生成式AI用戶效用評(píng)估：期望不一致理論的視角與實(shí)證分析目錄一、文檔概要．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41.1研究背景與意義．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．51.2國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀述評(píng)．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．61.2.1生成式人工智能技術(shù)發(fā)展概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．111.2.2用戶效用研究現(xiàn)狀梳理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．121.2.3期望不一致理論應(yīng)用探討．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．141.3研究目標(biāo)與內(nèi)容．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．161.4研究框架與技術(shù)路線．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．171.5論文結(jié)構(gòu)安排．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20二、理論基礎(chǔ)與概念界定．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．212.1生成式人工智能技術(shù)原理及特性分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．232.2用戶效用內(nèi)涵與構(gòu)成維度．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．252.2.1用戶效用定義演變．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．272.2.2用戶效用的多元構(gòu)成要素．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．292.3期望不一致理論及其在用戶行為研究中的適用性．．．．．．．．．．．．302.3.1期望不一致理論核心觀點(diǎn)闡釋．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．332.3.2期望不一致與用戶滿意度的關(guān)聯(lián)性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34三、生成式AI用戶期望的形成機(jī)制分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．363.1用戶需求識(shí)別與表達(dá)過(guò)程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．403.2用戶對(duì)生成式AI的認(rèn)知構(gòu)建路徑．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．423.2.1技術(shù)特性認(rèn)知的形成過(guò)程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．453.2.2使用場(chǎng)景感知的演變路徑．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．473.3影響用戶期望的關(guān)鍵因素建模．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．523.3.1個(gè)人層面因素．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．543.3.2系統(tǒng)層面因素．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．573.3.3使用情境因素．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．59四、生成式AI用戶效用評(píng)估模型構(gòu)建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．604.1基于期望不一致理論的用戶效用評(píng)估框架設(shè)計(jì)．．．．．．．．．．．．．．624.2用戶實(shí)際體驗(yàn)體驗(yàn)的度量方法設(shè)計(jì)．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．644.2.1使用行為數(shù)據(jù)的獲取與分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．714.2.2用戶體驗(yàn)主觀反饋的測(cè)量技術(shù)．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．744.3用戶效用評(píng)價(jià)維度與指標(biāo)體系建立．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．764.3.1滿意度評(píng)價(jià)指標(biāo)的選取與權(quán)重分配．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．794.3.2價(jià)值感知評(píng)價(jià)指標(biāo)的構(gòu)建思路．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．814.3.3沖突感知與協(xié)調(diào)機(jī)制評(píng)價(jià)指標(biāo)設(shè)計(jì)．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．82五、實(shí)證研究設(shè)計(jì)．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．845.1研究樣本選擇與數(shù)據(jù)收集方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．855.2數(shù)據(jù)收集工具設(shè)計(jì)．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．875.3變量測(cè)量與量表開(kāi)發(fā)．