人工智能（AI）工具在新闻生产中的使用泛度处在不确定之中，这种不确定性部分源于新闻人与工具的互动与相互妥协。本研究从投射效应和投射偏差理论出发，探究新闻记者对于AI工具的认知与使用意愿关系的心理机制。基于对于454名中国新闻记者的问卷调查数据的分析发现，新闻记者的数字效能正向预测新闻人工智能工具的使用意愿，感知效用价值投射预测未来价值并在模型中发挥串联中介的作用，新闻AI工具的效用价值和未来价值越大，新闻记者就越可能在新闻生产中使用人工智能工具；而随着记者感知人工智能工具对个人不确定威胁程度提升，感知未来价值与使用人工智能工具意愿的关系减弱。研究对于理解新闻人新闻生产实践与媒介科技的动态互文，以及新闻记者使用这些技术时的主体性维护提供了新的理论解释与实证依据。

　　人工智能（AI）作为数字技术推动的全新工具，为新闻生产创造了新的可能。在新闻编辑室中，人工智能在新闻的数据收集、过滤、新闻生产和新闻分发阶段应用的范围越来越广，中国新闻业与其他各国的同行保持一致，也在将人工智能工具有效应用于新闻生产。这种实践提高了新闻记者的新闻生产效率（Thäsler-kordonouri & Barliag，2023），许多新闻传播从业人员也因此对于人工智能工具在该行业的使用抱有乐观预期，认为人工智能工具在新闻实践中的应用是为了提升新闻生产效率，而非取代记者职能（Kim & Kim，2017）。然而，并非每个新闻行业的从业者对人工智能工具的应用都持欢迎态度。许多记者担心人工智能工具对新闻实践可能产生潜在负面影响，如人工智能工具挑战新闻记者对于新闻制作过程的控制权（de Haan et al.，2022）、新闻记者对于人工智能工具技术准入门槛过高的犹豫和抗拒（朱威，王辰瑶，2023）等。由此，人工智能在新闻业中虽然有深入的实验性引入，但是由于其在社会意义上的不确定性，以及与记者主体性的竞争，替代传统新闻生产方式依然处在弱可能阶段（Thäsler-Kordonouri & Barling，2023）。

　　对于人工智能工具在新闻实践中的应用，新闻记者对于人工智能工具抱有的数字效能为关键因素。数字效能指代数字技术的使用者自我预测使用该技术的信心程度。先前的研究既验证了使用者感知某项数字技术的数字效能正向预测该技术的效用价值（Zhu et al.，2010），又验证了使用者感知某项数字技术的效用价值能够正向预测该项数字技术的使用意愿（Kim et al.，2021）。但是很少有研究讨论用户自身的数字效能和用户感知某项特定数字技术的效用价值是如何增强用户对于某项数字技术未来价值的感知和评估，以及用户感知到的数字技术的未来价值又如何预测了数字技术的使用。在这个过程中，因使用人工智能工具可能带来的负面影响而产生的不确定威胁也将是影响人工智能工具使用意愿的因素（Jussupow et al.，2022）。另外，虽然既往研究分析了新闻人对于新媒介科技的使用影响因素，但是鲜有研究系统分析使用过程的心理机制，这样仅从技术本身价值的角度来分析记者的新技术使用就显得单薄。

　　应对人们对于更深入理解记者新媒介科技使用的诉求，本研究认为记者的媒体技术使用并非单一由技术决定，而是人与机器在现在与未来的功能与威胁互动的复合结果。由此，研究在解释模型中试图使用投射理论和投射偏差作为实证观察的指引，将记者新技术的使用置于总体认知生态中来观察人工智能工具的数字效能、感知效用价值、感知未来价值与人工智能工具使用意愿之间的关系，并引入感知不确定威胁作为调节变量。通过验证一个有调节的中介模型，本研究试图解释影响新闻记者在新闻实践中采用人工智能工具的积极因素和干扰因素。

　　自我效能是一种个体经评估后自身是否有能力去做某事的信念（Bandura，1997）。许多研究对数字环境下的效能感进行了重新思考和定义，认为数字效能是自身有信心掌握某项数字技能并使用相应的数字技术（Kim et al.，2021；Malodia et al.，2023）。在数字技术应用于人类的生活实践时，人们对于自身能够熟练使用数字技术的信心很重要（Compeau & Higgins，1995；Madan & Ashok，2023）。人工智能工具被认为是数字技术的新产物，所以应对数字技术产生数字效能也可以被认为是一种对使用包括人工智能工具在内的数字技术是否有信心的个人信念。

