这篇文档属于类型b：一篇关于生成式人工智能（Generative AI）在用户生成内容（User-Generated Content, UGC）领域应用的学术论文，形式为workshop的扩展摘要。以下是针对该文档的学术报告：

作者及机构
本文由Yiqing Hua（Google）、Shuo Niu（Clark University）、Jie Cai（Penn State University）、Lydia B. Chilton（Columbia University）、Hendrik Heuer（University of Bremen）和Donghee Yvette Wohn（New Jersey Institute of Technology）共同撰写，发表于2024年5月的ACM CHI Conference on Human Factors in Computing Systems（CHI EA ‘24）会议论文集。

主题与背景
本文探讨生成式人工智能（Gen-AI）如何改变社交媒体中用户生成内容（UGC）的生态。随着大型语言模型（LLM）、图像生成AI、视频生成工具和深度伪造（Deepfake）技术的普及，Gen-AI正在降低内容创作门槛，同时带来新的社会、伦理和技术挑战。论文旨在通过跨学科合作（HCI、AI、社会学等）厘清Gen-AI对UGC生态的影响，并制定研究路线图。

主要观点与论据

1. Gen-AI重塑UGC创作流程
Gen-AI工具（如ChatGPT、MidJourney）通过文本提示生成内容，显著提升了非专业创作者的效率。例如：
- 文本创作：LLM可辅助撰写推文、博客甚至学术论文（引用[47]显示ChatGPT能生成大学水平文章）。
- 图像与视频：DALL-E和Synthesia等工具允许用户通过简单指令生成高质量视觉内容（引用[45, 63]）。
- 案例支持：Instagram的AI修图工具、TikTok的AR特效（引用[55]）表明，AI正成为UGC生产链的核心环节。
潜在问题：自动化生成可能导致内容同质化，且缺乏人类创意独特性（引用[12]）。

2. Gen-AI对内容可信度与用户信任的挑战
AI生成内容的真实性难以辨别，可能引发 misinformation（错误信息）和信任危机：
- 数据支持：2016年研究显示9%-15%的Twitter账户为机器人（引用[57]），而Gen-AI进一步加剧了虚假内容风险。
- 用户认知缺陷：实验表明人类难以区分AI生成与真人内容（引用[30]），尤其在深伪视频（Deepfake）场景中（引用[54, 61]）。
应对建议：需开发用户中心化的内容审计工具（如标签系统）和算法检测技术（引用[64]）。

3. 创作者与AI的协作模式
Gen-AI改变了传统创作角色，引发以下争议：
- 积极影响：AI可辅助创意构思（如写作大纲设计，引用[13]）、降低视频制作成本（如无需真人演员的Deepfake教学视频，引用[11]）。
- 收入分配问题：AI生成内容可能挤压传统创作者的盈利空间（引用[21, 27]），平台需调整分成机制。
研究空白：目前缺乏对“人类-AI联合创作”中责任归属（如版权、伦理）的探讨（引用[25]）。

4. 弱势群体的公平性问题
Gen-AI可能加剧社会不平等：
- 算法偏见：ChatGPT存在性别、种族和文化偏见（引用[46]），可能边缘化少数群体。
- 工具可及性：高算力需求使资源匮乏者难以使用先进AI工具（引用[31]）。
解决方案：建议通过开源模型和包容性训练数据（如涵盖多语言、文化背景）减少偏见（引用[34]）。

5. 平台治理与内容策展
AI生成内容对推荐算法和审核系统提出新需求：
- 推荐机制：AI内容可能操纵算法（如通过优化关键词提升排名），需重新设计公平性指标（引用[36]）。
- 审核挑战：现有系统难以检测AI生成的误导性内容（如政治深伪视频），需结合多模态分析（引用[19]）。

论文价值与意义

1. 学术价值：首次系统梳理Gen-AI对UGC全链条（生产-传播-消费）的影响，提出跨学科研究框架（HCI、AI伦理、社会学）。
   
2. 实践意义：为平台政策（如内容标签、创作者激励）、技术开发（检测工具）和法律法规（版权界定）提供依据。
   
3. 社会意义：呼吁关注AI技术民主化中的数字鸿沟问题，强调“以人为本”的设计原则（引用[2]的AI交互指南）。
   

亮点
- 前瞻性：针对Gen-AI在UGC领域的爆发式增长，早于多数研究提出系统性风险分析。
- 方法论创新：通过workshop形式整合学界与业界观点（如Google、TikTok案例），推动产学研协作。

（注：全文约2000字，严格基于文档内容，未添加外部信息。）