语言模型的使用和评价提供合适的理论框架，即进一步考虑人与算法交互过程中的社会物质性以及AI智体作为社会行动者的可能性，这种技术赋能的行动可能性又被广泛解读为技术示能性（technology affordance），也译作技术可供性。情报信息与共享/Intelligence,Information and Sharing1132023年第4期/第40卷/总第214期示能性的概念起源于生态心理学领域，最早用于探索环境提供的可供动物感知和行动的一系列属性13。Norman将该概念引入交互设计领域，进一步提出感知示能性的概念，并强调用户很多时候对于技术的感知并非是其直接的物质属性，而是对于其所展现的功能的直观感受，这种认知过程也会受到社会文化因素的制约14。赵宇翔等将示能性理论引入信息实践领域，为观察人、技术和信息环境之间的复杂关系提供了一个理论视角15，也希望通过该视角连结信息行为和信息实践之间的断层，强调用户对于信息技术和信息服务的主观感受以及如何基于这类信息经验/体验开展进一步的价值敏感设计。对于AI应用而言，尽管大语言模型所催生的ChatGPT技术可以为人类带来不同的功能及体验，然而普通用户对AIGC应用的最直观感受莫过于其强烈的自主性（autonomy）和拟人性（anthropomorphism）。对信息搜索任务而言，越来越多的用户正将ChatGPT作为智能会话代理来帮助其快速获取和整合相关信息。用户借助ChatGPT以自然会话的形式进行信息搜索，将个性化信息需求凝练成自然语言进行提问和互动，这进一步降低了非专业人士开展信息搜索的门槛。而ChatGPT则像传统替代搜索中图书馆员、热心网民或者家庭成员一样帮助用户从各类信息源中搜索、归纳并总结信息，将搜索结果以通俗易懂的形式呈现给用户。值得注意的是，这一交互过程与用户直接使用搜索引擎搜寻信息有着明显的差别。虽然当前的搜索引擎在自然语言理解上有了显著进步，但用户在使用搜索引擎搜寻信息时依然需要先将信息需求转化为检索词并制定相应的检索策略，并在搜索引擎返回的结果中挑选其合意的检索结果；而在使用ChatGPT搜寻信息时，用户将检索词生成、检索策略制定、检索结果挑选等诸多任务中的自主性让渡于ChatGPT这类AI赋能的智体。因此，ChatGPT的社会性愈发凸显，用户会以超越工具观的视角来看待这类应用，即普通用户并不需要去理解大语言模型的运作机理和背后算法的运行规则，而是会自然地将其作为信息搜索时寻求帮助的社会行动者，将拟人化的AI视为社会中的数智人一样对待，根据AI的社会化线索（如：输出内容、语言风格等）产生情感投射和社会化反应（如：喜爱、信任等）16。ChatGPT与传统搜索引擎的区别具体如表1所示。与传统搜索引擎相比，ChatGPT呈现出独特的替代搜索示能性，为用户提供了有力的信息搜索工具从而满足其个性化的信息需求。Karahanna等17在社会技术系统范式下提出了用户使用信息技术的NAF（NeedsAffordancesFeatures）理论框架，认为需求和产品特征之间会涌现出各类情境化的示能性，这些示能性表征了用户对于产品功能的解读，这种解读往往会映射用户的内在和外在动机，从而桥接用户的心智模型以及技术的演化迭代之间的逻辑进路。因此，本文认为用户普遍使用ChatGPT作为信息搜索工具的行为可以用“信息需求替代搜索示能性大模型人工智能技术特征”来进行解释，即ChatGPT辅助人们搜索和获取信息是用户信息需求和AI技术赋能所共同催生的结果。3AI 赋能的替代信息搜索的特征分析为了更好地理解AI赋能的替代信息搜索，本部分对替代信息搜索的发展过程进行梳理并对不同时期的替代信息搜索特征进行对比分析。