楊慧 王舒婷

[提 要]人工智能產(chǎn)品不斷推陳出新，但是消費者對此類產(chǎn)品的體驗普遍評價較低。人工智能產(chǎn)品的自主性使消費者在使用人工智能產(chǎn)品時產(chǎn)生了感知受限型體驗，自主性沖突在其中起中介作用，同時，消費者的個體嘗新能力能夠在人工智能產(chǎn)品自主性與消費者感知受限型體驗之間起調(diào)節(jié)作用，即高個體嘗新能力的消費者更不易產(chǎn)生感知受限型體驗。這一結(jié)論對于認(rèn)識與提升人工智能時代的消費者體驗具有一定的理論和實踐意義。

[關(guān)鍵詞]人工智能產(chǎn)品自主性;感知受限型體驗;自主性沖突;個體嘗新能力

[作者簡介]楊 慧，江西財經(jīng)大學(xué)教授，博士生導(dǎo)師，研究方向為營銷渠道和消費者行為;王舒婷，江西財經(jīng)大學(xué)工商管理學(xué)院博士生，研究方向為人工智能與消費者體驗、消費者行為。（江西南昌 330013）

[基金項目]江西省高校人文社會科學(xué)研究一般項目“人工智能產(chǎn)品負(fù)面體驗形成機(jī)理研究：自主權(quán)沖突視角”（GL20114）

人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展迅速，人工智能產(chǎn)品不斷推陳出新，連傳統(tǒng)的產(chǎn)品都以能標(biāo)榜自己“智能”為榮。盡管人工智能產(chǎn)品的功能越來越強(qiáng)大，使用范圍越來越廣，但是消費者對此類產(chǎn)品的評價卻褒貶不一，且有時會以“人工智障”來調(diào)侃此類產(chǎn)品，甚至直接關(guān)閉產(chǎn)品的智能功能。究其原因，人工智能產(chǎn)品或許在給消費者帶來便利的同時，也為消費者帶來了負(fù)面體驗，尤其是有著一定自主性的產(chǎn)品，和消費者之間產(chǎn)生了自主性沖突，限制了消費者自主性的發(fā)揮，使消費者產(chǎn)生了感知受限體驗。

因此，本研究旨在從人工智能產(chǎn)品與消費者自主性沖突的視角，探索人工智能產(chǎn)品給消費者帶來感知受限型體驗的形成原因和形成機(jī)制，更進(jìn)一步地了解消費者與人工智能產(chǎn)品的關(guān)系，改善人工智能產(chǎn)品消費者體驗。

一、文獻(xiàn)回顧與研究假設(shè)

（一）人工智能產(chǎn)品自主性與自主性沖突

擁有自主性的人工智能產(chǎn)品自主地為通過收集到的數(shù)據(jù)為消費者得出一系列結(jié)論，如購買哪些商品、多少商品以及何時購買。先進(jìn)的人工智能產(chǎn)品甚至能夠接管更加龐大和復(fù)雜的決策系統(tǒng)（程承坪，2021）。[1]例如，產(chǎn)品可以根據(jù)消費者以前的經(jīng)驗、瞬時感受、過去的選擇以及天氣等環(huán)境因素為消費者選擇服裝（Schlager等，2020）。[2]

人工智能產(chǎn)品的自主性通過減少甚至消除人類對決策的需求來深刻地改變用戶的行為模式和生活方式，從而挑戰(zhàn)了根深蒂固的人機(jī)交互方式。通常情況下，用戶并不愿意放棄決策自主權(quán)，他們的自治資源可能會被耗盡（Usta&H？覿ubl，2011）[3]，自身的自主性發(fā)揮受到了限制，從而產(chǎn)生感知受限型體驗。據(jù)此，本研究提出假設(shè)1。

