当AI模糊贡献边界：作者身份校准的实证研究

该研究基于CoAuthor数据集，分析了AI使用频率与用户作者身份校准的关系。结果显示重度AI用户容易误判自身贡献，而低频用户校准更准确，表明AI可能模糊用户对自身作者身份的感知，进而影响学习中的元认知监控与学习成效。

此前研究多关注AI生成内容的归因问题，但未系统探讨用户对自身作者身份的感知偏差。该研究首次量化了AI使用频率与校准精度间的负相关，揭示密集使用AI可能使用户无法准确评估自身创造性贡献，这对教育场景中AI辅助学习的有效性构成挑战。

AI辅助创作过程中，用户与AI的交互使得最终产出混合了双方贡献。高频用户可能将AI生成内容内化为自身想法导致过度自信，或过度质疑自身作用导致低估贡献，这种校准偏差干扰了学习所需的元认知监控，从而影响学习策略与效果。

教育类和写作辅助类AI产品需关注用户对自身贡献的感知。若产品设计不提供贡献度反馈，用户可能因校准偏差而无法有效监控学习进程，进而降低学习效率。产品需集成校准提示或可视化自我贡献占比的功能。

• 在AI写作助手中加入“贡献度仪表盘”，实时显示用户修改与AI建议的比例，帮助用户校准自我认知。
• 为教育平台开发校准测评模块，定期检测学生使用AI时的作者身份感知偏差，并提供针对性训练。
• 设计元认知提示功能，在AI生成建议后主动询问用户“你觉得自己在此处贡献了多少？”，以触发校准反思。
• 构建开源校准基准数据集，供产品团队测试不同AI交互方式对用户感知的影响。

• 校准偏差是否随时间累积或可通过干预逆转？证据未给出长期跟踪数据。
• 不同AI交互模式（如逐步提示 vs 一次性生成）对校准的影响是否不同？
• 校准偏差是否与用户的领域知识水平或任务类型存在交互作用？
• 除学习场景外，该偏差对专业创作（如学术写作）的归因制度有何具体影响？