在人工智能辅助的健康信息核查中，来源专业性与既有态度对客观知识的条件性影响

这项研究为何与普通读者相关

我们中很多人现在会向像 ChatGPT 这样的工具求助来判断网上看到的健康建议，从饮食提示到速效疗法不等。本文研究一个简单但重要的问题：当人们在 AI 的帮助下复核关于无麸质饮食的流行说法时，究竟是什么在塑造他们所学到的东西——是帖子看起来像来自专家、他们对无麸质的既有看法，还是他们对自己知识的把握程度？答案揭示了什么时候 AI 能促进正确理解，以及何时我们自己的信念仍会成为阻碍。

健康建议、AI 助手与混合信息

研究者聚焦于一个常见的现实情境：一条关于无麸质饮食的 Facebook 帖子，将准确事实与误导性陈述混合在一起。对于乳糜泻患者来说，无麸质饮食是必需的，但它也已成为一种被宣传为对所有人都更健康的生活方式趋势，尽管证据并不充分。这种科学、营销与谣言的混合，使得无麸质成为在 AI 可作为核查工具时研究人们如何从夸大中分辨事实的有用案例。作者并未将 ChatGPT 视为一个有说服力的来源，而是把它看作“核查环境”的一部分，在这里人们与技术共同分担思考的工作，但仍需判断何者可信。

实验如何进行

在一项有 103 名参与者的在线研究中，每个人看到的都是同一条关于无麸质饮食、准确性混合的 Facebook 帖子，但假定的来源被更换。对一些参与者来说，帖子显示来自一个以食品为主的媒体品牌，暗示有专业性；对另一些人，则显示来自普通个人用户。阅读帖子后，参与者被告知可按自己意愿使用 ChatGPT 来核查信息。随后他们完成了一份详细测验，客观检验他们现在对无麸质的知识，并回答关于他们对无麸质饮食的态度以及他们对 ChatGPT 搜索的信任与重视程度的问题。

何时专家标签有帮助——何时没有

出人意料的是，仅仅把 Facebook 帖子标为来自专家来源并未单独导致在 ChatGPT 查证后获得更好的事实性知识。总体而言，看到专家标签帖子的人的知识测验得分，并不比看到非专家版本的更高。但当研究者考察人们的先前态度时，情况发生了变化：在那些原本对无麸质饮食持非常正面看法的参与者中，专家标签确实产生了差异——这些读者最终答对的题更多。相反，对持中立或负面态度的人来说，专家标签几乎无关紧要。这表明专家信号主要帮助那些已经有动力参与这一话题的人，而不是自动地提升每个人的学习。

不确定与自信却错误

研究还区分了两类知识问题：公开承认“我不知道”的人，以及那些自信地持有明显错误信念的人。作者根据正确、错误与“我不知道”答案的模式，将参与者分类为相对不确定或相对误导。对专家标签、态度与知识状态三者共同作用的既定检验，未达到严格的统计显著性阈值，可能是由于样本量较小所致。不过，探索性分析暗示，专家标签与正面态度往往在不确定组中协同发挥作用，他们似乎更愿意利用诸如专业性提示和 AI 反馈之类的线索，而被误导的参与者反应较少。

为健康决策设计更好的 AI 支持

对普通读者而言，主要结论是：AI 与专家标签并非在线健康混乱的神奇解药。在这项研究中，生成式 AI 起到了有用的伙伴作用，但人们是否真正学到更多取决于他们的动机以及其既有信念的坚定程度。专家信号仅在那些倾向于参与的人中改善了事实理解，而自信却错误的人比仅仅不知道的人更难被影响。作者主张，未来的 AI 工具和健康传播应当针对这些差异进行适应——鼓励更深入的反思，使专业性更为可见，并根据一个人是处于不确定还是被误导的状态来定制回应——以便 AI 支持的是真正的知情选择，而不仅仅是更受影响的选择。

引用: Oh, J., Montag, C., Kohne, J. et al. Conditional effects of source expertise and pre-existing attitudes on objective knowledge in AI-assisted health information verification. Sci Rep 16, 13291 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-43698-z

关键词: 生成式人工智能, 健康错误信息, 信息来源可信度, 无麸质饮食, 在线健康信息