虽然AI技术极大地提升了用户的视听体验，但是也降低了虚假信息的生成门槛。大家对于AI生成内容也出现了两种截然不同的态度：有些人喜欢AI，有些人则对它怀有反感。杨娟、苏胜和康春花通过研究人工智能技术对新闻媒体公信力及个体信任决策机制的影响，提出了几个假设。他们运用漂移扩散模型（DDM）对决策数据进行建模分析，把非决策时间与决策边界视为恒定参数不纳入分析。这一模型假定个体在决策过程中积累的证据量随时间变化，达到预设阈值后做出决策。 研究设计了一个混合实验设计，招募了127名被试，共有效数据116份。被试需要完成一项新闻信任决策任务，每个条件下需完成120次决策。结果发现，信源权威性与生成方式对受众的信任度和反应时有交互影响。当面对权威性不同的新闻媒体生成的AI新闻时，个体可能会产生相反的认知期待。在权威平台情境下，AI生成内容对决策过程产生消极影响；而非权威平台情境下，则会产生微弱积极影响。 这次研究还揭示了人工智能技术在劳动力规模上的影响预期存在差异。随着企业人工智能应用范围扩大，受访者对于未来一年人工智能对劳动力规模的影响看法不一。大部分受访者认为所在企业员工数量几乎没有因人工智能应用而变化。不过，预期未来一年各职能部门员工数量会因人工智能发生变化。 大型企业受访者更可能认为整体员工规模会减少，而高绩效企业受访者则倾向于预期显著变化。大多数受访者表示过去一年招聘了相关岗位人才。虽然不同规模企业人才需求有差异，但是软件工程师和数据工程师是需求最大的两类人才。 研究告诫新闻媒体在引入AI技术时应确保透明性和可理解性，消除受众疑虑以维护公信力。32%受访者预测员工总数将减少3%及以上，13%预计增加3%及以上。大部分受访者（17%）认为过去一年职能部门员工数量减少了3%及以上，而预计未来一年这一比例达到了30%。