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．895.3.1用戶期望水平測(cè)量量表設(shè)計(jì)．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．915.3.2用戶實(shí)際體驗(yàn)測(cè)量量表開(kāi)發(fā)．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．945.3.3用戶效用綜合評(píng)價(jià)量表構(gòu)建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．965.4數(shù)據(jù)分析方法選擇．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．101六、生成式AI用戶效用實(shí)證分析與結(jié)果．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．1036.1樣本數(shù)據(jù)描述性統(tǒng)計(jì)分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．1106.2量表信效度檢驗(yàn)結(jié)果．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．1116.3用戶期望形成機(jī)制實(shí)證檢驗(yàn)．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．1186.3.1個(gè)人、系統(tǒng)、情境因素對(duì)期望的影響分析．．．．．．．．．．．．．．．1196.3.2期望形成路徑的模型擬合與路徑系數(shù)解讀．．．．．．．．．．．．．．．1216.4用戶效用評(píng)估模型實(shí)證檢驗(yàn)．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．1246.4.1用戶實(shí)際體驗(yàn)與期望偏差的實(shí)證分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．1256.4.2用戶效用各維度評(píng)價(jià)結(jié)果的回歸分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．1286.4.3影響用戶效用關(guān)鍵因素的識(shí)別與排序．．．．．．．．．．．．．．．．．．．132七、研究結(jié)論與對(duì)策建議．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．1357.1主要研究結(jié)論總結(jié)．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．1377.2基于期望不一致理論的用戶效用提升策略．．．．．．．．．．．．．．．．．1407.2.1精準(zhǔn)引導(dǎo)用戶期望的形成機(jī)制．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．1457.2.2優(yōu)化生成式AI系統(tǒng)功能與性能．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．1467.2.3營(yíng)造良好的用戶使用情境．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．1507.3研究局限性分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．1527.4未來(lái)研究方向展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．153八、結(jié)語(yǔ)．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．156一、文檔概要本文旨在從期望不一致理論的視角對(duì)生成式AI（ArtificialIntelligence）用戶的效用評(píng)估進(jìn)行深入研究。通過(guò)構(gòu)建理論分析框架，對(duì)生成式AI在用戶群體中的實(shí)際表現(xiàn)展開(kāi)實(shí)證調(diào)查和分析，以揭示用戶期望與實(shí)際體驗(yàn)之間的差異及其成因。本文首先介紹了生成式AI的背景、發(fā)展現(xiàn)狀及在用戶生活中的廣泛應(yīng)用，接著闡述了期望不一致理論的基本原理及其在生成式AI用戶效用評(píng)估中的應(yīng)用價(jià)值。在此基礎(chǔ)上，通過(guò)問(wèn)卷調(diào)查、數(shù)據(jù)分析等方法收集用戶數(shù)據(jù)，分析用戶對(duì)生成式AI的期望與實(shí)際體驗(yàn)結(jié)果，以期探究不同用戶對(duì)生成式AI的評(píng)價(jià)及其背后的心理機(jī)制。最終目的是通過(guò)本文的研究，為生成式AI的優(yōu)化和未來(lái)發(fā)展提供實(shí)證支持，并提升用戶對(duì)生成式AI的認(rèn)知和使用體驗(yàn)。本文的主要內(nèi)容包括以下幾個(gè)方面：章節(jié)名稱主要內(nèi)容概述引言介紹研究背景、研究目的與意義、研究方法與數(shù)據(jù)來(lái)源等。生成式AI概述分析生成式AI的定義、技術(shù)原理、應(yīng)用領(lǐng)域等。期望不一致理論概述闡述期望不一致理論的基本原理及其在生成式AI用戶效用評(píng)估中的應(yīng)用價(jià)值。用戶調(diào)查與分析方法介紹調(diào)查設(shè)計(jì)、樣本選擇、數(shù)據(jù)收集與分析方法等。用戶期望與實(shí)際體驗(yàn)差異分析分析用戶對(duì)生成式AI的期望與實(shí)際體驗(yàn)的差異性及其成因。不同用戶群體的期望不一致研究探討不同用戶群體對(duì)生成式AI的期望不一致表現(xiàn)及其影響因素。生成式AI的優(yōu)化建議與用戶教育策略根據(jù)研究結(jié)果提出生成式AI的優(yōu)化建議及提升用戶體驗(yàn)的用戶教育策略。結(jié)論與展望總結(jié)研究成果，展望未來(lái)研究方向和應(yīng)用前景。本研究的目的是深化對(duì)生成式AI用戶效用評(píng)估的理解，以期在推動(dòng)技術(shù)發(fā)展的同時(shí)，提升用戶體驗(yàn)和服務(wù)質(zhì)量。1.1研究背景與意義隨著科技的飛速發(fā)展，人工智能（AI）已逐漸滲透到各行各業(yè)，成為推動(dòng)社會(huì)進(jìn)步的重要力量。特別是生成式AI，作為一種能夠自動(dòng)生成文本內(nèi)容、內(nèi)容像、音頻和視頻等信息的智能技術(shù)，其應(yīng)用范圍和影響力日益擴(kuò)大。