人工智能产品自主性与消费者感知受限型体验研究：自主性冲突的中介作用

杨慧 王舒婷

[提 要]人工智能产品不断推陈出新，但是消费者对此类产品的体验普遍评价较低。人工智能产品的自主性使消费者在使用人工智能产品时产生了感知受限型体验，自主性冲突在其中起中介作用，同时，消费者的个体尝新能力能够在人工智能产品自主性与消费者感知受限型体验之间起调节作用，即高个体尝新能力的消费者更不易产生感知受限型体验。这一结论对于认识与提升人工智能时代的消费者体验具有一定的理论和实践意义。

[关键词]人工智能产品自主性;感知受限型体验;自主性冲突;个体尝新能力

[作者简介]杨 慧，江西财经大学教授，博士生导师，研究方向为营销渠道和消费者行为;王舒婷，江西财经大学工商管理学院博士生，研究方向为人工智能与消费者体驗、消费者行为。（江西南昌 330013）

[基金项目]江西省高校人文社会科学研究一般项目“人工智能产品负面体验形成机理研究：自主权冲突视角”（GL20114）

人工智能产业发展迅速，人工智能产品不断推陈出新，连传统的产品都以能标榜自己“智能”为荣。尽管人工智能产品的功能越来越强大，使用范围越来越广，但是消费者对此类产品的评价却褒贬不一，且有时会以“人工智障”来调侃此类产品，甚至直接关闭产品的智能功能。究其原因，人工智能产品或许在给消费者带来便利的同时，也为消费者带来了负面体验，尤其是有着一定自主性的产品，和消费者之间产生了自主性冲突，限制了消费者自主性的发挥，使消费者产生了感知受限体验。

因此，本研究旨在从人工智能产品与消费者自主性冲突的视角，探索人工智能产品给消费者带来感知受限型体验的形成原因和形成机制，更进一步地了解消费者与人工智能产品的关系，改善人工智能产品消费者体验。

一、文献回顾与研究假设

（一）人工智能产品自主性与自主性冲突

拥有自主性的人工智能产品自主地为通过收集到的数据为消费者得出一系列结论，如购买哪些商品、多少商品以及何时购买。先进的人工智能产品甚至能够接管更加庞大和复杂的决策系统（程承坪，2021）。[1]例如，产品可以根据消费者以前的经验、瞬时感受、过去的选择以及天气等环境因素为消费者选择服装（Schlager等，2020）。[2]

人工智能产品的自主性通过减少甚至消除人类对决策的需求来深刻地改变用户的行为模式和生活方式，从而挑战了根深蒂固的人机交互方式。通常情况下，用户并不愿意放弃决策自主权，他们的自治资源可能会被耗尽（Usta&H？覿ubl，2011）[3]，自身的自主性发挥受到了限制，从而产生感知受限型体验。据此，本研究提出假设1。

假设1：人工智能产品自主性对感知受限型体验的形成有显著正向影响。

（二）人工智能产品自主性与自主性冲突

人工智能产品被赋予自主性使得产品可以在没有用户指令的前提下自主行动，对于自主性较高的人工智能产品，因为此类产品被授予了很高的决策权，而产品的决策可能与消费者的愿望不一致（Lauren等，2010）[4]，消费者自主性被侵害的感觉会十分明显，最终形成自主性冲突。人工智能产品自主性的存在，使得消费者出现有违自身意愿的行为，并使消费者表现地更加刻板，甚至限制消费者获取信息的自由，这会造成产品和消费者之间的自主性冲突（Hoffman&Novak，2018）。[5]因此，本研究提出假设2。

假设2：人工智能产品自主性对自主性冲突有显著正向影响。

（三）自主性冲突与感知受限型体验

自主性冲突是消费者感觉新产品降低了他们的选择自由或者行动自由，使他们失去控制和自主性（Bellis&Johar，2020）。[6]消费者希望自己的思考和行为是自由的，这一信念既不言而喻且不可动摇，同时这也是独立人格的基础。在消费过程中，自主性的感知会使消费者获得更积极的购物体验。