假設(shè)1：人工智能產(chǎn)品自主性對感知受限型體驗的形成有顯著正向影響。

（二）人工智能產(chǎn)品自主性與自主性沖突

人工智能產(chǎn)品被賦予自主性使得產(chǎn)品可以在沒有用戶指令的前提下自主行動，對于自主性較高的人工智能產(chǎn)品，因為此類產(chǎn)品被授予了很高的決策權(quán)，而產(chǎn)品的決策可能與消費者的愿望不一致（Lauren等，2010）[4]，消費者自主性被侵害的感覺會十分明顯，最終形成自主性沖突。人工智能產(chǎn)品自主性的存在，使得消費者出現(xiàn)有違自身意愿的行為，并使消費者表現(xiàn)地更加刻板，甚至限制消費者獲取信息的自由，這會造成產(chǎn)品和消費者之間的自主性沖突（Hoffman&Novak，2018）。[5]因此，本研究提出假設(shè)2。

假設(shè)2：人工智能產(chǎn)品自主性對自主性沖突有顯著正向影響。

（三）自主性沖突與感知受限型體驗

自主性沖突是消費者感覺新產(chǎn)品降低了他們的選擇自由或者行動自由，使他們失去控制和自主性（Bellis&Johar，2020）。[6]消費者希望自己的思考和行為是自由的，這一信念既不言而喻且不可動搖，同時這也是獨立人格的基礎(chǔ)。在消費過程中，自主性的感知會使消費者獲得更積極的購物體驗。

那么反過來，產(chǎn)品使用過程中自主性沖突的出現(xiàn)，會給消費者帶來更多的負(fù)面效應(yīng)。已有研究表明，消費者在使用人工智能產(chǎn)品時同產(chǎn)品產(chǎn)生的自主性沖突，使得消費者感到無力，并認(rèn)為他們對如何和何時執(zhí)行任務(wù)失去了影響的能力（André等，2018）。[7]例如，沒有方向盤和剎車踏板的無人駕駛汽車為用戶提供了非常有限的可能性，并帶來了其他潛在的威脅，如汽車故障或黑客攻擊其IT系統(tǒng)，盡管消費者可能會對這些問題產(chǎn)生擔(dān)憂，但是卻沒有能力進(jìn)行干預(yù)。此時，消費者便會產(chǎn)生感知受限型體驗。據(jù)此，本研究提出假設(shè)3。

假設(shè)3：自主性沖突對人工智能產(chǎn)品感知受限型體驗有顯著正向影響。

（四）自主性沖突的中介作用

根據(jù)前文所述研究假設(shè)1推測，人工智能產(chǎn)品自主性對消費者感知受限型體驗具有顯著的影響;根據(jù)研究假設(shè)2推測，人工智能產(chǎn)品自主性對產(chǎn)品與消費者之間形成的自主性沖突有著顯著影響;由研究假設(shè)3推測，自主性沖突對消費者感知受限型體驗的形成有顯著影響。根據(jù)中介作用發(fā)生的條件：第一，自變量對因變量具有顯著影響;其次，自變量對中間變量具有顯著影響;然后，中間變量對因變量具有影響，便可以假設(shè)中介效應(yīng)存在。由此本研究認(rèn)為，自主性沖突在人工智能產(chǎn)品自主性與感知受限型體驗之間具有中介效應(yīng)，具體假設(shè)如下：

假設(shè)4：自主性沖突在人工智能產(chǎn)品自主性和感知受限型體驗之間起中介作用。

（五）個體嘗新能力的調(diào)節(jié)作用

個體嘗新能力指的是個體在其他人之前接受新產(chǎn)品的能力。對于人工智能產(chǎn)品的優(yōu)勢和劣勢，不同消費者可能有著完全不同的態(tài)度，個體嘗新能力可以用來解釋這一差異性。個體嘗新能力高的消費者愿意做出改變，愿意承擔(dān)使用新產(chǎn)品的風(fēng)險，也會主動搜集更多有關(guān)新產(chǎn)品的信息，購買更多的創(chuàng)新型產(chǎn)品（Hirunyawipada&Paswan，2006）[8]，而且與個體嘗新能力低的消費者相比，他們也會認(rèn)為新產(chǎn)品更加有用。他們對新產(chǎn)品的偏好也會加強(qiáng)對新產(chǎn)品的信任，增加購買行為（Johnson等，2008）。[9]到最后，個體嘗新能力高的消費者可能會更加關(guān)注人工智能產(chǎn)品的優(yōu)勢，而忽略這些產(chǎn)品給消費者帶來的不便，或者是并沒有按照消費者所希望的那樣行事（Hirunyawipada&Paswan，2006）。[8]他們也愿意因為人工智能產(chǎn)品所能提供的便利放棄自己的一部分自主性，個體與產(chǎn)品之間的自主性沖突對他們來講并不是非常嚴(yán)重的問題（Bruner&Kumar，2007）。[10]

