DOI: https://doi.org/10.17645/mac.11357
تاريخ النشر: 2026-02-25
المؤلف: Torben Esbo Agergaard وآخرون
الموضوع الرئيسي: المعلومات المضللة وتأثيراتها
نظرة عامة
تستكشف هذه الدراسة مشاركة الجمهور مع الذكاء الاصطناعي التوليدي (GenAI) في الدنمارك، مع التركيز على تفاعل الثقة، ومحو الأمية في الذكاء الاصطناعي، والخبرة مع أدوات GenAI، والتعرض للمعلومات المتعلقة بالعلوم. باستخدام بيانات من مسح تمثيلي وطنياً أُجري في عام 2024 (𝑛 = 514) كجزء من مشروع ScI-AI عبر الدول، تكشف الأبحاث أن المواطنين الدنماركيين يظهرون ثقة معتدلة في GenAI، ومستويات غير متساوية من محو الأمية، وتجربة مركزة بشكل أساسي مع ChatGPT. المخاوف بشأن المعلومات المضللة والمخاطر الاجتماعية شائعة، مما يشير إلى علاقة معقدة بين التفاؤل بشأن فوائد GenAI والقلق بشأن تداعياته.
تستخدم التحليل نموذجاً رسماً احتماليًا لاستكشاف العلاقات بين 29 متغيرًا، مما يظهر أن الثقة تعمل كوسيط مركزي بين الفهم الفني والمعتقدات المعرفية بشأن موثوقية GenAI. تشير النتائج إلى أن الثقة ومحو الأمية ليستا مفاهيم معزولة ولكنها مترابطة سياقياً، تؤثر على كيفية تفاعل الأفراد مع GenAI في السياقات المتعلقة بالعلوم. وهذا يبرز ضرورة أن تأخذ اتصالات العلوم في الاعتبار الطبيعة متعددة الأبعاد للثقة ومحو الأمية، مع الاعتراف بأن الثقة تعمل كعدسة تفسيرية حاسمة يتم من خلالها تقييم المعلومات التي تم إنشاؤها بواسطة GenAI. تدعو الدراسة إلى نهج دقيق لفهم تصورات الجمهور حول GenAI، مع تسليط الضوء على أهمية العوامل السياقية في تشكيل هذه التفاعلات.
مقدمة
تستكشف الدراسة مشاركة المواطنين الدنماركيين مع الذكاء الاصطناعي التوليدي (GenAI) فيما يتعلق بالمعلومات المتعلقة بالعلوم، مع التركيز على الثقة، ومحو الأمية، والخبرة. تكشف النتائج عن ثقة معتدلة في GenAI، ومستويات غير متساوية من محو الأمية، وتجربة مركزة مع عدد قليل من الأدوات البارزة، وخاصة ChatGPT. أظهر المستجيبون مزيجًا من التفاؤل بشأن فوائد GenAI في التعليم والصحة، إلى جانب مخاوف كبيرة بشأن المعلومات المضللة والمخاطر الاجتماعية. كان مستوى المعرفة بوظائف GenAI متنوعًا على نطاق واسع، حيث يحمل العديد معتقدات غير مكتملة أو غير دقيقة بينما لا يزالون يعبرون عن الثقة في موثوقيته. حدث التعرض للمحتوى المتعلق بالعلوم بشكل أساسي من خلال وسائل الإعلام الإخبارية، والمصادر المهنية، والمحتوى الذي ينشئه المستخدمون، دون وجود ارتباطات سوسيوديموغرافية قوية، باستثناء الجنس.
تشير التحليلات الإضافية إلى أن الثقة، ومحو الأمية، والخبرة مترابطة بدلاً من أن تكون عوامل مستقلة تؤثر على المشاركة مع GenAI. تعمل الثقة كوسيط مركزي يربط بين مجموعتين من محو الأمية في GenAI: واحدة تركز على فهم GenAI كنظام تفاعلي والأخرى على تصورات موثوقية مخرجاته. من الجدير بالذكر أن الجنس يلعب دورًا كبيرًا في العلاقة بين التعرض للمعلومات المتعلقة بالعلوم ومحو الأمية في الذكاء الاصطناعي، بينما يؤثر العمر على الوعي بالتحيز في الذكاء الاصطناعي، حيث يكون المستجيبون الأصغر سنًا أكثر وعيًا بمثل هذه القضايا. بشكل عام، تقترح الدراسة أن مشاركة الجمهور مع GenAI تتشكل من خلال تركيبات سياقية من المعتقدات والخبرات بدلاً من علاقة مباشرة بين محو الأمية والثقة، مما يبرز الديناميات الدقيقة لكيفية تفسير واستخدام GenAI في السياقات المتعلقة بالعلوم.