信息行为领域对替代信息搜索的关注由来已久，其相关的概念 表 述 包 括“imposed query”18、“gift query”19、“surrogate searching”20、“lay information mediary behavior”21、“surrogate information seeking”22等，指的是当个体面对海量的信息资源，其能力无法表1ChatGPT 与传统搜索引擎的区别Table 1 The Differences Between ChatGPT and Traditional Search Engines维度搜索引擎ChatGPT信息需求表达检索词自然语言形式下的问题或需求检索策略制定用户制定AI 自主制定或 AI 按照用户需求定制检索过程搜索引擎排序过程相对不透明，但可在交互中被用户调整与感知不透明检索结果形式网页自然语言形态下的具体答案检索结果筛选用户自行筛选、总结检索结果AI 替代用户筛选、总结检索结果社会技术系统范式下AI赋能的替代信息搜索特征理论框架与研究展望The Features,Theoretical Framework and Research Prospects of AI-enabled Surrogate Information Searching:A Sociotechnical System Paradigm114满足信息获取和加工的需求时，由其他行动者代表自己进行信息搜索和处理的行为。先前的研究对于上述概念没有进行特别区分，目前以人为中介的替代信息搜寻一般对应的英文术语为“surrogate information seeking”23。本文虽然将拟人化AI视为“社会行动者”，但为了显示其与人的区别，本文使用“surrogate information searching”这一术语进行表述。在中文翻译方面，无论以人还是以AI为中介的间接信息获取都是用户让渡搜索自主权的结果，因此统一使用替代信息搜索这一表述。不同时代下用户感知的替代信息搜索示能性具有一定的差异，用户的信息行为和获取的信息服务也不尽相同。具体来说，替代信息搜索的发展历程包括以下三个阶段。（1）传统信息服务时代以机构和信息职业者主导的替代信息搜索模式。以图书馆参考咨询服务为例，该时期图书馆以机构声誉以及机构权威性保障了替代信息搜索的质量，信息技术主要起到辅助作用。（2）Web 2.0环境下以社交网络和群体协作主导的替代信息搜索模式。以社会化问答为例，该时期突出的是UGC（User Generated Content）的群体智慧（crowd wisdom），用户在信息平台上实现交互和操作。（3）人工智能时代以大语言模型和大算力主导的替代信息搜索模式。以ChatGPT为例，该时期依靠算法和算力来提供支持，实现了用户与智能技术的协作和融合。三个阶段中的信息替代者实现了从明确的人（图书馆员）到了不明确的网络用户再到非人而具有拟人化特质的AI智体的演变，如图1所示。3.1图书馆参考咨询服务Gross最初提出的被动查询（imposed query）18和馈赠查询（gift query）19概念就是用来讨论图书馆人智协同人机交互传统信息服务时代图书馆参考咨询社会化问答AI 赋能的替代信息搜索人工智能时代Web 2.0时代用户用户用户图书馆员网络用户AI 智体信息资源信息资源信息资源技术辅助图1不同时代背景下替代信息搜索的发展历程Fig.1 The Development Process of Surrogate Information Searching in Different Eras信息服务的。图书馆参考咨询服务是以机构和信息职业者主导的替代信息搜索模式。图书馆信息职业的使命就是保障用户的信息查询与获取，参考咨询服务是图书馆的业务之一。Green指出参考咨询服务是图书馆员帮助用户查找和利用馆藏资源，为用户提供所需情报资料的服务24。图书馆作为专门的信息服务机构，具有丰富的馆藏资源、先进的信息技术设施和专业的信息职业人员，用户能够感知到图书馆的替代信息搜索示能性。即专业图书馆员基于其自身的专业知识和能力成为用户和信息资源之间的中间人，辅助用户满足信息搜索与获取的需求。传统的参考咨询服务仅为用户提供文献信息、数据和线索，而不直接提供答案25。随着数字化技术和情境的发展，除了传统的面对面咨询服务外，也出现了在线的数字参考咨询服务和基于多源数据和个性化推荐的智慧参考咨询服务26。3.2社会化问答Web 2.0环境下大量的社会化媒体开始兴起，用户生成内容（UGC）成为一种新兴的网络信息资源创作与组织模式27。