那么反过来，产品使用过程中自主性冲突的出现，会给消费者带来更多的负面效应。已有研究表明，消费者在使用人工智能产品时同产品产生的自主性冲突，使得消费者感到无力，并认为他们对如何和何时执行任务失去了影响的能力（André等，2018）。[7]例如，没有方向盘和刹车踏板的无人驾驶汽车为用户提供了非常有限的可能性，并带来了其他潜在的威胁，如汽车故障或黑客攻击其IT系统，尽管消费者可能会对这些问题产生担忧，但是却没有能力进行干预。此时，消费者便会产生感知受限型体验。据此，本研究提出假设3。

假设3：自主性冲突对人工智能产品感知受限型体验有显著正向影响。

（四）自主性冲突的中介作用

根据前文所述研究假设1推测，人工智能产品自主性对消费者感知受限型体验具有显著的影响;根据研究假设2推测，人工智能产品自主性对产品与消费者之间形成的自主性冲突有着显著影响;由研究假设3推测，自主性冲突对消费者感知受限型体验的形成有显著影响。根据中介作用发生的条件：第一，自变量对因变量具有显著影响;其次，自变量对中间变量具有显著影响;然后，中间变量对因变量具有影响，便可以假设中介效应存在。由此本研究认为，自主性冲突在人工智能产品自主性与感知受限型体验之间具有中介效应，具体假设如下：

假设4：自主性冲突在人工智能产品自主性和感知受限型体验之间起中介作用。

（五）个体尝新能力的调节作用

个体尝新能力指的是个体在其他人之前接受新产品的能力。对于人工智能产品的优势和劣势，不同消费者可能有着完全不同的态度，个体尝新能力可以用来解释这一差异性。个体尝新能力高的消费者愿意做出改变，愿意承担使用新产品的风险，也会主动搜集更多有关新产品的信息，购买更多的创新型产品（Hirunyawipada&Paswan，2006）[8]，而且与个体尝新能力低的消费者相比，他们也会认为新产品更加有用。他们对新产品的偏好也会加强对新产品的信任，增加购买行为（Johnson等，2008）。[9]到最后，个体尝新能力高的消费者可能会更加关注人工智能产品的优势，而忽略这些产品给消费者带来的不便，或者是并没有按照消费者所希望的那样行事（Hirunyawipada&Paswan，2006）。[8]他们也愿意因为人工智能产品所能提供的便利放弃自己的一部分自主性，个体与产品之间的自主性冲突对他们来讲并不是非常严重的问题（Bruner&Kumar，2007）。[10]

因此，消费者个体尝新能力高低的不同，决定了消费者是否会在意人工智能产品对自身自主性的侵害，个体尝新能力高的消费者更不容易和产品产生自主性冲突，而个体尝新能力低的消费者，可能会更在意人工智能产品使用使自身自主性缺失的感知，所以，个体尝新能力调节了人工智能产品智能性对自主性冲突的影响，与此同时，也会对最终的结果变量感知受限型体验产生影响。据此，本研究提出假设5和假设6。

假设5：个体尝新能力在人工智能产品自主性和自主性冲突之间起调节作用。

假设6：个体尝新能力在人工智能产品自主性和感知受限型体验之间起调节作用。

根据上述研究假设，本研究提出以下研究模型，如图1所示。

二、研究设计

（一）样本选择

本研究通过网络及一些公共场所如学校校园等地方发放调查问卷，共发放问卷988份，通过对问卷的初步筛查，将明显不符合要求的问卷剔除（如全部选择6，或选项具有规律性），最后获得有效问卷701份，有效回收率70.95%。

（二）变量测量

本研究选择李克特七分量变对变量进行测量，所选择的量表都来源于已经得到验证的成熟量表，如表1所示。

（三）样本构成

首先对701份问卷调查得到的数据进行人口统计学分析，具体结果如表2所示。

从人口统计学变量数据可以看出，在性别方面，男性占40.7%，女性占59.3%;从年龄方面来看，19岁～25岁为45.5%，26岁～30岁为21.5%，31岁～40岁为27.3%，18岁以下，40岁以上人数较少，共占24.7%;在受教育程度方面，大专及以下的人数占29.6%，本科及以上的人数占70.4%;在个人平均月收入方面，46.9%的人员平均月收入在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%。从人口统计变量占比来看，本研究所抽取的大样本数据基本符合人工智能产品主流消费群体特征，即具有中等收入的年轻人群体及中年群体，其中，男性比例和女性比例均等，受教育水平处于中上水平。这说明的本研究的样本数据具有一定的代表性，符合研究的需求。

