文献追踪日报

本文以Alavi和Leidner（2001）为概念透镜，从知识管理视角审视生成式人工智能对组织的影响。文章研究了GenAI如何影响知识创造、存储、转移和应用的过程，并突出了该技术带来的机遇与挑战。在知识创造方面，GenAI增强了信息处理和认知功能，促进了个人和组织的学习，但也引入了AI偏见和人类社交化减少等风险，可能使初级知识工作者边缘化。在知识存储和检索方面，GenAI快速访问大规模知识库的能力显著改变了员工与KM系统的交互方式，引发了关于人类隐性知识与AI生成显性知识之间平衡的问题。文章还探讨了GenAI在知识转移中的作用，特别是在培训和培养学习文化方面，挑战包括过度依赖AI和传播敏感信息的风险。在知识应用方面，GenAI被视为提高生产力和创新的工具，但知识误用、知识产权和伦理问题至关重要。本文主张在将GenAI集成到KM流程中采取平衡方法，协调GenAI能力与人类洞察力，确保技术进步和道德责任。

人工智能应用蓬勃发展，引起了信息系统学者的极大兴趣。基于AI的分析承诺提供有效且低成本的决策增强，已成为当代组织中的普遍现象。与传统决策支持系统不同——传统DSS依赖固定规则和模型产生稳定结果并依赖人类主导——AI系统能够学习、适应和自主行动，需要在AI增强决策系统中承认IS代理性。鉴于DSS这一根本性转变及其对组织决策自主性、责任和问责制的影响，加之对AI使用日益增加的监管和伦理关注以及随机输出的相应风险，从传统DSS推广规范性设计知识到AI增强决策系统存在问题。因此，本文通过行动设计研究方法提出了融合情境特征和实践驱动见解的新设计原则，为AI增强决策系统的设计提供指导。

在这篇观点文章中，我们的目标是提高信息系统学界对生成式人工智能日益增长的使用所带来的环境影响的关注，并引发讨论。这一问题具有重要的战略和伦理意义。我们审视了GAI的快速增长，特别是大型语言模型，如何对环境施加巨大压力——包括惊人的能源消耗、水资源使用和碳排放。文章讨论了企业和IS学界通常优先考虑AI的战略利益而忽视环境后果的现状，并提出了一系列伦理挑战和战略机遇。我们呼吁在组织层面将环境可持续性纳入AI战略规划，特别关注全球南方国家在AI环境成本承担方面面临的社会公平问题。

本文研究了银行监控对企业商业信用供给的影响。通过分析银行贷款契约中的监控条款与企业商业信用决策之间的关系，本文发现：受到银行严格监控的企业，由于信息不对称的降低和治理机制的改善，更倾向于向供应链下游客户提供商业信用。银行扮演着'贷方的贷方'角色——不仅为借款企业提供资金，还通过监控机制间接促进商业信用的供给。实证研究基于大规模企业和银行贷款数据，揭示了金融机构在供应链金融生态中的关键中介功能，拓展了对商业信用决定因素的理解。

本文引入了一个衡量银行间市场整体风险的新型指标：所有银行无担保与有担保贷款量的总比率。该指标基于以下直觉：当聚合风险增加时，贷款银行应在控制银行特征和市场条件后减少无担保贷款、增加有担保贷款。这是因为在银行间市场普遍崩溃后，有担保贷款比无担保贷款更安全。实际上，研究表明该比率会影响银行个体的未来贷款决策和净贷款持有量。

本文探讨了消费者在品牌元宇宙活动中的体验如何影响品牌资产。随着元宇宙的兴起，品牌越来越多地在这一虚拟空间中举办活动以增强与消费者的互动。研究基于沉浸式体验理论，通过多方法实证研究（包含实地实验和调查数据），分析了元宇宙品牌活动中的感官体验、社交临场感、情感参与等维度对品牌资产各构成要素（品牌知名度、品牌联想、感知质量和品牌忠诚度）的影响机制。结果表明，沉浸式元宇宙体验通过增强消费者与品牌的情感连接和社交互动，显著提升品牌资产。

本文超越了对'强品牌关系'的传统强调，通过类型学研究方法构建了在线品牌捍卫者的分类框架。通过对社交媒体平台上的品牌社区进行实证研究，识别出多种类型的品牌捍卫者——包括利他型、声望寻求型、报复驱动型和自我表达型等。每种类型的捍卫者在动机、行为模式和触发情境上均存在显著差异。研究揭示了品牌不应仅依赖'强关系'用户进行品牌捍卫，而应针对不同类型捍卫者设计差异化的激活策略。这一发现为品牌社交媒体管理和口碑营销提供了新的理论洞见和实践指导。

许多经历了服务失败的不满消费者转向品牌破坏——在社交媒体平台发布报复性帖子。这种攻击性报复行为旨在影响他人并对企业造成伤害。报复性帖子需要企业做出回应，以限制其对其他消费者的潜在负面影响。通过三项大规模实地研究和五项实验室实验（包括一项激励相容研究），本文证明企业对品牌破坏的回应应侧重于信息（而非共情），因为信息型回复有助于降低读者的风险感知，促使他们表现出更积极的企业行为。服务保证可以缓冲此类回应的效果。重要的是，企业回复类型仅在帖子具有报复性时才起作用；对于非报复性帖子，信息型和共情型回复效果相当。