Scale指出社会化媒体的发展为用户提供了新的信息服务方式，一部分用户搜索和获取信息，一部分用户充当“准图书馆员”帮助提供信息资源28。在社会化问答社区中，用户通过免费或付费的方式对在线社区“专家”进行提问和交互来获取信息29，在线社区“专家”成为了用户和海量信息资源之间的中间人和把关人（gatekeeper），他们基于用户的信息需求，利用线上线下工具搜索信息并整理加工生成答案，从而获得声望或收益。社会化问答是Web2.0驱动的替代信息搜索模式，其基于社会关系网络和交互协作，能够保障信息获取的高质量和高相关性30。尽管社会化问答也是基于信息系统界面的自然语言交互，但其需要社区中其他用户花费时间精力整理和生成答案，往往会存在提问无人问津、误解提问而答非所问、反馈较多而信息过载等问题。AI算法作为替代行动者的ChatGPT则能够帮助用户快速获取精简后的答案。3.3AI赋能的替代信息搜索ChatGPT基于大语言模型人工智能算法能理解并生成接近人类自然语言的内容，具有较强自主性与拟人性，能够作为社会行动者帮助用户搜索、整理和生成情报信息与共享/Intelligence,Information and Sharing1152023年第4期/第40卷/总第214期所需的信息。AI赋能的替代信息搜索是ChatGPT最显著的技术示能性，也为人智协同和人智共融提供了新机遇。AI赋能的替代信息搜索与前两种替代信息搜索模式相比有较大的差异，如表2所示。其中最显著的差异为先前的替代信息搜索模式都是“信息需求者替代搜索者信息资源”的三元关系组31。其中，替代搜索者主要是人，不过可以进一步分为明确的执行者和隐匿的援助者。例如，图书馆员或者相关信息服务机构的专业人士提供的替代信息搜索服务中，替代者是非常明确的人，在家庭成员提供的替代信息搜索中替代者也是明确的32，即替代者和被替代者之间的物理距离或者社会关系是明晰的。但是，社会化网站上给予回答的替代者在很多情况下是不可见的，无论是物理距离还是社会关系都较为隐匿。其中涉及到的信息技术也只是作为纯工具性的存在。当前，AI赋能的替代信息搜索已发展为“信息需求者AI算法网络信息资源”的三元关系组，如ChatGPT这类AIGC中的替代者是AI赋能的智体，在人本人工智能环境下愈发会被作为社会行动者来完成很多任务，算法能够像人一样理解用户的信息需求，并在海量信息资源中找到匹配的信息并生成答案提供给用户。AI赋能的替代信息搜索模式中技术也已经不是作为纯工具性存在，而是演变为人类的代理者、延伸者和赋能者33。AI赋能的替代信息搜索能力更加强大，能够轻而易举地贯通多个学科领域的信息并快速整合，信息搜索效率得以提高，用户依靠AI技术实现信息搜索的门槛更低，但AI生成的内容质量仍存在较多的问题2。因此，未来需要关注这类智体提供的信息搜索服务的效果、效率、可信度以及用户体验等问题。4 AI 赋能的替代信息搜索的理论框架分析ChatGPT的出现代表了人工通用智能（Artificial General Intelligence，AGI）的新突破，它能够以更接近人类的思考方式有效捕捉用户意图与情感倾向，对海量数据进行抽取、学习和重新组合，并创造新的内容4，正在对人类的生活、工作和学习带来全面而深远的影响。对于人们感知到的ChatGPT的替代信息搜索示能性，本文认为需要从社会技术系统范式进行审视，既关注其技术特征，也关注其用户使用属性和社会文化因素。具体来说，ChatGPT人工智能模型和算法上的优化以及对信息理解和生成上的改进使其作为一种标志性的新兴技术产品引起了学界和业界广泛关注，属于技术系统的范畴；另外，还需要从社会系统范畴来理解用户的使用情境和体验以及社会文化方面的影响和约束。基于此，本部分尝试从技术层面、信息层面、用户层面和社会文化层面构建AI赋能的替代信息搜索的理论框架。4.1 技术层面ChatGPT本质上是基于生成式预训练语言模型GPT底层技术和基于人类反馈的强化学习训练以实现无障碍人机自然语言对话功能，使用户能够将其作为智能代理进行替代信息搜索。ChatGPT技术主要包括以下几个部分。