三、实证分析

（一）主效应检验

根据SEM的结构测量模型的建模原则，构建由自主性、自主性冲突和感知受限型体验构成的结构模型，运用AMOS23.0软件，对此模型进行拟合。直接效应检验结果如表3所示，模型拟合结果如表4所示。

从结构方程的检验结果来看，所有的主效应检验皆为显著，且结构方程模型的拟合指标显示：？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盡管没有达到大于0.9的标准，但也十分接近，这说明数据和模型的适配性比较理想。假设1、假设2、假设3均得到验证。

（二）中介效应检验

本研究采用目前较多学者使用的Bootstrap法对中介效应进行检验。采用Hayes编制的SPSS宏中的Model4（Model4为简单的中介模型），以人工智能产品自主性为自变量，以自主性冲突为中介变量，以感知受限体验为因变量，样本量选择5000，置信区间选择95%，进行中介效应检验，结果如表5和表6所示。

结果表明，人工智能产品自主性对感知受限型体验的预测作用显著（B=0.459，t=10.431，p<0.001），且当放入中介变量后，人工智能产品自主性对感知受限型体验的预测作用依然显著（B=0.182，t=7.063，p<0.001）。人工智能产品自主性对自主性冲突的预测作用显著（B=0.325，t=7.616，p<0.001），自主性冲突对感知受限型体验的预测作用也显著（B=0.854，t=38.936，p<0.001）。此外，人工智能产品自主性对感知受限型体验的直接效应及自主性冲突的中介效应的Bootstrap95%置信区间的上、下限均不包含0，说明人工智能产品自主性不仅能够直接预测感知受限型体验，而且能够通过自主性冲突的中介作用预测感知受限型体验，该直接效应（0.182）和中介效应（0.278）分别占总效应的39.57%和60.43%。假设4得到验证。

（三）调节效应检验

采用Process中的Model8对有调节的中介模型进行检验，检验结果如表7和表8所示。

结果表明，将个体尝新能力放入模型后，人工智能产品自主性与个体尝新能力的乘积项对感知受限型体验的预测作用显著（B=-0.008，t=-6.277，p<0.001），而对自主性冲突的预测作用不显著（B=-0.012，t=-0.552，p>0.05），说明个体尝新能力能够调节人工智能产品自主性对感知受限型体验的直接预测作用，但是不能够调节人工智能产品自主性对自主性冲突的预测作用。

进一步地对简单斜率进行分析，如图2所示。由图2可知，对于个体尝新能力水平比较低（M-1SD）的被试，人工智能产品自主性对感知受限型体验具有显著的正向预测作用，simple slope=0.358，t=10.53，p<0.001;而对于个体尝新能力水平比较高（M+1SD）的被试，人工智能产品自主性对感知受限型体验虽然具有显著的正向预测作用，但其预测作用较小，simple slope=0.105，t=4.018，p<0.001，表明随着个体尝新能力水平的提高，人工智能产品自主性对感知受限型体验的预测作用逐渐降低了。继续对有调节的中介效应进行对比，发现在不同的个体尝新能力水平下的中介效应仍然显著，但是不同个体尝新能力水平下的中介效应之间不存在显著差异。综上所述，个体尝新能力在人工智能产品自主性与感知受限型体验之间的调节效应是显著的，但是在人工智能产品自主性与自主性冲突之间的调节效应是不显著的，假设5没有得到验证，假设6得到了验证。

四、结论与启示

（一）结论

本研究探讨了人工智能产品自主性对消费者感知受限型体验影响，以中青年消费群体为样本对假设进行了检验。研究结论如下：人工智能产品自主性对产品与消费者之间的自主性冲突、感知受限型体验均有显著的正向影响。同时，自主性冲突在人工智能产品自主性和感知受限型体验之间起中介作用。此外，个体尝新能力在人工智能产品自主性和感知受限型体验之间起调节作用，即个体尝新能力越高，感知受限型体验越不明显。