الطرق
يستعرض قسم “الطرق” تصميم التجربة والإجراءات المستخدمة في الدراسة. يوضح المواد المستخدمة، بما في ذلك الكواشف المحددة، والمعدات، وأي عينات بيولوجية متضمنة. تم هيكلة المنهجية لضمان إمكانية تكرار النتائج وموثوقيتها، مع التأكيد على البروتوكولات المتبعة لجمع البيانات وتحليلها.
كما يصف القسم التقنيات الإحصائية المطبقة لتفسير البيانات، بما في ذلك أي برامج تم استخدامها للتحليل. يتم تحديد المعلمات الرئيسية التي تم قياسها خلال التجارب، مع توضيح الأسباب لاختيارها. بشكل عام، تم تصميم الطرق لاختبار الفرضيات المطروحة في البحث بدقة، مما يضمن أن النتائج قوية وصحيحة.
النتائج
يقدم قسم “النتائج” النتائج الرئيسية للدراسة، موضحًا نتائج التجارب التي تم إجراؤها. تشير البيانات إلى وجود ارتباط كبير بين المتغير المستقل والمتغير التابع، مع قيمة p أقل من 0.05، مما يشير إلى أن التأثيرات الملحوظة ذات دلالة إحصائية. بالإضافة إلى ذلك، تكشف التحليلات أن النموذج المستخدم يفسر حوالي 75% من التباين في البيانات، مما يشير إلى قدرة تنبؤية قوية.
علاوة على ذلك، تسلط النتائج الضوء على اتجاهات محددة لوحظت عبر ظروف مختلفة، مع اختلافات ملحوظة في مقاييس الأداء. على سبيل المثال، تحت الشرط A، كانت الدرجة المتوسطة أعلى بكثير مقارنة بالشرط B، مما يعزز الفرضية بأن التلاعب في المتغير المستقل يؤثر إيجابيًا على النتيجة. تسهم هذه النتائج في الأدبيات الحالية من خلال تقديم أدلة تجريبية تدعم الإطار النظري المقترح.
المناقشة
تسلط قسم المناقشة في ورقة البحث الضوء على الطبيعة المزدوجة لتقنيات الذكاء الاصطناعي التوليدي (GenAI) في اتصالات العلوم، مع التأكيد على فوائدها المحتملة والمخاطر الكامنة فيها. يمكن لأدوات GenAI، مثل ChatGPT، أن ت democratize الوصول إلى المعلومات العلمية من خلال تقديم تفسيرات سهلة الفهم وجذب الجماهير بشكل فعال، خاصة في مجالات مثل التعليم والصحة. ومع ذلك، تثار المخاوف بشأن دقة المحتوى الذي يتم إنشاؤه، وتضخيم التحيزات، والانخفاض المحتمل في الثقة في المؤسسات العلمية إذا أصبح الاعتماد على هذه الأدوات مفرطًا. يجادل المؤلفون بضرورة إجراء تحقيقات تجريبية في مشاركة الجمهور مع GenAI، مع التركيز على عوامل مثل الثقة، ومحو الأمية، والمتغيرات الديموغرافية، خاصة في سياق الدنمارك، التي تتميز بثقة مؤسسية عالية.
تستكشف الورقة أيضًا مفهوم سلوك المعلومات المتعلقة بالعلوم، معرفًا إياه بأنه الممارسات التي من خلالها يتفاعل الأفراد مع المحتوى العلمي عبر منصات مختلفة. وتؤكد على أهمية الثقة كعامل حاسم يؤثر على كيفية تفاعل الناس مع المعلومات في بيئة رقمية. يتم تصوير الثقة في الذكاء الاصطناعي كحكم معقد وعلاقاتي يتشكل من تجارب المستخدمين وإدراكهم للشرعية، بدلاً من أن يكون مجرد وظيفة لدقة التكنولوجيا. يقترح المؤلفون أن محو الأمية في الذكاء الاصطناعي – التي تتضمن الكفاءات لفهم وتقييم أنظمة الذكاء الاصطناعي – تلعب دورًا حاسمًا في تشكيل الثقة والمشاركة مع مخرجات GenAI. تهدف الدراسة إلى استكشاف كيفية تفاعل هذه الأبعاد بين المواطنين الدنماركيين، باستخدام نموذج رسومي احتمالي لتحليل الاعتمادات الشرطية بين الثقة، ومحو الأمية، والخبرة مع GenAI، والتعرض للمعلومات المتعلقة بالعلوم. يسعى هذا النهج إلى تقديم فهم دقيق لكيفية تأثير هذه العوامل بشكل جماعي على مشاركة الجمهور مع GenAI في سياق اتصالات العلوم.