（1）ChatGPT使用约45TB的海量互联网数据源（维基百科、书籍、期刊、新闻、小说、社交聊天等数据）以及人工标注文本数据作为训练语料对模型进行训练34，保障了ChatGPT自然语言理解和表2不同时代下替代信息搜索的特点对比Table 2 Comparison of the Characteristics of Surrogate Information Searching in Different Eras维度图书馆参考咨询社会化问答AI 赋能的替代信息搜索时代背景传统信息服务时代Web 2.0 时代人工智能时代替代搜索主导者机构和信息职业人员社会网络成员AI 作为社会行动者被替代者图书馆用户网络用户智能产品用户替代双方关系业务关系社交关系智能代理关系信息服务内容提供文献信息、数据和线索问答内容和社会化线索直接提供答案内容生成类型专业生成内容（PGC）用户生成内容（UGC）人工智能生成内容（AIGC）信息技术的作用辅助作用人机交互人智协同搜索的专业门槛高中低社会技术系统范式下AI赋能的替代信息搜索特征理论框架与研究展望The Features,Theoretical Framework and Research Prospects of AI-enabled Surrogate Information Searching:A Sociotechnical System Paradigm116问答的基础能力。（2）大语言模型(Large Language Models,LLM)是经过训练以理解和生成自然语言的深度学习模型，GPT-3建立在具有1750亿个参数的大语言模型上，能够更好地理解文本的上下文语境和含义35。（3）ChatGPT主要基于人类反馈的强化学习（Reinforcement Learning from Human Feedback,RLHF）来训练模型，具体包括三个步骤，第一步是使用有监督学习方式，基于GPT-3.5微调训练一个初始模型；第二步是标注人员根据回复质量进行排序来训练奖励模型；第三步是使用PPO（Proximal Policy Optimization）强化学习算法对模型进行优化36。基于以上技术，使得ChatGPT相比于一般性的对话式AI更具有拟人化的风格，其通过大语料训练和强化学习能更好地理解自然语言和上下文环境，能够以“行动者”的角色帮助人类从海量网络信息资源中获取需要的信息和答案，使得用户交互时感受到明显的替代信息搜索示能性。4.2信息层面信息搜集、处理和呈现是AI赋能的替代信息搜索的核心部分。ChatGPT大语言模型具有强大的信息汇聚与生成能力，能够突破传统信息搜索工具的局限快速地满足用户的信息需求。（1）信息来源方面。AI赋能的替代信息搜索中涉及的信息包括多源、多模态、多语言的全域信息2。由于信息源的多样性，其中既包括真实权威的信息内容，也可能包括失真虚假的信息资源。（2）信息组织方面。传统的信息组织关注信息主题和分类的研究，并将信息有序化形成信息搜索工具供用户使用37。AI赋能的替代信息搜索大大简化了从信息组织到信息搜索的过程，用户可以直接使用自然语言进行搜索而不是规范化的检索语言。ChatGPT技术能够深入到语义层面从原始信息源中抽取细粒度知识元，并依靠算法自动化实现信息内容的筛选、加工和重组，生成完整、通顺、可理解的内容呈现给用户。未来还需要考虑如何对AI生成内容进行信息组织和管理。（3）信息服务方面。从DIKW（Data,Information,Knowledge,Wisdom）的角度看，传统搜索工具呈现的结果更多处于DI的层次，AI赋能的替代信息搜索呈现的结果则迈向了IK的层次，即呈现给用户的不再是原始的信息资源，而是基于用户需求对原始信息资源进行处理和归纳形成的二次或三次信息，实现了从信息服务到知识服务的转变。需要注意的是，人工智能算法“黑匣子”式的信息处理和生成过程具有不可解释和不可控性，未来对于AI生成内容的可信度以及AI赋能的替代信息搜索服务应用仍需要进一步的探索。4.3用户层面社会技术系统范式下，需要从技术使用（technology-in-use）和技术使用的情境（technology-in-context）两个方面理解用户使用大语言模型的替代信息搜索行为。