因此，消費者個體嘗新能力高低的不同，決定了消費者是否會在意人工智能產(chǎn)品對自身自主性的侵害，個體嘗新能力高的消費者更不容易和產(chǎn)品產(chǎn)生自主性沖突，而個體嘗新能力低的消費者，可能會更在意人工智能產(chǎn)品使用使自身自主性缺失的感知，所以，個體嘗新能力調(diào)節(jié)了人工智能產(chǎn)品智能性對自主性沖突的影響，與此同時，也會對最終的結(jié)果變量感知受限型體驗產(chǎn)生影響。據(jù)此，本研究提出假設(shè)5和假設(shè)6。

假設(shè)5：個體嘗新能力在人工智能產(chǎn)品自主性和自主性沖突之間起調(diào)節(jié)作用。

假設(shè)6：個體嘗新能力在人工智能產(chǎn)品自主性和感知受限型體驗之間起調(diào)節(jié)作用。

根據(jù)上述研究假設(shè)，本研究提出以下研究模型，如圖1所示。

二、研究設(shè)計

（一）樣本選擇

本研究通過網(wǎng)絡(luò)及一些公共場所如學(xué)校校園等地方發(fā)放調(diào)查問卷，共發(fā)放問卷988份，通過對問卷的初步篩查，將明顯不符合要求的問卷剔除（如全部選擇6，或選項具有規(guī)律性），最后獲得有效問卷701份，有效回收率70.95%。

（二）變量測量

本研究選擇李克特七分量變對變量進(jìn)行測量，所選擇的量表都來源于已經(jīng)得到驗證的成熟量表，如表1所示。

（三）樣本構(gòu)成

首先對701份問卷調(diào)查得到的數(shù)據(jù)進(jìn)行人口統(tǒng)計學(xué)分析，具體結(jié)果如表2所示。

從人口統(tǒng)計學(xué)變量數(shù)據(jù)可以看出，在性別方面，男性占40.7%，女性占59.3%;從年齡方面來看，19歲～25歲為45.5%，26歲～30歲為21.5%，31歲～40歲為27.3%，18歲以下，40歲以上人數(shù)較少，共占24.7%;在受教育程度方面，大專及以下的人數(shù)占29.6%，本科及以上的人數(shù)占70.4%;在個人平均月收入方面，46.9%的人員平均月收入在3000元以下，3000元～6000元的占35.9%，6000元～10000元的占15%，10000元以上的占2.2%。從人口統(tǒng)計變量占比來看，本研究所抽取的大樣本數(shù)據(jù)基本符合人工智能產(chǎn)品主流消費群體特征，即具有中等收入的年輕人群體及中年群體，其中，男性比例和女性比例均等，受教育水平處于中上水平。這說明的本研究的樣本數(shù)據(jù)具有一定的代表性，符合研究的需求。

三、實證分析

（一）主效應(yīng)檢驗

根據(jù)SEM的結(jié)構(gòu)測量模型的建模原則，構(gòu)建由自主性、自主性沖突和感知受限型體驗構(gòu)成的結(jié)構(gòu)模型，運用AMOS23.0軟件，對此模型進(jìn)行擬合。直接效應(yīng)檢驗結(jié)果如表3所示，模型擬合結(jié)果如表4所示。

從結(jié)構(gòu)方程的檢驗結(jié)果來看，所有的主效應(yīng)檢驗皆為顯著，且結(jié)構(gòu)方程模型的擬合指標(biāo)顯示：？字2/df=4.561<5，RMSEA=0.071<0.08，NFI、CFI及IFI均大于0.9，PGFI>0.5，GFI、AGFI盡管沒有達(dá)到大于0.9的標(biāo)準(zhǔn)，但也十分接近，這說明數(shù)據(jù)和模型的適配性比較理想。假設(shè)1、假設(shè)2、假設(shè)3均得到驗證。

