Las plataformas de IA generativa moldean cada vez más las experiencias visuales de los usuarios, planteando preocupaciones en la interacción humano-computadora sobre cómo la exposición algorítmica afecta el juicio estético. Basándose en la teoría de la dependencia del sistema mediático y la socialización estética, este estudio examina un mecanismo secuencial en el que la exposición a AIGC (AE) aumenta la dependencia mediática (MD), fomenta la internalización estética (AIN) e influye en las evaluaciones. Se analizaron datos de encuestas de 579 respondientes utilizando modelado de ecuaciones estructurales, con la conciencia sobre la plataforma (PA) y la pereza cognitiva (CL) como moderadores. Los resultados apoyan una trayectoria "AE–MD–AIN". Tanto MD como AIN mejoran el juicio de atractivo estético (AAJ), mientras que MD reduce la diversidad estética percibida (PAD). AIN no muestra un efecto significativo sobre PAD. Los análisis de moderación muestran que PA debilita, mientras que CL fortalece, los efectos de AE sobre MD y AIN. Los hallazgos aclaran cómo la interacción humano–IA puede aumentar el atractivo percibido mientras reduce la sensibilidad a la diversidad, ofreciendo implicaciones para la transparencia, recomendaciones conscientes de la diversidad y intervenciones de alfabetización mediática.
Tao Yu (Mon,) estudió esta cuestión.