（1）技术使用方面。ChatGPT等大模型具有较好的自然语言识别和理解能力，初步摆脱了聊天机器人“非人化”的特质，能够像人一样和用户灵活连贯地进行对话，在一定程度上能够增强用户信息交流的临场感和沉浸感。从替代信息搜索示能性看，ChatGPT等产品能直接向用户呈现搜索问题的最终答案，其自然语言对话和算法生成内容大大减轻了用户的搜索压力和需要付出的努力程度。另外，传统搜索引擎为一次性的搜索，如果想要发散性地获取更多信息则需要重新构建检索词进行再次搜索，很难实现信息的追踪。AI赋能的替代信息搜索以对话的方式进行信息搜索，能够理解上下文语境，用户在搜索中可以很容易地进行学习（search-as-learning），并在学习中进行发散性地持续搜索。（2）技术使用情境方面。工作情境与日常生活情境是信息行为研究长久关注的研究场景，用户的ChatGPT使用行为也分为工作学习情境和日常生活情境。在工作情境下，AI赋能的替代信息搜索更多地被用于学习某方面的知识、了解领域研究现状获得科研启发、解决具体的任务或问题以及生成工作或研究报告等。该情境下用户比较重视信息搜索结果的质量，并保持较强的批判性思维来审视信息搜索结果38。在日常生活情境下，AI赋能的替代信息搜索更多地被用于日常聊天和娱乐，如咨询天气、旅游、健康、情感等问题，该情境下用户比较重视替代信息搜索的交互体验39。4.4 社会文化层面任何技术的推广和使用都需要在一定的社会文化环境中进行，同时也要受到社会文化因素的约束。虽然AI赋能的替代信息搜索能够帮助用户快速获取信息，具有较好的交互性和体验感，并在一定程度上能够识别道德和法律问题而予以拒绝回答，但其仍面临着较大的社会文化问题。（1）学术伦理问题。情报信息与共享/Intelligence,Information and Sharing1172023年第4期/第40卷/总第214期ChatGPT等人工智能技术在科学研究和论文撰写方面表现出巨大的潜力，能够帮助用户搜索、综述、整理和生成学术文本，然而可能会出现引用不当和伪造数据等学术不端现象。另外，学生也可能基于AI赋能的替代信息搜索完成学习作业，导致抄袭、剽窃等行为的出现。目前 科学 杂志已明确拒绝ChatGPT的作者署名权40，香港大学也宣布禁用ChatGPT。（2）失真信息传播问题。AI赋能的替代信息搜索生成内容的准确性难以保证。比如ChatGPT等技术倾向于根据用户的搜索提问给出语法通顺、逻辑完整的答案，而信息生成的过程可能存在数据的滥用或失真信息的采用，生成的答案也可能看似合理但不准确或毫无意义。用户很可能被这种看似权威的“幻象效应”所欺骗，从而接受或信任ChatGPT生成的不准确信息。甚至有媒体指出ChatGPT很可能成为传播网络谣言的最强工具。（3）价值观引导问题。ChatGPT等技术由数据投喂而不断训练，由于投喂的数据来源不全面且大多来自于某些文化立场33，将可能导致大语言模型的价值观和思维偏见，从而在不知不觉中向用户传达某种价值观的引导。有学者呼吁要警惕ChatGPT等技术工具用于认知对抗41。（4）知识产权问题。保护知识产权是信息传播和利用的基本准则。AI赋能的替代信息搜索对多源信息进行抽取和整合，缺少信息源的相关线索，可能存在侵犯知识产权的问题。另外，人工智能生成内容的信息归属权目前也没有明确的规定。（5）隐私安全问题。AI赋能的替代信息搜索在与用户的交互中不断获取用户个人信息，包括人口统计学信息、行为习惯、智力水平、文化信仰等，从而形成精确的用户画像，这也造成了用户隐私安全的问题。（6）人类创新能力问题。AI赋能的替代信息搜索能够激发用户创新还是抑制用户创新尚不清楚。一方面，ChatGPT能够为用户提供丰富的信息从而拓宽用户的视野，特别是用户对某方面不熟悉时ChatGPT能够提供全面而深入的介绍，启发人们在搜索中学习和思考。另一方面，ChatGPT倾向于遵循指令而不是参与真正的互动，当对用户提出的问题不清楚或不明确时，ChatGPT倾向于对“用户想听什么”做出假设，而不是澄清问题34。此外，用户容易对技术形成依赖，逐渐丧