（二）中介效應(yīng)檢驗

本研究采用目前較多學(xué)者使用的Bootstrap法對中介效應(yīng)進(jìn)行檢驗。采用Hayes編制的SPSS宏中的Model4（Model4為簡單的中介模型），以人工智能產(chǎn)品自主性為自變量，以自主性沖突為中介變量，以感知受限體驗為因變量，樣本量選擇5000，置信區(qū)間選擇95%，進(jìn)行中介效應(yīng)檢驗，結(jié)果如表5和表6所示。

結(jié)果表明，人工智能產(chǎn)品自主性對感知受限型體驗的預(yù)測作用顯著（B=0.459，t=10.431，p<0.001），且當(dāng)放入中介變量后，人工智能產(chǎn)品自主性對感知受限型體驗的預(yù)測作用依然顯著（B=0.182，t=7.063，p<0.001）。人工智能產(chǎn)品自主性對自主性沖突的預(yù)測作用顯著（B=0.325，t=7.616，p<0.001），自主性沖突對感知受限型體驗的預(yù)測作用也顯著（B=0.854，t=38.936，p<0.001）。此外，人工智能產(chǎn)品自主性對感知受限型體驗的直接效應(yīng)及自主性沖突的中介效應(yīng)的Bootstrap95%置信區(qū)間的上、下限均不包含0，說明人工智能產(chǎn)品自主性不僅能夠直接預(yù)測感知受限型體驗，而且能夠通過自主性沖突的中介作用預(yù)測感知受限型體驗，該直接效應(yīng)（0.182）和中介效應(yīng)（0.278）分別占總效應(yīng)的39.57%和60.43%。假設(shè)4得到驗證。

（三）調(diào)節(jié)效應(yīng)檢驗

采用Process中的Model8對有調(diào)節(jié)的中介模型進(jìn)行檢驗，檢驗結(jié)果如表7和表8所示。

結(jié)果表明，將個體嘗新能力放入模型后，人工智能產(chǎn)品自主性與個體嘗新能力的乘積項對感知受限型體驗的預(yù)測作用顯著（B=-0.008，t=-6.277，p<0.001），而對自主性沖突的預(yù)測作用不顯著（B=-0.012，t=-0.552，p>0.05），說明個體嘗新能力能夠調(diào)節(jié)人工智能產(chǎn)品自主性對感知受限型體驗的直接預(yù)測作用，但是不能夠調(diào)節(jié)人工智能產(chǎn)品自主性對自主性沖突的預(yù)測作用。

進(jìn)一步地對簡單斜率進(jìn)行分析，如圖2所示。由圖2可知，對于個體嘗新能力水平比較低（M-1SD）的被試，人工智能產(chǎn)品自主性對感知受限型體驗具有顯著的正向預(yù)測作用，simple slope=0.358，t=10.53，p<0.001;而對于個體嘗新能力水平比較高（M+1SD）的被試，人工智能產(chǎn)品自主性對感知受限型體驗雖然具有顯著的正向預(yù)測作用，但其預(yù)測作用較小，simple slope=0.105，t=4.018，p<0.001，表明隨著個體嘗新能力水平的提高，人工智能產(chǎn)品自主性對感知受限型體驗的預(yù)測作用逐漸降低了。繼續(xù)對有調(diào)節(jié)的中介效應(yīng)進(jìn)行對比，發(fā)現(xiàn)在不同的個體嘗新能力水平下的中介效應(yīng)仍然顯著，但是不同個體嘗新能力水平下的中介效應(yīng)之間不存在顯著差異。綜上所述，個體嘗新能力在人工智能產(chǎn)品自主性與感知受限型體驗之間的調(diào)節(jié)效應(yīng)是顯著的，但是在人工智能產(chǎn)品自主性與自主性沖突之間的調(diào)節(jié)效應(yīng)是不顯著的，假設(shè)5沒有得到驗證，假設(shè)6得到了驗證。

