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Generative AI Practices, Literacy, and Divides: An Empirical Analysis in the Italian Context
基于对 1906 名意大利成年人的调查，本研究表明，尽管生成式人工智能正日益被应用于各类活动，但由于受教育程度、年龄、技术熟悉度和性别等因素驱动，其在采用和使用模式上存在显著差异，导致其收益分配不均，而专业培训则成为参与能够增强资本的应用的关键因素。
原始论文采用 CC BY 4.0 许可（http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。 这是对下方论文的AI生成解释。它不是由作者撰写或认可的。如需技术准确性，请参阅原始论文。 阅读完整免责声明
想象一下，生成式人工智能（GenAI）聊天机器人就像一把突然出现在每个人口袋里的全新、多功能的瑞士军刀。它可以写邮件、解数学题、讲笑话，甚至帮你规划旅行。本文深入探讨了意大利人如何掌握这一新工具、谁在使用它以及他们如何使用它。
以下是研究人员发现的故事，分解为几个简单的部分：
1. “谁”和“为什么”（采用情况）
研究人员询问了近 2000 名意大利成年人是否在使用这些 AI 聊天机器人。他们发现，虽然许多人已经拿起了这个工具，但并非每个人都拥有开启这扇门的同一把钥匙。
- “数字鸿沟”是一道围栏：不要把数字鸿沟仅仅视为缺乏互联网，而应将其视为一道带有不同闸门的围栏。
- 老年人和女性发现穿过这道门要困难得多。研究发现，女性使用这些工具的可能性显著低于男性，且随着年龄增长，这一差距会进一步扩大。
- 教育和收入：拥有大学学位和较高收入的人更有可能使用这一工具。
- “经验”捷径：如果你已经知道如何使用其他技术工具（如语音助手或翻译应用），你就更有可能拿起这把新的瑞士军刀。这就像如果你已经会骑自行车，那么学习骑摩托车就会更容易。
2. “如何”（素养与技能）
一旦人们拿到了工具，研究问道：他们知道如何正确使用它吗？
- “蒙眼”问题：很大一部分用户（约 40%）表示，他们觉得自己缺乏有效使用该工具的技能。许多人从未接受过任何正式培训。
- “魔法八号球”风险：人们知道这些工具可能会出错（例如编造事实或表现出偏见），但他们往往不知道如何识别这些错误。这就像信任一个“魔法八号球”来提供法律建议，却不核实答案。
- 培训差距：研究发现，接受过AI 使用培训的人，更倾向于将其用于严肃、有益的事情（如学习新技能或创作内容）。而没有接受培训的人则倾向于将其用于被动的、娱乐性的事情（如聊天寻求陪伴或查询简单事实）。
3. “做什么”（使用模式）
研究人员观察了人们实际上在用 AI 做什么。
- “工作与娱乐”的分裂：
- 男性倾向于将该工具用于更广泛的活动，包括工作和娱乐。
- 女性，有趣的是，总体上使用频率较低，但当她们确实使用时，更多是用于工作或学习，而非娱乐。作者认为，这可能是因为女性感到更有压力要“正确”使用工具，或者担心如果用于休闲会受到评判，因此她们坚持从事“安全”的、富有成效的任务。
- “老年与年轻”的分裂：
- 年轻人将该工具用于创造性及主动性的任务（如写故事或编程）。
- 老年人（65 岁以上）主要用它来查找信息（例如问“意大利的首都是什么？”）。这很危险，因为老年用户往往最缺乏辨别 AI 是否在撒谎的能力。
4. “非用户”（那些说“不”的人）
这项研究不仅关注用户，还采访了那些不使用工具的人。他们发现了两个截然不同的群体：
- “我不能”群体：这些人想使用它，但觉得自己不知道怎么做或缺乏技能。他们需要帮助和培训。
- “我不愿”群体：这些人尝试过或了解它，但 simply 觉得没有意义。他们感觉该工具无法解决他们的问题。研究人员认为，该工具可能是为了满足当前用户（如作家和程序员）的需求而设计的，而忽视了其他人的需求（如需要帮助处理日常家务或护理的人）。
大局观
主要的结论是，可及性并不意味着平等。仅仅因为工具是免费的且易于下载，并不意味着每个人都能从中获得同等的益处。
- “富者愈富”效应：那些已经受过教育、更年轻且为男性的人，从该工具中获得了最大的价值（用它来学习和创造）。
- “脆弱”风险：那些年长、受教育程度较低或为女性的人，要么根本不使用它，要么以可能带来风险的方式使用它（例如在未核实的情况下信任其提供的事实），因为他们缺乏批判性使用该工具所需的培训。
该论文总结道，为了让这项技术惠及所有人，我们需要关注的不仅仅是给予人们工具，而是要教导他们如何有效地驾驭它，并确保该工具实际上能为所有人解决问题，而不仅仅是为那些精通技术的少数人。
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