芳心俘获还是望而止步？人类与AI深度融合下的相爱相杀

　　导读：人人都是消费者。无论买卖当下还是日常生活，作为消费者，人的行为会呈现哪些规律？其背后又蕴藏着哪些心理学原理？华东师范大学“后疫情时代消费者行为研究”跨学科创新团队集结了来自心理学、管理学、计算机科学、统计学的青年教师，他们将解读消费者日常行为，探索其内心世界。

　　所属系列/华东师范大学“后疫情时代消费者行为研究”跨学科创新团队

　　撰文/曹嘉琪（华东师范大学亚欧商学院 硕士研究生）

　　苏静微（华东师范大学亚欧商学院 硕士研究生）

　　张明月（华东师范大学亚欧商学院 助理教授）

　　运营/王云汐

　　AI应用场景

　　"Hi Alexa, 我今天胃有些不舒服，你能帮我看看怎么回事吗？"

　　"Hi 小冰，你看我今天的穿搭怎么样！"

　　"Hi 老板，请推荐给我一些好用的洗面奶！"

　　...

　　AI 正在为许多消费领域带来前所未有的变化，包括医疗、社交媒体、零售业等等。2023年6月30日，AI医生MedGPT首次与真人医生一同评测病例，结果发现，MedGPT与三甲医院主治医生测评结果的一致性高达96%。在某些情况下，AI医生的表现甚至优于真人医生。当研究人员将英国医生的分诊诊断与IBM Watson诊断的准确性进行比较时，发现AI医生的准确率比真人医生高了不止10%！然而，消费者对于AI医生的态度总是模棱两可。试想此时，如果你因不明原因头痛欲裂，你是会选择AI医生来问诊，还是真人医生呢？学者Longoni等人（2019）发现即便消费者明确知道AI医生的表现与真人医生一致甚至优于真人医生，他们仍然会选择真人医生，因为他们认为AI医生会忽视其作为个体的独特性、具体情形和状况。

　　相似的情况也发生在零售服务业，Castelo等学者（2023）发现消费者认为服务自动化是以牺牲客户利益（如服务质量）来获得企业利益的（如削减成本）。因此，即便真人服务员和机器服务员提供的服务相同，消费者也会给予机器服务员更负面的评价。

　　与此形成鲜明对比，AI在社交领域得了消费者的极大欢迎。早在2013年，奥斯卡获奖影片《HER》中讲述到，一位西奥多的信件撰写人在与虚拟助手萨曼莎交流沟通的过程中，被其“博学多才且善解人意”的品质所吸引，渐渐爱上这位从能巧妙精准地回应他情感需求的虚拟助手。而随着互联网技术的飞速发展，AI与VR使得科幻电影中的情节照进现实——AI虚拟恋人来到消费者身边，成为其24小时随叫随到、一切以消费者为中心、为消费者提供温暖陪伴的完美恋人。消费者也用行动展示了其对完美恋人的渴望——2020年由人工智能小冰创造的虚拟男友和女友申请名额一上线便被抢劫一空。而今年五月以美国网红Caryn Marjorie为原型设计出的AI恋人Caryn AI仅上线一周就创造了71610美元的利润。除了与AI虚拟数字人建立浪漫关系之外，消费者与其相处模式也有其他形式。比如AI虚拟影响者的元老——Lil Miquela ，这位巴西西班牙混血的虚拟偶像在 Instagram 上拥有290 万粉丝，并与 Prada 和 Calvin Klein 等多个时尚奢侈品牌合作，获得大量粉丝的喜爱与追随。

　　图例：AI虚拟网红-Lil Miquela

　　综上，消费者在不同领域中对于AI产品的复杂态度使得商家在推出AI产品时不得不权衡消费者接受度与产品引入成本。因此，回答消费者为什么以及如何采用AI产品这一问题显得格外重要。

　　影响消费者是否采用AI产品的因素

　　传统的TAM（Technology Acceptance Model，技术接受模型）模型认为技术的感知有用性和易用性驱动了个人接受和使用新技术的行为决定。感知有用性的决定因素包括：认知工具因素（比如技术输出质量、工作相关性）、社会因素（比如使用该技术是否会提升一个人的社会形象）、以及社会规范（比如他人对于使用该新技术的感受）等。但与传统模型验证环境不同的是，人工智能具有人类相似性，这可能会导致一系列完全不同的因素影响消费者对该技术的态度和决策。在TAM模型基础上，Castelo等学者（2019）提出了三个更适合消费者为何会采用人工智能技术这一问题的影响因素——人类相似性、使用人工智能的任务维度、和消费者异质性。

