一、问题缘起：个体技术采纳的困境与组织技术采纳研究的缺失   以算力、算法和大数据为基础的生成式人工智能技术（以下简称“生成式AI技术”）的崛起，打破了传统媒介技术领域的竞争壁垒，促使各竞争主体重返同一起点，这为传统主流媒体重塑影响力与传播力、实现弯道超车开辟了新径。然而，媒体能否有效利用新技术带来的平权优势实现顺畅转型，取决于从业者对新技术的态度、采纳意愿与行为。 针对传统媒介技术的采纳，学界主要围绕技术接受模型（TAM）和技术接受与使用统一理论（UTAUT）两大模型展开研究：TAM模型主要通过“感知有用性”和“感知易用性”两个核心概念，解释和预测用户的技术采纳行为。［1］UTAUT模型则提出了绩效预期、努力预期、社会影响和便利条件四个关键预测因素。［2］人工智能技术崛起后，研究者们对这些模型进行了拓展，以适应AI技术的特殊情境。如Gursoy等人提出了AIDUA模型［3］，新增拟人化和情感等因素，其后又有学者增补了健康、便利和可持续性［4］等因素，以解释AI技术在日常生活中的应用，但这些研究仍以“感知有用性”和“感知易用性”为核心展开。国内研究认为，组织结构、制度安排［5］以及记者对风险的感知［6］会影响技术采纳意愿。 综上，影响记者采纳生成式AI技术的关键变量主要包括“社会影响”“绩效预期”“便利条件”“技术—任