　　之前的一项研究结果揭示了数字效能对数字技术行为的影响，该研究认为人们对于自己能够熟练使用计算机能力的信心是使用计算机这一行为的决定性因素（Compeau & Higgins，1995）。自我效能既是一种能够影响使用数字技术的重要因素，也是一种预测实际使用相关数字技术行为的影响因素（Thatcher & Perrewe，2002；Kim et al.，2021）。这为数字效能对于人工智能工具使用意愿有直接影响提供了证据。以往研究发现，新闻记者虽然是服务社会的重要文本生产者，但他们中的许多人对于多种数字媒介技能缺乏信心（Min & Fink，2021），这或许与新闻从业者通常是人文社科教育背景相关，由此新闻记者对于人工智能工具的使用就受到其本身数字效能的影响。换言之，新闻记者对于使用人工智能工具越有信心，这种数字效能感将即时反应在人工智能工具的使用意愿上。据此，提出假设：

　　感知效用价值是关于个体评估特定的事项对于个人现在或是未来目标的有用性（Curry et al.，2020；Han et al.，2022）。当个体感知某一项活动具有很高的效用价值时，就会投入到活动当中，并能在一段时间内持续参与该活动（Eccles & Wigfield，2020）。有研究认为个体对于掌握目标任务能力的信念可以促进个人感知目标任务能力的效用价值（Chouinard et al.，2007；Gan & Peng，2024）。虽然在之前的研究中，研究者在关注效能感如何影响效用价值时将效能感作为一种调节因素，考虑将其与社会环境因素结合，考察在结合了外部因素的情况下如何加强个体对于任务目标效用价值的感知（Gan & Peng，2024），但是在这些研究中效能感对于效用价值的直接影响也不容忽视，因为当个人感知自身数字效能水平比较高时，才能促进个人对于数字技术抱有更积极的想法（Dhar et al.，2023）。而人工智能作为新闻生产的工具，有其内在的工具价值。由此逻辑，在人工智能工具背景下，新闻记者对于自身掌握人工智能工具越有信心，数字效能感越强，数字效能对于记者感知人工智能工具可提供的效用价值影响就越深 （Min & Fink，2021）。

　　感知未来价值可以理解为是一种个人基于现有状况对未来特定目标的感知，这种感知涵盖了个人对近期事件的关注以及对未来生活中可能发生的事件的预判（Seginer，1988）。数字技术的未来价值也体现为直接和间接的利益：直接利益是人们可以直接感知到某项数字技术的直接收益，如更广泛的经济利益、更快的速度、更高的信息透明度等；间接利益是指无形的和难以衡量的利益，如某一种数字技术的普适性、隐形的就业机会、便捷服务和对工作产生的收益等（Lee，2009；Chau，2010）。由于人工智能工具能够在提取和管理所需的信息、自动分发新闻、提升生产效率等方面创造价值，人工智能工具在新闻传播行业应用的前景是显而易见的（Ocaña & Opdahl，2023）。先前的研究认为人们的自我效能感与个人对未来的看法有关，特别是与未来职业决策的预期有关，自我效能在未来价值评估中扮演了一个积极的影响因素（Lent et al.，1994；Ran & Cinamon，2023）。这一预测可以推广至新闻行业，由于人工智能在新闻实践中发挥积极作用，当新闻记者对于自身使用人工智能工具的数字效能感越强烈，对于人工智能工具在未来新闻传播行业中应用的未来价值感知程度就越高。据此，提出假设：

　　投射偏差理论是指由于人们在做决定时试图用现在的品位和感受预测未来的品位与感受（March，1978；Loewenstein et al.，2003）。行为经济学和传统经济学对于预测未来的准确性有不同的看法，传统经济学假设了个人现在的偏好与品位可以准确预测未来做出决策的结果，此时实际效用等于预期效用。行为经济学则有不同的看法，行为经济学认为存在一种系统性的偏见会导致人们在评估自身未来的偏好与品位时做出次优选择，导致高估或是低估感知未来的价值（Kovács，2023）。先前的研究讨论了保持投射稳定性或是减少投射偏差的因素，即个人如果对某样事物或是目标坚持己见，那么此时效用价值就能正向预测未来价值，减少投射偏差（Laran，2010；van den Bijgaart，2017）。

