【中国】中国用户对AI助手接受度的调查研究：扩展技术接受模型

随着人工智能技术的快速发展，AI助手正逐渐渗透到日常生活和工作中。然而，其用户接受度的内在机制仍需进一步探索。因此，本研究基于技术接受模型（TAM），引入审美愉悦（AP）、信息质量（IQ）和AI技能（AIS）三个外部变量，构建扩展模型来探索中国用户对AI助手的接受度及其影响因素。通过分析363名中国用户的问卷调查数据，并使用结构方程模型（CB-SEM）验证假设，结果表明审美愉悦、信息质量和AI技能显著影响感知有用性和易用性。AI技能、感知有用性和感知易用性显著影响行为意向。值得注意的是，审美愉悦和信息质量不影响行为意向。本研究为AI助手的设计提供了理论支持，帮助设计者和开发者理解用户需求和偏好，以更好地设计AI助手。

随着人工智能技术的快速发展，AI助手已逐渐成为人们日常生活和工作中的重要工具。从智能手机到智能家居，AI技术的应用场景不断扩展，显著改变了人们的生活方式。特别是随着大模型技术的进步，AI助手的功能日益强大，帮助用户处理复杂的工作任务、提供情感支持并优化生活决策。

作为AI技术的重要应用之一，AI助手近年来受到广泛关注。先前的研究主要关注AI技术相关的伦理问题、隐私保护和技术发展，如伦理责任不明确、数据泄露和滥用风险以及算法偏见。关于AI助手用户体验的研究侧重于交互的自然性和流畅性、情感化以及个性化服务。值得注意的是，中国市场的本土化研究也取得了突破。徐等人提出的递归深度模型提高了中文语境下的对话连贯性。这些研究表明AI助手研究正在转型，从技术突破转向用户体验优化。

目前，关于AI助手技术接受度的研究存在显著空白。首先，现有文献大多关注AI助手的功能特性（如响应速度、准确性等技术方面）或从语言角度进行研究，对用户体验和接受度的关注相对较少。例如，许多研究探索了AI算法的优化和数据处理效率，但很少有研究从用户角度分析他们在使用过程中的实际感受和需求。其次，现有研究将AI助手简单地归类为基于静态工具的技术，忽略了其迭代更新能力和社会属性对用户持续使用行为的影响。此外，在西方语境下探索AI助手技术接受度的研究众多，但在中国语境下此类研究仍然稀缺，缺乏关于中国用户对AI助手技术接受度的本土化研究。而且，大多数现有成果假设技术接受行为具有普遍模式，关于用户自身技能水平对其使用AI助手意向影响的研究并不充分。用户数字能力差异对其继续使用AI助手意向影响的分析尚未被考虑，低技能群体可能因技能水平差异而使用意愿较低，这限制了理论的解释力。这种偏向技术层面的研究视角可能导致产品设计与用户期望脱节，影响用户对AI助手的接受度和持续使用意愿。现有理论难以充分解释AI助手语境下的用户行为矛盾，迫切需要构建一个综合分析框架。本研究将系统检验TAM模型在中国AI助手场景中的适用性，揭示AI技能对行为意向的影响，以填补上述理论空白。

作为直接与人类交互的技术产品，AI助手通过与用户的频繁互动提供个性化服务。用户对AI助手的接受度和用户体验仍然是决定其成功的关键因素。良好的用户体验能增强用户对系统的信任和依赖，并加强他们的行为意向。