单文涛 王永青

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 摘要：在生成式人工智能迅速发展背景下，审计作为高度依赖专业判断的认知密集型活动，正面临技术赋能与能力跃迁的双重机遇。本文基于认知负荷理论构建“技术嵌入—认知调节—判断优化”分析框架，系统探讨生成式人工智能通过任务重构与智能分流缓释内在负荷、交互赋能与情境导向削减外在负荷，以及知识沉淀与推理增益强化相关负荷，优化审计人员的认知加工路径与判断逻辑，进而提升审计判断质量的理论逻辑。结合实验结论与能力边界分析，提出以任务智能重构、环境智能融合、思维智能引导和安全伦理防护为核心的实践路径。研究有助于拓展智能审计领域的认知心理学分析维度，为生成式人工智能赋能审计判断质量的机制建构与实践落地提供系统化理论支撑与路径启示。

 注：本文发表于《审计研究》2026年01期。