　　人工智能工具凭借其效用价值为新闻记者提供了一种当下新闻实践中的使用偏好和选择，并且由于使用人工智能工具提供的便利性，已经在新闻生产中的许多环节逐渐替代了传统需要大量人工参与的模式（Kim & Kim，2017）。契合投射偏差理论的假设，以往研究也发现新闻记者对于人工智能工具未来在新闻业中的前景在总体上持乐观态度（Min & Fink，2021），虽然人们作为行为决策者并不能准确预测未来，新闻记者感知到的效用价值对于人工智能工具应用的未来价值有积极的预测作用。据此，提出假设：

　　社会投射理论是一种预测他人与自己之间有相似之处的倾向（Robbins & Krueger，2005）。人们进行社会投射的过程实际上是将自己对于某方面的信念、思考模式、喜好等投射至他人身上（Marks & Miller，1987；Krueger，1998）。在这个过程中人们会将社会分类作为参照，将他人划分为自己的同类或是异类（Robbins & Krueger，2005；Jung et al.，2019）。同时，人们也会对比同类中他人的行为，并参考他们的行为做出选择以期获得回报（Krueger，2013）。

　　效用价值有时可以归为与动机有关的信念，这样有助于解释为什么它是推动目标任务达成的关键因素（Bai & Wang，2023）。当效用价值成为参与目标活动的内在动机时，个体能够感受到该项活动有很高的效用价值，并将投入其中，通过完成任务来享受过程（Eccles，2005；Eccles & Wigfield，2020）。这表明个体感知目标任务的效用价值越高，越愿意促成目标任务的成功。因此，对于新闻记者来说，当新闻记者感知人工智能工具的效用价值越高，越倾向于使用人工智能工具。

　　如果个人认为在工作场景中感知到新技术有益于未来的工作，那么这种对未来的预期将会是使用新技术意图的最强预测因素（Chau，2010）。如果认为科学，如数学在未来有用，人们更愿意在现在即学习和使用它，相反，对科学的未来用途的怀疑则会阻滞人们现在使用的意愿，甚至也降低人们对其学习的兴趣和质量（Alzahrani et al.，2023）。这可能是因为未来价值包含了多方面的好处，这种好处与提高个体利益和使用环境的利益相关（Min & Fink，2021）。由此逻辑推论，当新闻记者感知人工智能工具的未来价值越高，越倾向于使用人工智能工具。

　　很少有文献将感知效用价值与感知未来价值同时与人们做出选择联系起来，也很少有文献讨论自我效能通过效用价值和未来价值如何影响人们做出决策，影响某一技术的使用意图。未来价值更多强调了与外部的社会因素有关，而效用价值强调的是感知某项目标的有用性等内在价值。我们可以从相关文献中发现有限的线索——对于某项特定目标的未来预期可以预测相关的使用意愿（Mehta et al.，2019），而对于某项特定目标的期望能够促进相关目标的达成（Watt et al.，2019）。在这个过程中可能存在着投射效应，新闻记者将自己对于人工智能工具的感知和使用信心通过对于人工智能工具的有用性投射到新闻行业的未来价值，而整个行业的未来价值又会影响新闻记者使用新闻人工智能工具的决策意愿。据此，提出假设：

　　H4a：感知效用价值和感知未来价值分别可以正向预测人工智能工具使用意愿。

　　H4b：感知效用价值和感知未来价值在数字效能和人工智能工具使用意愿之间充当中介。

　　先前的研究考察了在人工智能工具背景下，从业者感知到人工智能技术对于个人产生的威胁。从业者感知到的不确定威胁主要表现为认为人工智能工具可能在具体的专业工作实践中比人类更具影响力，从而威胁到从业者的专业能力，导致他们失去对专业工作的主导权，甚至使得从业新人很难发展职业新技能（Luguri & Napier，2013；Jussupow et al.，2022；陈昌凤，2023）。虽然很少文献验证感知不确定威胁的调节作用，但依然可以从现有的文献侧面推论，当人工智能工具在行业中的应用对相关行业的从业者造成威胁时，从业人员可能会采取消极负面的态度人工智能工具的使用（Jussupow et al.，2022）。对于新闻记者来说亦是如此。即使人工智能工具在新闻传播行业中的应用呈现了蓬勃发展的趋势，如果新闻记者感知人工智能工具在行业中的应用将会威胁到其职业身份、控制权，甚至是职业发展等，这种感知不确定威胁将会成为调节因素（Min & Fink，2021），减少甚至消除人工智能工具的使用意愿。据此，提出假设：