四、結(jié)論與啟示

（一）結(jié)論

本研究探討了人工智能產(chǎn)品自主性對消費者感知受限型體驗影響，以中青年消費群體為樣本對假設(shè)進(jìn)行了檢驗。研究結(jié)論如下：人工智能產(chǎn)品自主性對產(chǎn)品與消費者之間的自主性沖突、感知受限型體驗均有顯著的正向影響。同時，自主性沖突在人工智能產(chǎn)品自主性和感知受限型體驗之間起中介作用。此外，個體嘗新能力在人工智能產(chǎn)品自主性和感知受限型體驗之間起調(diào)節(jié)作用，即個體嘗新能力越高，感知受限型體驗越不明顯。

需要指出的是，假設(shè)5沒有得到驗證，即個體嘗新能力在人工智能產(chǎn)品自主性和自主性沖突之間的調(diào)節(jié)作用不顯著。本研究認(rèn)為，假設(shè)5未得到數(shù)據(jù)支持的原因可能是因為自主性沖突是客觀存在的。人工智能產(chǎn)品具備自主性，即產(chǎn)品可以自主地發(fā)起行動或產(chǎn)生決策，但這一行動可能和消費者的主觀意愿是不一致的，產(chǎn)品和消費者之間會由于自主性的爭奪從而產(chǎn)生自主性沖突，而消費者對自主性沖突的感知并不會因為個體自身嘗新能力的高低而產(chǎn)生影響，只是在感知到自主性沖突之后，個體嘗新能力不同的消費者對產(chǎn)品體驗的感知會產(chǎn)生不同，這就造成了假設(shè)5沒有得到驗證，假設(shè)6得到了驗證。

（二）實踐啟示

人工智能產(chǎn)品自主性在給消費者帶來便利的同時，也會給消費者帶來負(fù)面的感知受限型體驗。要解決這一問題，人工智能企業(yè)應(yīng)重點關(guān)注產(chǎn)品和消費者之間的自主性沖突，弱化這一沖突，可以從兩個方面進(jìn)行。

首先，人工智能企業(yè)應(yīng)注重和消費者的溝通。近年來基于大數(shù)據(jù)和算法的溝通越來越常見，基于消費者過往消費記錄或使用行為的功能設(shè)計也更加普遍了。此時，人工智能企業(yè)不能僅僅利用數(shù)據(jù)分析的結(jié)果向消費者提供產(chǎn)品和服務(wù)，更重要的是應(yīng)該向消費者傳遞產(chǎn)品和服務(wù)設(shè)計的理念，以增加其影響力。根據(jù)觀察，理解一種行為出現(xiàn)的原因會增加其說服力。例如，告知消費者一則營養(yǎng)品廣告出現(xiàn)的原因是因為他們表現(xiàn)出了對健身房的興趣，這不僅增加了廣告的勸說能力，也使得消費者了解了廣告出現(xiàn)的原因，避免突兀感以及對個人選擇權(quán)的侵犯，從而弱化自主性沖突。

其次，要著力培養(yǎng)消費者的個體嘗新能力。培養(yǎng)個體嘗新能力可以從強(qiáng)調(diào)“求異”著手。作為人工智能產(chǎn)品主流消費群體并且更愿意接受新產(chǎn)品的中青年群體，他們的一大特點就是標(biāo)榜與眾不同，避免隨波逐流。那么人工智能產(chǎn)品企業(yè)在進(jìn)行產(chǎn)品宣傳時，應(yīng)著重強(qiáng)調(diào)產(chǎn)品和其他同類型產(chǎn)品的不同之處，并向廣告受眾宣傳“個性”“獨特”等人生觀，從而激發(fā)消費者的購買欲望。同時，人工智能產(chǎn)品企業(yè)還可以多向消費者宣傳人工智能產(chǎn)品發(fā)展的歷史，以及產(chǎn)品同非人工智能產(chǎn)品的顯著區(qū)別，激發(fā)消費者對人工智能產(chǎn)品的好奇心，培養(yǎng)他們的個體嘗新能力，并提高他們對自主性沖突的接受程度，降低感知受限型體驗的感知。

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[責(zé)任編輯：熊文瑾]