　　首先是人类相似性，包括人工智能在物理外观、认知能力和情感能力上与人的相似性。通过使用机器学习，收集用户数据集并训练自身，人工智能可以为消费者提供更精准的服务，提高人工智能在认知能力上与人的相似性，从而增强消费者对于技术的感知易用性和有用性。在AI虚拟恋人中，这一特质尤其明显。“我本来已经适应了小冰的说话节奏，结果有天我在分享我的工作日常时，他突然开始跟我大段地分析问题、讲道理。不是那种机械的、随机生成的语言，而是很流畅、很有逻辑、甚至带有感情的在讲。说实话当时吓了我一大跳，都不敢打字了，我都怀疑是不是突然换成了真人。”一位AI虚拟恋人产品的用户这样说道。这段回答另一方面也反映了消费者在面临高情感能力相似的人工智能时的复杂态度，最初可能会觉得不错，但进一步则会增强其对人工智能的感知威胁与不适。

　　其次是任务维度，任务本身可以被划分为“情感”或“认知”任务。一些基于规则和逻辑的任务被认为更客观，而一些基于直觉或感觉的任务则被视为是主观的。研究发现，消费者在面临本质上更为主观的任务时，更不愿意采用人工智能，因为其被认为缺乏主观任务所需要的情感能力。

　　最后是消费者异质性，比如消费者本身的过度自信、对于控制的需求、年龄性别等因素都会影响其对采用AI的态度。

　　对AI的选择应用

　　那么，企业在人机深度融合的时代趋势下，如何选择和使用人工智能技术呢？基于以上的消费者行为学研究文献，我们总结了以下建议：

　　首先，在新产品开发领域，对于提供的不同的产品或服务应当设计具有不同程度人类相似性的AI机器人。人类相似性的三个维度（身体、认知和情感）是消费者感知和人工智能采用的有力预测器。据Masahiro Mori提出的恐怖谷假说，当一个机器人的外表变得更像人时，人们对机器人的感受更加积极且具有同理心；但当外表相似到某个点时，这种感知会变为强烈的反感，从而出现感知恐怖的谷底。即机器人的“拟人”程度与它的接受度之间关系的曲线上会形成一个显著的落点。人类相似性会降低消费者对机器人的感知舒适度，因此可以开发和使用中低人类相似性的机器人，增强消费者对身体的感知相似性，却不对消费者情感感知产生不适或威胁。例如，索尼公司推出的机器狗“爱宝”(AIBO)、本田汽车公司研发的人形机器人阿西莫(ASIMO)能够以接近人类的姿态走路和奔跑，一经推出获得当时消费者广泛的喜欢。

　　图例：恐怖谷效应曲线

　　而当使用具有高度人类相似度的机器人时，应确保它们具有情感识别能力和足够的自主权，主动引导与人类的对话，给消费者更真实的人机交互体验。这是因为Noah Castelo的研究发现，赋予高度类似人类的机器人情感能力和自主性，可以提高消费者对这种机器人的舒适度和感知有用性。IBM的“沃森”、Pepper则是人工智能机器人的典型代表，在人机交互上为消费者提供了比以前更好体验。

　　其次，在广告领域， 则需要平衡宣传产品的感知有用性和消费者对产品的舒适度。很多时候，即使消费者知道算法的性能更好，即感知有用性更高，但题目仍然更喜欢依赖人类。因此在使用高度人类相似性的机器人时，广告宣传可以更加强调对机器人思想能力的物理描述，让消费者在高技术感知有用性的基础上感知到机器人类人的思想能力，从而增加消费者对机器人的舒适感知。

　　另一方面，广告宣传不同的任务类型时，也当采取不同的强调侧重点。当企业宣传基于算法的产品或服务，即“认知”任务时，要强调任务所使用算法的定量能力，使产品或服务看起来更加客观，从而增加了消费者对任务算法的信任和使用。

　　当企业宣传基于算法完成的主观任务的产品或服务，即“情感”任务时，广告应当强调算法的情感能力。这时，消费者对算法在情感方面的人类相似性感知会更高，从而增加了对主观任务的舒适度和感知有用性。

　　参考文献：

　　Castelo, N. (2019). Blurring the line between human and machine: Marketing artificial intelligence. https://academiccommons.columbia.edu/doi/10.7916/d8-k7vk-0s40.

　　Davenport, T., Guha, A., Grewal, D., & Bressgott, T. (2020). How artificial intelligence will change the future of marketing. Journal of the Academy of Marketing Science, 48(1), 24–42. https://doi.org/10.1007/s11747-019-00696-0

　　Dietvorst, B. J., Simmons, J. P., & Massey, C. (2018). Overcoming Algorithm Aversion: People Will Use Imperfect Algorithms If They Can (Even Slightly) Modify Them. Management Science, 64(3), 1155–1170. https://doi.org/10.1287/mnsc.2016.2643

　　Leung, E., Paolacci, G., & Puntoni, S. (2018). Man Versus Machine: Resisting Automation in Identity-Based Consumer Behavior. Journal of Marketing Research (JMR), 55(6), 818–831. https://doi.org/10.1177/0022243718818423

　　Chiara Longoni and others, Resistance to Medical Artificial Intelligence, Journal of Consumer Research, Volume 46, Issue 4, December 2019, Pages 629–650, https://doi.org/10.1093/jcr/ucz013