　　基于以上逻辑讨论和研究假设，本研究提出解释新闻记者人工智能使用意愿的有调节的中介模型（见图1），在该路径关系模型中数字效能为自变量，其直接或通过效用价值和未来价值的中介作用间接影响AI使用意愿，而不确定威胁调节未来价值与该使用意愿的关系。

　　本研究通过在线调查平台见数（Credamo）主要向中国10个城市发放问卷。调查问卷发放的起始时间是2023年的10月，为期3周。通过与10个城市（北京、上海、广州、深圳、西安、济南、青岛、德州、烟台、泰安）当地的新闻媒体合作，并以相互分享数据分析发现作为回馈，以提升参与度和数据的准确性。根据北京等10个城市的新闻媒体名单，从这些城市新闻媒体工作人员中聘请了代理人，这些新闻媒体包括了报纸、广播、电视和网络新闻实体。同时，每位受访者得到知情同意书。代理人通过微信向1600名记者发放问卷，共有 456 名记者完成了调查（有效样本量为454），回复率为28.5%。

　　1.人工智能工具使用意愿。人工智能工具使用意愿是根据之前的研究（Yen et al.，2010）改编而来，量表陈述采用5分制李克特量表进行计分，一共5项陈述条目（见表1，下同）。根据主成分分析的结果（特征值 = 3.99，占方差的 79.71%），这 5项陈述测量的是单一的基本概念。5项陈述相加后除以5得出采用人工智能工具使用意愿的指标（M = 3.79，SD = 0.74，Cronbach’s alpha = .94）。

　　2.数字效能。数字效能指的是新闻记者在面对类似人工智能等新技术的威胁时，进行自我评估自己是否有能力学习和使用新技术。本研究的5分制李克特量表（1=非常不同意，5=非常同意）改编自之前的研究（Hammer et al.，2021），一共5项陈述条目。根据主成分分析的结果（特征根 = 3.24，解释方差 = 80.89%），这 5项陈述测量的是单一的基本概念。感知效用价值指标由5项陈述相加并取均值得出 （M = 3.92，SD = 0.65，Cronbach’s alpha = .87）。

　　3.感知效用价值。感知效用价值是指新闻记者认为人工智能工具技术的应用对其工作有益的程度。本研究测量改编自之前研究量表（Davis & Venkatesh，2004；Pan et al.，2023），一共4项陈述，采用5 分制李克特量表（1 = 非常不同意，5 = 非常同意）计分。主成分分析的结果表明，这 4 项陈述测量的是一致的基本概念（特征根 = 3.34，占方差的 66.72%）。最后，感知效用价值指标由4项陈述相加并取均值得出 （M = 3.83，SD = 0.76，Cronbach’s alpha = .92）。

　　4.未来价值。未来价值是指记者对未来人工智能新闻应用的预测和感知。借鉴之前对于现在效用价值（Davis & Venkatesh，2004；Pan et al.，2023）与未来效用价值（Alzahrani et al.，2023）的量表，本研究采用 5 分制李克特量表进行测量（1 = 非常不同意，5 = 非常同意），一共5项陈述条目。根据主成分分析的结果（特征根 = 3.59，占方差的 71.88%），这5项测量的是单一的基本概念。感知未来价值指标由5项陈述相加并取均值得出（M = 3.76，SD = 0.81，Cronbach’s alpha = .90）。

　　5.不确定威胁。不确定威胁是指新闻记者感知人工智能工具技术引入新闻行业对其自身造成的潜在威胁。本研究测量使用的量表对先前的研究（Huang & Yang， 2020）进行了改编，采用5分制李克特量表进行计分（1 = 非常不同意，5 = 非常同意），一共4项陈述条目。根据主成分分析的结果（特征根 = 2.76，占方差的 68.97%），这 4项陈述测量的是单一的基本概念。感知不确定威胁指标由4项陈述相加并取均值得出 （M = 3.10，SD = 0.84，Cronbach’s alpha = .85）。

　　6.控制变量。控制变量包括年龄、性别（0 = 男性，1 = 女性）、受教育程度、收入、从事新闻业的工作年限。

　　该调节中介模型使用 PROCESS 程序（Hayes，2013）中的模型 92 检验感知效用价值、采用人工智能工具的意向、数字效能、未来价值和不确定威胁之间的关系。在开始数据分析之前，对数据进行清洗，标记缺失值，通过控制年龄、性别、教育水平、收入以及新闻工作年限，采用bootstrap（N = 5000）和 95% 置信区间（CI）以确保随机性。