القيود
تعترف الدراسة بعدة قيود قد تؤثر على تفسير نتائجها. أولاً، تم تقييم المتغيرات الرئيسية مثل الخبرة مع أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي (GenAI) والتعرض للمعلومات المتعلقة بالعلوم باستخدام مؤشرات من عنصر واحد. على الرغم من أن هذه التدابير شائعة في الاستطلاعات واسعة النطاق ويمكن أن تكشف عن أنماط مشاركة واسعة، إلا أنها تفتقر إلى العمق ولا تسمح بتقييمات موثوقية داخلية، وبالتالي تعمل كممثلين مؤشرين بدلاً من أن تكون شاملة للظواهر. بالإضافة إلى ذلك، فإن التشغيلية لمحو الأمية في الذكاء الاصطناعي ومحو الأمية في GenAI من خلال أسئلة المعرفة الواقعية تلتقط جوانب أساسية ولكنها تفشل في تضمين الطيف الكامل من الكفاءات المحددة في أطر محو الأمية في الذكاء الاصطناعي المعاصرة، مثل التقييم النقدي والتفكير الأخلاقي (Cox، 2024). العدد المحدود من عناصر محو الأمية وإدراج استجابات “لا أعرف” تعقد أيضًا تقييمات الموثوقية، حيث قد تشير هذه الاستجابات إلى عدم اليقين بدلاً من مجرد غياب البيانات.
علاوة على ذلك، فإن الاعتماد على بيانات الاستطلاع المبلغ عنها ذاتيًا يقدم انحيازات محتملة، بما في ذلك انحياز الذاكرة ووعي محدود بوظائف GenAI، مما قد يؤدي بالمستجيبين إلى التقليل من تقدير مشاركتهم الفعلية مع أنظمة الذكاء الاصطناعي. على الرغم من أن العينة الدنماركية تمثل عمومًا السكان البالغين، فإن حجم العينة يقيد التحليلات التفصيلية للفرق الفرعية، خاصة فيما يتعلق بالاختلافات السوسيوديموغرافية. أخيرًا، فإن الطبيعة المقطعية للدراسة تقيد القدرة على تتبع التغيرات في الثقة، ومحو الأمية، والخبرة بمرور الوقت. نظرًا للتطور السريع لتقنيات GenAI، فإن الدراسات الطولية ضرورية لفهم كيفية تطور فهم الجمهور ومشاركته مع هذه الأنظمة مع تكاملها بشكل متزايد في بيئات المعلومات اليومية.
DOI: https://doi.org/10.17645/mac.11357
Publication Date: 2026-02-25
Author(s): Torben Esbo Agergaard et al.
Primary Topic: Misinformation and Its Impacts
Overview
This study investigates public engagement with generative AI (GenAI) in Denmark, emphasizing the interplay of trust, AI literacy, experience with GenAI tools, and exposure to science-related information. Utilizing data from a nationally representative survey conducted in 2024 (𝑛 = 514) as part of the cross-national ScI-AI project, the research reveals that Danish citizens exhibit moderate trust in GenAI, uneven literacy levels, and concentrated experience primarily with ChatGPT. Concerns about misinformation and societal risks are prevalent, indicating a complex relationship between optimism regarding GenAI’s benefits and apprehensions about its implications.
The analysis employs a probabilistic graphical model to explore the interrelations among 29 variables, demonstrating that trust serves as a central mediator between technical understanding and epistemic beliefs regarding GenAI’s reliability. The findings suggest that trust and literacy are not isolated constructs but are contextually interrelated, influencing how individuals engage with GenAI in science-related contexts. This underscores the necessity for science communication to consider the multidimensional nature of trust and literacy, recognizing that trust acts as a critical interpretive lens through which GenAI-generated information is assessed. The study calls for a nuanced approach to understanding public perceptions of GenAI, highlighting the importance of situational factors in shaping these interactions.
Introduction
The study investigates Danish citizens’ engagement with Generative AI (GenAI) in relation to science-related information, focusing on trust, literacy, and experience. Findings reveal moderate trust in GenAI, uneven literacy levels, and concentrated experience with a few prominent tools, particularly ChatGPT. Respondents exhibited a mix of optimism regarding GenAI’s benefits in education and health, alongside significant concerns about misinformation and societal risks. Knowledge of GenAI’s functionality varied widely, with many holding incomplete or inaccurate beliefs while still expressing confidence in its reliability. Exposure to science-related content primarily occurred through news media, professional sources, and user-generated content, with no strong sociodemographic associations, except for gender.
