这篇文档属于类型a，是一篇关于人工智能与人类协作中叙事生成机制研究的原创性学术论文。以下为详细学术报告：

作者及机构
该研究由东京大学系统创新系的Kaira Sekiguchi和Yukio Ohsawa共同完成，发表于期刊《AI & Society》2025年第40卷（3187-3208页），DOI编号10.1007/s00146-024-02156-y。

学术背景
研究领域为人工智能辅助的叙事生成（narrative generation）与数据协同利用（collaborative data utilization）。背景源于两个关键问题：
1. 理论需求：现有研究未充分阐明数据利用过程中叙事生成的机制，尤其是人类与AI代理（AI agents）协作时如何通过叙事连接抽象概念（如社会价值）与具体数据。
2. 应用需求：叙事作为影响个体和社会认知的工具，在能源政策、伦理设计等场景中需系统性框架支持其生成。研究目标是通过提出分层叙事表征框架HIENAR（Hierarchical Narrative Representation），解析数据利用中叙事生成的结构化过程。

研究流程与方法
1. 框架设计：
- 层级划分：HIENAR包含12个层级，从宏观的“文本集合”（set of texts）到微观的“笔画粒子”（particle），覆盖语言与数值数据的全粒度分析。核心层级包括世界观层（set of texts）、叙事层（text）、知识层（sentence）和单词层（word）。
- 三态模型：每个层级分为原始状态（raw state，原始数据）、描述状态（descriptive state，数据解释）和模式状态（patterned state，提炼模式）。例如，温度与电力需求的散点图（原始状态）可描述为“微笑曲线”（描述状态），进而抽象为“可持续能源愿景”（模式状态）。

1. 案例验证：

   • 案例1（伦理场景生成）：使用工具DFROME分析段落向量（paragraph vectors）的技术伦理路径。通过“场景路径推荐”功能，从系统层（如算法设计）回溯至伦理层（如人权保障），验证HIENAR在连接技术与社会价值中的作用。
     
   • 案例2（O形曲线发现）：分析东京冬季服装搜索趋势与温度的关系。通过试错法（trial-and-error）发现数据冲突（预期微笑曲线与实际O形分布），最终通过月份分段解释季节性循环模式，体现层级间冲突解决的创造性。
     
   • 案例3（人-AI协作叙事）：利用GPT-3平台SAGA（Shared Authoring GPT-3 Application）进行异步协作写作。结果显示，AI代理的世界观（如OpenAI的伦理准则）与人类作者的世界观（如个人表达需求）通过子文本层（subtext）交互，推动叙事动态演化。
     

2. 数据分析：

   • 工具开发：设计HIENAR S3（Step-by-Step Sheet）任务表，将时间轴纳入层级分析，可视化数据利用的循环过程（如从高层预期回溯至底层数据，再通过冲突修正升级理解）。
     
   • 正交性验证：证明HIENAR与人工物层级（如DFROME的伦理层）、个人观点层级相互独立，形成三维分析框架。

主要结果
1. 机制阐释：数据利用过程表现为“层级间期望验证”循环。例如，案例1中伦理目标的实现依赖于叙事层对技术数据的模式提炼；案例2中O形曲线的发现源于知识层与原始数据的冲突调和。
2. 协作模式：AI代理可作为“共创伙伴”，其世界观（如GPT-3的预设伦理）通过初始提示（initial prompt）影响叙事生成，但人类通过高层级意图保持自主性。
3. 社会价值表达：HIENAR通过可视化抽象概念（如SDG 7可持续能源）与数据的连接，支持社会善（social good）的叙事构建。

结论与价值
1. 理论贡献：HIENAR首次系统化解析了叙事生成的层级机制，弥补了现有研究在数据利用场景的空白。其融合诠释学循环（hermeneutic circle）与视域融合（fusion of horizons）理论，为AI-人类协作提供认知模型。
2. 应用价值：
- 工具设计：支持开发可解释AI工具（如基于HIENAR S3的交互界面），提升数据战略的可操作性。
- 伦理实践：通过可视化AI代理的世界观（如案例3），帮助用户识别并协商技术伦理风险。

研究亮点
1. 方法论创新：HIENAR首次将叙事结构、人工物层级与个人观点正交整合，支持多维度分析。
2. 跨领域验证：涵盖数值数据（能源趋势）与语言数据（协作写作），证明框架普适性。
3. 人机协作洞见：揭示AI代理的“静态世界观”与人类“动态意图”的交互模式，为AI伦理设计提供新视角。

其他价值
附录中提出的6项操作规则（如“层级跳过”“单词省略”）为实际应用提供标准化指南，增强了框架的可操作性。