　　H1 提出数字效能与使用人工智能工具的意愿呈正相关。表1结果显示，数字效能对采用人工智能工具的意向有直接的正向影响（b = .28，p .001）。因此，H1 成立。

　　H2a提出数字效能对人工智能工具的效用价值有正向预测作用。结果显示，数字效能对感知效用价值有正向影响（b = .62，p .001）。H2b提出数字效能对人工智能工具应用的未来价值有正向预测作用。结果显示，假设数字效能对未来价值有积极影响（b = .25， p .001）。因此，H2a和H2b成立。

　　H3预测效用价值对感知人工智能工具的未来价值有正向影响。结果表明，感知效用价值对未来价值有积极影响（b = .57，p .001）。因此，H3成立。

　　H4a提出感知效用价值和感知未来价值分别可以正向预测人工智能工具使用意愿。结果显示，感知效用价值与采用人工智能工具的意愿呈正相关（b = .45， p .001），感知未来价值与采用人工智能工具的意愿呈正相关（b = .17， p .001）。因此，H4a成立。H4b提出感知效用价值和感知未来价值在数字效能和人工智能工具使用意愿之间充当中介。结果表明，感知效用价值和感知未来价值在数字效能与采用人工智能工具意愿之间充当串联中介，中介作用（b = .06，95%CI [.02，.11]）得到证实。另外，感知效用价值和感知未来价值分别在数字效能与人工智能工具使用意愿之间充当中介在统计学上均显著（b = .28，95%CI [.18，.37]；b = .04，95%CI [.01，.10]），且该中介模型的总效应显著（b = .67，95%CI [.58，.75]）。因此，H4b成立。

　　H5在感知不确定威胁与采用人工智能工具意愿的路径中，本研究提出了感知不确定威胁的调节作用。结果表明，感知不确定威胁与感知未来价值的交互作用对采用人工智能工具的意愿有显著影响（b = -.05，p 0.05，95%CI [-.10，-.0002]）。

　　简单斜率效应的结果（见表3）显示，当感知不确定威胁低于平均值一个标准差时，调节效应有统计学意义（b = .21，p .001，95%CI [.13，.30]），此时效率表现出最大的倾斜程度。当感知不确定威胁分别为均值和高于均值一个标准差时，调节效应均具有统计学意义（M ：b = 0.17，p .001，95% [.10， .25]; mean + 1SD：b = .13， p .001，95%CI [.06， .21]）。这表明，感知未来价值对采用人工智能工具意愿的正向影响因感知不确定威胁的负向调节而逐渐减弱。统计数据表明，当新闻记者对未来价值进行评价时，如果新闻记者感知到人工智能工具是一种潜在的威胁，就会表现出拒绝使用人工智能工具的倾向。H5成立。模型路径系数图见图2。

　　本研究验证了新闻记者的数字效能对于人工智能工具使用意愿的影响路径。研究发现了一条影响人工智能工具使用意愿的直接路径和三条中介路径：第一，新闻记者的数字效能直接影响新闻记者的人工智能工具使用意愿；第二，新闻记者的数字效能通过感知效用价值影响人工智能工具的使用意愿；第三，新闻记者的数字效能通过感知未来价值影响人工智能工具的使用意愿；第四，新闻记者的感知效用价值和感知未来价值在数字效能和使用意愿之间充当串联中介的作用。另外，新闻记者感知不确定威胁在未来价值和使用意愿之间发挥了调节作用。

　　本研究验证了新闻记者对于人工智能工具的数字效能能够加强新闻记者感知人工智能工具的效用价值。之前的研究中，虽然有研究认为关于某项数字技术的数字效能可以正向预测个人感知效用价值的信念（Kim et al.，2021），但是也有研究认为数字效能与效用价值之间的关系不明确（Daradoumis et al.，2022）。数字效能代表了个人对于人工智能工具技术的信心，这种信心来自个人的内心（Bandura，1997）。而效用价值代表了个人对于人工智能工具技术的有用性，这种有用性来自对技术的感知，人工智能工具有助于在新闻生产的各个环节提高效率（Dörr，2016；Diakopoulos，2019；Kim & Kim，2017；Thäsler-Kordonouri & Barling，2023）。数字效能对感知效用价值的影响提示了使用人工智能工具的信心作为一种自我激励因素存在，能够加强对技术本身效用价值的感知。这也为今后的研究预测数字效能与效用价值之间的关系提供了新的依据。