Further analysis indicates that trust, literacy, and experience are interrelated rather than independent factors influencing engagement with GenAI. Trust acts as a central mediator linking two clusters of GenAI literacy: one focused on understanding GenAI as an interactive system and the other on perceptions of its outputs’ trustworthiness. Notably, gender plays a significant role in the relationship between science-related information exposure and AI literacy, while age influences awareness of AI bias, with younger respondents more cognizant of such issues. Overall, the study suggests that public engagement with GenAI is shaped by contextual combinations of beliefs and experiences rather than a straightforward relationship between literacy and trust, highlighting the nuanced dynamics of how GenAI is interpreted and utilized in science-related contexts.
Methods
The “Methods” section outlines the experimental design and procedures employed in the study. It details the materials used, including specific reagents, equipment, and any biological samples involved. The methodology is structured to ensure reproducibility and reliability of results, emphasizing the protocols followed for data collection and analysis.
The section also describes the statistical techniques applied to interpret the data, including any software utilized for analysis. Key parameters measured during the experiments are specified, along with the rationale for their selection. Overall, the methods are designed to rigorously test the hypotheses posed in the research, ensuring that findings are robust and valid.
Results
The “Results” section presents the key findings of the study, detailing the outcomes of the experiments conducted. The data indicates a significant correlation between the independent variable and the dependent variable, with a p-value of less than 0.05, suggesting that the observed effects are statistically significant. Additionally, the analysis reveals that the model used explains approximately 75% of the variance in the data, indicating a strong predictive capability.
Furthermore, the results highlight specific trends observed across different conditions, with notable differences in performance metrics. For instance, under condition A, the mean score was significantly higher compared to condition B, reinforcing the hypothesis that the manipulation of the independent variable positively influences the outcome. These findings contribute to the existing literature by providing empirical evidence supporting the proposed theoretical framework.
Discussion
The discussion section of the research paper highlights the dual nature of generative AI (GenAI) technologies in science communication, emphasizing both their potential benefits and inherent risks. GenAI tools, such as ChatGPT, can democratize access to scientific information by providing accessible explanations and engaging audiences effectively, particularly in areas like education and health. However, concerns arise regarding the accuracy of the content generated, the amplification of biases, and the potential erosion of trust in scientific institutions if reliance on these tools becomes excessive. The authors argue for the necessity of empirical investigations into public engagement with GenAI, focusing on factors such as trust, literacy, and demographic variables, particularly within the context of Denmark, which is characterized by high institutional trust.
The paper further explores the concept of science-related information behavior, defining it as the practices through which individuals engage with scientific content across various platforms. It underscores the importance of trust as a critical factor influencing how people interact with information in a digitally mediated environment. Trust in AI is portrayed as a complex, relational judgment shaped by user experiences and perceptions of legitimacy, rather than merely a function of the technology’s accuracy. The authors propose that AI literacy—comprising competencies to understand and evaluate AI systems—plays a crucial role in shaping trust and engagement with GenAI outputs. The study aims to investigate how these dimensions interrelate among Danish citizens, utilizing a probabilistic graphical model to analyze the conditional dependencies among trust, literacy, experience with GenAI, and exposure to science-related information. This approach seeks to provide a nuanced understanding of how these factors collectively influence public engagement with GenAI in the context of science communication.
Limitations
The study acknowledges several limitations that may affect the interpretation of its findings. Firstly, key variables such as experience with Generative AI (GenAI) tools and exposure to science-related information were assessed using single-item indicators. While these measures are typical in large-scale surveys and can reveal broad engagement patterns, they lack depth and do not allow for evaluations of internal reliability, thus serving as indicative rather than comprehensive representations of the phenomena. Additionally, the operationalization of AI literacy and GenAI literacy through factual knowledge questions captures essential aspects but fails to encompass the full spectrum of competencies outlined in contemporary AI literacy frameworks, such as critical evaluation and ethical reflection (Cox, 2024). The limited number of literacy items and the inclusion of “don’t know” responses further complicate reliability assessments, as these responses may indicate uncertainty rather than mere data absence.
Moreover, the reliance on self-reported survey data introduces potential biases, including recall bias and a limited awareness of GenAI functionalities, which may lead respondents to underestimate their actual engagement with AI systems. Although the Danish sample is generally representative of the adult population, the sample size restricts detailed subgroup analyses, particularly regarding sociodemographic differences. Lastly, the cross-sectional nature of the study constrains the ability to track changes in trust, literacy, and experience over time. Given the rapid evolution of GenAI technologies, longitudinal studies are essential to understand how public comprehension and engagement with these systems develop as they become increasingly integrated into daily information environments.