需要指出的是，假设5没有得到验证，即个体尝新能力在人工智能产品自主性和自主性冲突之间的调节作用不显著。本研究认为，假设5未得到数据支持的原因可能是因为自主性冲突是客观存在的。人工智能产品具备自主性，即产品可以自主地发起行动或产生决策，但这一行动可能和消费者的主观意愿是不一致的，产品和消费者之间会由于自主性的争夺从而产生自主性冲突，而消费者对自主性冲突的感知并不会因为个体自身尝新能力的高低而产生影响，只是在感知到自主性冲突之后，个体尝新能力不同的消费者对产品体验的感知会产生不同，这就造成了假设5没有得到验证，假设6得到了验证。

（二）实践启示

人工智能产品自主性在给消费者带来便利的同时，也会给消费者带来负面的感知受限型体验。要解决这一问题，人工智能企业应重点关注产品和消费者之间的自主性冲突，弱化这一冲突，可以从两个方面进行。

首先，人工智能企业应注重和消费者的沟通。近年来基于大数据和算法的沟通越来越常见，基于消费者过往消费记录或使用行为的功能设计也更加普遍了。此时，人工智能企业不能仅仅利用数据分析的结果向消费者提供产品和服务，更重要的是应该向消费者传递产品和服务设计的理念，以增加其影响力。根据观察，理解一种行为出现的原因会增加其说服力。例如，告知消费者一则营养品广告出现的原因是因为他们表现出了对健身房的兴趣，这不仅增加了广告的劝说能力，也使得消费者了解了广告出现的原因，避免突兀感以及对个人选择权的侵犯，从而弱化自主性冲突。

其次，要著力培养消费者的个体尝新能力。培养个体尝新能力可以从强调“求异”着手。作为人工智能产品主流消费群体并且更愿意接受新产品的中青年群体，他们的一大特点就是标榜与众不同，避免随波逐流。那么人工智能产品企业在进行产品宣传时，应着重强调产品和其他同类型产品的不同之处，并向广告受众宣传“个性”“独特”等人生观，从而激发消费者的购买欲望。同时，人工智能产品企业还可以多向消费者宣传人工智能产品发展的历史，以及产品同非人工智能产品的显著区别，激发消费者对人工智能产品的好奇心，培养他们的个体尝新能力，并提高他们对自主性冲突的接受程度，降低感知受限型体验的感知。

[参考文献]

[1]程承坪.人工智能的自主性、劳动能力与经济发展[J].人文杂志，2021，（6）.

[2]Schlager T ， Bellis E D ， Hoegg J A . How and When Weather Boosts Consumer Product Valuation[J]. Journal of the Academy of Marketing Science， 2020，（1）.

[3]Usta M， Gerald H？覿ubl.Self-Regulatory Strength and Consumers Relinquishment of Decision Control： When Less Effortful Decisions Are More Resource Depleting[J]. Journal of Marketing Research， 2011， （2）.

[4]Lauren， A， Leotti， Sheena， S.， Iyengar， Kevin，N. Born to Choose： the Origins and Value of the Need for Control[J]. Trends in Cognitive Sciences， 2010，（10）.

[5]Hoffman D L ， Novak T . Consumer and Object Experience in the Internet of Things： An Assemblage Theory[J].Journal of Consumer Research， 2018， （6）.

[6]Bellis D E ， Venkataramani Johar G. Autonomous Shopping Systems： Identifying and Overcoming Barriers to Consumer Adoption[J]. Journal of Retailing， 2020，（1）.

[7]André Q， Carmon Z ， Wertenbroch K ， et al. Consumer Choice and Autonomy in the Age of Artificial Intelligence and Big Data[J]. Customer Needs and Solutions， 2018， （1-2）.

[8]Hirunyawipada T ， Paswan A K . Consumer Innovativeness and Perceived Risk： Implications for High Technology Product Adoption[J]. Journal of Consumer Marketing， 2006， （4/5）.

[9]Johnson D S， Fleura Bardhi， Dan T. Dunn. Understanding how Technology Paradoxes Affect Customer Satisfaction with Self-Service Technology： The Role of Performance Ambiguity and Trust in Technology[J]. Psychology and Marketing， 2008，（5）.

[10]Bruner G C ， Kumar A . Gadget lovers[J]. Journal of the Academy of Marketing Science， 2007， （3）.

[责任编辑：熊文瑾]