　　本研究中分别检验了未来价值对人工智能工具使用意愿的影响以及未来价值在数字效能和使用意愿之间的中介作用。投射理论提供了一个较为合理的解释——投射效应通常是将个体的偏好指向“志同道合的人”，投射的强度水平取决于涉及群体内部的共同利益是否冲突（Robbins & Krueger，2005）。在对社会预测的过程中，人们通常会以自己的内在特征和个人价值观在对他人的判断中发挥重要的影响（Cho & Knowles，2013）。因此，社会投射也被认为是一种强烈的自我中心倾向（Robbins & Krueger，2005）。在之前的文献中，讨论了群体内的成员因为投射效应而希望他人能像他们一样做出决定（Yamagishi & Kiyonari，2000），以便获得更多的集体利益（Robbins & Krueger，2005）,本研究将价值投射扩展到个人对于未来价值的评估。对于新闻记者来说，数字效能感在这一路径中代表了新闻记者对于人工智能工具技术的使用偏好，新闻记者将当前对于人工智能工具使用的数字效能感投射到了感知整个新闻行业未来人工智能工具的应用场景当中。投射效应反映了新闻记者倾向于认为人工智能工具的未来价值符合整个新闻行业的共同利益，能够实现提升新闻生产效率、促进新闻业态转型和进步。这种基于AI技术现有价值的未来投射偏差，对于记者保持对新技术主义的乐观显然有提升作用；而对于新技术的使用也有助于提升新闻产品质量，从而更好地实现新闻的社会功能（Liu et al.，2024）。而投射效应将有助于新闻记者选择在新闻实践中使用人工智能工具。由此，本研究一方面探索了投射效应发生的过程，另一方面也补充了个体如何利用投射效应进行选择的经验性依据，这对于我们认识记者以及其他群体的新技术使用机制有新的理论贡献。

　　在本研究中还尝试引入投射偏差理论讨论效用价值对于未来价值和使用意愿的影响。之前的研究发现当一项新技术或是新事物出现时，人们普遍对技术和环境都持积极态度，在心理层面接纳创新的准备程度将进一步促进人们认识到采用创新将会产生的积极结果，感知到的好处将会预测采用创新的意愿（Becker et al.，2017；Acheampong & Siiba，2020）。一些关注如何纠正投射偏差的学者则提出，如果人们对自我控制问题的认识是成熟的，那么人们当前的表现就可以预估未来的表现，现在与未来是动态一致。同时，不止自我控制问题会影响对未来的预判进而影响人们进行选择，基于当前环境对于未来环境利益的感知也将影响人们做出选择（Frank，1985；Loewenstein et al.，2003）。这也有助于解释新闻记者基于目前人工智能工具效用价值的感知预测了未来价值，进而影响了新闻记者对于是否使用人工智能工具的选择。先前有文献认为新闻人工智能工具通过优化新闻选择、新闻发布时间和新闻发布频率等，不仅能够解放新闻业的人力和提高组织效率，还能够为新闻记者的工作带来准确性、易得性、多样性、相关性和及时性，从而在社会中发挥重要的作用（Lin & Lewis，2022）。这也启发了今后的研究需要对人工智能工具现时效用价值对于未来价值和使用意愿的影响给予更多的关注。

　　本研究还在未来价值如何预测使用意愿之间引入了感知不确定威胁，探索了感知不确定威胁作为干扰因素在这一路径上如何调节使用意愿。人工智能工具对于人类的威胁一直是人们关注人工智能工具应用问题的焦点。之前的文献认为人工智能工具对于个人职业身份的威胁是导致相关行业从业者对人工智能工具的原因，人工智能工具威胁着相关从业人员的专业认可和专业能力，当人们直接面临职业能力威胁的时候，可能会选择人工智能工具技术；而职业认可威胁的影响则可能通过自我威胁机制发挥调节作用（Jussupow et al.，2022）。一项针对中国三家报社算法新闻实践展开的质性研究也表明，传统新闻编辑室中的编辑记者认为基于人工智能工具出现的算法新闻挑战了新闻行业为社会根本利益服务的专业核心、新闻真实、新闻伦理，混淆了新闻的边界（朱威，王辰瑶，2023）。

