20.500.12556/RUP-22845 Prompt to press evaluating human perception of AI involvement in news writing across prompt specificity Large language models (LLMs) are becoming a common feature in content creation tools, prompting important questions about how design choices influence user trust and engagement in AI- assisted journalism. Beyond output quality, factors such as prompt specificity, model choice, and authorship disclosure are themselves interaction design parameters that influence how users interpret and evaluate AI contributions. Yet, little is known about how these design decisions affect reader perceptions in journalistic contexts. To address this gap, we conducted an experiment with 150 participants who evaluated news articles on the sensitive topic of assisted suicide. The articles systematically varied in authorship (human-written, AI-edited, or AI-generated), stance (pro- or anti- legalization), and prompt specificity (vague, moderate, or highly detailed). Participants rated each article on engagement, subjectivity, and perceived AI involvement, and also provided open-ended justifications for their authorship judgments. Our findings show that prompt specificity and model choice significantly influence perceptions of authorship, underscoring how technical design decisions in AI tools can shape public trust in journalism. Veliki jezikovni modeli postajajo pogost del orodij za ustvarjanje vsebin, zato se odpirajo pomembna vprašanja o tem, kako oblikovalske odločitve vplivajo na zaupanje uporabnikov in njihovo vključenost v novinarstvu, podprtem z umetno inteligenco. Poleg kakovosti samega izpisa so dejavniki, kot so specifičnost poziva, izbira modela in razkritje avtorstva, sami po sebi parametri interakcijskega oblikovanja, ki vplivajo na to, kako uporabniki razumejo in vrednotijo prispevek umetne inteligence. Kljub temu je o vplivu teh oblikovalskih odločitev na zaznave bralcev v novinarskih kontekstih še malo znanega. Da bi zapolnili to vrzel, smo izvedli eksperiment s 150 udeleženci, ki so ocenjevali novinarske članke o občutljivi temi pomoči pri samomoru. Članki so se sistematično razlikovali glede na avtorstvo (človekov zapis, besedilo, ki ga je uredila UI, ali besedilo, ki ga je ustvarila UI), stališče (za ali proti legalizaciji) in specifičnost poziva (ohlapen, zmeren ali zelo podroben). Udeleženci so vsak članek ocenili glede na zanimivost, subjektivnost in zaznano vključenost UI, poleg tega pa so podali tudi odprte utemeljitve za svoje presoje o avtorstvu. Ugotovitve kažejo, da specifičnost poziva in izbira modela pomembno vplivata na zaznavo avtorstva, kar poudarja, da lahko tehnične oblikovalske odločitve v orodjih UI oblikujejo tudi javno zaupanje v novinarstvo. AI-generated news prompt specificity human vs. AI detection media perception assisted suicide UI-generirane novice specifičnost poziva razlikovanje med človekom in UI zaznavanje medijev pomoč pri samomoru true false true Angleški jezik Slovenski jezik Neznano 2026-03-24 09:20:50 2026-03-24 09:20:56 2026-03-25 03:09:10 0000-00-00 00:00:00 2026 0 0 Str. 89-92 0000-00-00 Zaloznikova NiDoloceno NiDoloceno 0000-00-00 0000-00-00 2026-03-22 004.8 272741123 10.1145/3742414.3795097 272747523 RAZ_Sergas_Uros_2026.pdf RAZ_Sergas_Uros_2026.pdf 1 3D0BAF949DB0AC581A6F02E9E779ED8A a6ad1067076a1423e9451c6773c0fd2e84ffc4832d8bd34c1f1b82526c6cb77a 85d87dfa-275a-11f1-9e8d-005056ac49c0 https://repozitorij.upr.si/Dokument.php?lang=slv&id=33331 https://dl.acm.org/doi/10.1145/3742414.3795097 1 5bd1222c-275a-11f1-9e8d-005056ac49c0 https://repozitorij.upr.si/Dokument.php?lang=slv&id=33330 Fakulteta za matematiko, naravoslovje in informacijske tehnologije 0 0 0