　　另外，新闻记者对人工智能工具的感知不确定威胁，还可能源自人类对于并未完全认识的事物的担忧，而这种担忧是由于他们与未知事物——新技术的互动不足。一项针对全美民众智能机器人和人工智能的抽样结果表明，许多人并没有与应用人工智能技术的机器人互动的经历，当研究参与者旁观他人与机器人互动之后，有助于提升受众对于人工智能技术的信任，改善对于人工智能技术的担忧甚至恐惧（Liang & Lee，2017）皇冠体育官网。这也启示新闻行业给予新闻记者适当的培训，帮助新闻记者深入认识人工智能技术，可能在一定程度上有助于记者们抵抗不确定威胁。

　　人们对新兴技术的采用意愿似乎是复杂的、变化的。比如回顾计算机技术进入新闻编辑室的初期，记者们对于该技术的态度较为模棱两可，记者们对计算机技术的使用意愿取决于他们接触的用户有什么愿景（Boczkowski，2004）。人工智能工具作为一种新兴的技术，与以往的媒介技术相比表现出更多的排他性（喻国明等，2024），这也意味着更深入的技术准入门槛和更多面的工作能力，新闻传播行业尽管在新闻生产的许多环节都应用了人工智能技术，但依然存在对人工智能广泛使用的“缓慢”、“不信任”和“无知”（Sánchez-García et al.，2023）。人工智能工具带来的不确定威胁，更像是新闻记者在人工智能工具时代的迷思。传统的传媒生态可能由于这项技术被打破、革新和重构，新闻记者面临着技术选择，也需要进一步打破专业壁垒主动学习数字技术，与人工智能技术协同合作，在实践中发挥 “新闻的想象力”，提升新闻生产的社会价值（柳旭东，张瑞瑶，2019），以避免被不断革新的时代淘汰。

　　新闻人在新闻生产实践与媒介技术的互文中，对于媒介技术总体乐观，但并没有陷入技术决定论的乌托邦，而是谨慎寻找不确定性威胁与技术本身价值实现间的平衡点。与以往的媒介科技相比，人工智能在文本生产的功能性上表现出更多技术民主的特征，人们在使用算法而非生产算法上是平权的，而且算法的排他性越强，记者与其他民众在使用算法进行文本生产时所获得的权力也会越平等；也就是说，记者的职业身份在算法面前可能并不负载生产竞争力，这种技术平权是对于新闻记者功能正统性的威胁。但是在算法与文本互文的过程中，保持记者的主体性并非是无能为力的，如何将记者身份的职业意义展演出来，可能是解决方案的核心。如果将新闻生产看作文本生产的文化构件，那么在整个社会人群都在尝试使用人工智能来进行生产时如何维护这种文化，将新闻产品与其他民众使用这种工具生产的普罗文化产品区隔，将新闻产品稳定在文化生产仪式链之上，就成为记者展演身份的要义，这也是记者在技术威胁时保持主体性的有效路径。由此，我们也就不难理解记者群体在观察与借用人工智能时的矜持，这种矜持和犹豫并非是排斥新的工具，而恰恰是他们在通过审视工具与人的互文以更有效地借助工具来展演自我的记者身份。

　　最后，本研究中也存在着一些不足。虽然研究在设计上努力做到记者抽样具有相对代表性，但是数据收集的实践过程难以做到随机，例如数据来源的十个城市中有五个位于山东省，这在一定程度上影响了研究发现中单一变量描述统计结果的外在效度，例如数字效能值对于人群的代表性会随着样本变化而发生改变，但是非概率样本对于验证概念之间关系也就是对于理论的测试质量影响很小（Basil et al.，2002），我们能够确认研究在新闻记者人工智能工具使用心理机制的发现上是鲁棒的；另一方面，我们依然建议未来研究通过更有效的方法来提高样本的随机程度，使得发现对于概念的描述统计也能推展到更多人群皇冠体育官网，这是研究的理想状态。另外，本研究中探索了不确定威胁对于人工智能工具使用意愿的影响，在新闻实践当中潜在威胁人工智能工具使用的因素还有很多，未来的研究应该考虑区分威胁的类别，更加具体的观察这些威胁在影响媒介使用上的各自方差解释力。

　　（蔡梦虹 陈衍宁：《技术未来价值投射偏差?——新闻记者人工智能工具使用意愿影响机制研究》，2024年第12期，微信发布系节选，学术引用请务必参考原文）皇冠体育官网