生成式AI的用戶效用評(píng)估對(duì)于理解技術(shù)的實(shí)際價(jià)值、優(yōu)化產(chǎn)品設(shè)計(jì)以及指導(dǎo)政策制定具有重要意義。然而在實(shí)際應(yīng)用中，生成式AI技術(shù)的效用往往難以準(zhǔn)確衡量。這是因?yàn)樯墒紸I的輸出結(jié)果具有高度的多樣性和不確定性，用戶對(duì)技術(shù)的評(píng)價(jià)也因此存在較大的主觀性和差異性。此外生成式AI技術(shù)的快速發(fā)展也帶來(lái)了新的挑戰(zhàn)，如數(shù)據(jù)隱私、倫理道德等問(wèn)題，這些問(wèn)題也對(duì)生成式AI的用戶效用評(píng)估提出了更高的要求。期望不一致理論（ExpectationDisconfirmationTheory）作為一種有效的理論框架，為生成式AI的用戶效用評(píng)估提供了新的視角。該理論認(rèn)為，用戶對(duì)某一技術(shù)的評(píng)價(jià)往往取決于其實(shí)際結(jié)果與期望結(jié)果之間的差異。當(dāng)實(shí)際結(jié)果與期望結(jié)果一致時(shí)，用戶對(duì)該技術(shù)的評(píng)價(jià)較高；反之，則評(píng)價(jià)較低。本研究旨在從期望不一致理論的視角出發(fā)，構(gòu)建一種新的生成式AI用戶效用評(píng)估模型，并通過(guò)實(shí)證分析驗(yàn)證該模型的有效性和準(zhǔn)確性。具體而言，本研究將首先梳理生成式AI的發(fā)展現(xiàn)狀和應(yīng)用領(lǐng)域，然后分析用戶對(duì)生成式AI技術(shù)的期望與實(shí)際體驗(yàn)之間的差異，最后利用期望不一致理論構(gòu)建評(píng)估模型，并通過(guò)實(shí)證數(shù)據(jù)驗(yàn)證該模型的可靠性和適用性。通過(guò)本研究，我們期望能夠?yàn)樯墒紸I的用戶效用評(píng)估提供新的思路和方法，為相關(guān)企業(yè)和研究機(jī)構(gòu)提供有價(jià)值的參考。同時(shí)我們也希望通過(guò)深入探討生成式AI的用戶效用，推動(dòng)該技術(shù)的健康發(fā)展和廣泛應(yīng)用。1.2國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀述評(píng)隨著生成式人工智能（GenerativeAI）技術(shù)的迅猛發(fā)展，其用戶效用評(píng)估已成為學(xué)術(shù)界與產(chǎn)業(yè)界關(guān)注的焦點(diǎn)。國(guó)內(nèi)外學(xué)者從不同視角對(duì)用戶效用的影響因素、作用機(jī)制及評(píng)估方法進(jìn)行了廣泛探討，但仍存在研究空白與爭(zhēng)議。本部分將從用戶效用內(nèi)涵、期望不一致理論應(yīng)用及生成式AI場(chǎng)景下的實(shí)證研究三個(gè)維度，系統(tǒng)梳理現(xiàn)有文獻(xiàn)，為后續(xù)研究奠定理論基礎(chǔ)。（1）用戶效用內(nèi)涵的界定與維度用戶效用（UserUtility）作為衡量技術(shù)價(jià)值的核心指標(biāo)，其內(nèi)涵在不同技術(shù)語(yǔ)境下存在差異。在傳統(tǒng)信息系統(tǒng)研究中，用戶效用多被定義為“用戶從技術(shù)使用中獲得的感知收益”，包括功能性收益（如效率提升）與情感性收益（如滿意度、愉悅感）（Davis,1989）。隨著AI技術(shù)的發(fā)展，部分學(xué)者提出“認(rèn)知效用”與“創(chuàng)造性效用”等新維度，強(qiáng)調(diào)生成式AI在輔助決策、激發(fā)創(chuàng)意等方面的獨(dú)特價(jià)值（Lietal,2022）。然而現(xiàn)有研究對(duì)用戶效用的操作化定義尚未統(tǒng)一，部分研究側(cè)重任務(wù)績(jī)效（如內(nèi)容生成速度），部分則關(guān)注用戶體驗(yàn)（如交互流暢度），導(dǎo)致研究結(jié)果難以橫向比較（見(jiàn)【表】）。?【表】用戶效用維度的主要分類研究視角核心維度代表學(xué)者（年份）功能主義視角效率、準(zhǔn)確性、易用性Davis（1989）情感體驗(yàn)視角滿意度、沉浸感、信任感Hassenzahl（2008）認(rèn)知加工視角認(rèn)知負(fù)荷、決策輔助、創(chuàng)造性Lietal.（2022）社會(huì)交互視角社會(huì)臨場(chǎng)感、協(xié)作效率Lee&Hao（2023）（2）期望不一致理論在技術(shù)接受研究中的應(yīng)用期望不一致理論（Expectation-DisconfirmationTheory,EDT）最早由Oliver（1980）提出，用于解釋消費(fèi)者滿意度形成機(jī)制。近年來(lái)，該理論被逐步引入信息系統(tǒng)領(lǐng)域，以分析用戶期望與實(shí)際體驗(yàn)之間的差距如何影響技術(shù)采納行為。例如，Venkateshetal.（2003）將EDT整合至技術(shù)接受模型（TAM），提出“期望確認(rèn)度”是決定用戶持續(xù)使用意愿的關(guān)鍵前因。在生成式AI研究中，部分學(xué)者開(kāi)始關(guān)注“輸出質(zhì)量”“交互響應(yīng)速度”等核心屬性與用戶期望的匹配度。Zhang&Wang（2021）發(fā)現(xiàn)，當(dāng)生成內(nèi)容的創(chuàng)意性超出用戶預(yù)期時(shí)，其效用感知顯著提升；反之，若內(nèi)容準(zhǔn)確性未達(dá)預(yù)期，則會(huì)導(dǎo)致用戶失望與使用頻率下降。然而現(xiàn)有研究多聚焦于單一維度的期望-體驗(yàn)差距，缺乏對(duì)多維度交互效應(yīng)的探討（如“高創(chuàng)意性但低準(zhǔn)確性”的權(quán)衡影響）。此外文化背景差異對(duì)期望形成的影響尚未得到充分驗(yàn)證（Chenetal,2023）。（3）生成式AI用戶效用的實(shí)證研究進(jìn)展近年來(lái)，針對(duì)生成AI的實(shí)證研究主要采用問(wèn)卷調(diào)查、實(shí)驗(yàn)法與日志數(shù)據(jù)分析等方法。例如，Wangetal.（2022）通過(guò)控制實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，ChatGPT的“對(duì)話連貫性”與“個(gè)性化推薦”對(duì)用戶效用具有正向影響，但“幻覺(jué)問(wèn)題”會(huì)顯著削弱這一效應(yīng)。另一項(xiàng)基于用戶日志的研究表明，高頻使用生成式AI的用戶更關(guān)注“長(zhǎng)期學(xué)習(xí)價(jià)值”，而低頻用戶則更看重“即時(shí)任務(wù)完成效率”（Gupta&Singh,2023）。然而現(xiàn)有實(shí)證研究仍存在以下局限：樣本代表性不足：多數(shù)研究以高校學(xué)生或科技從業(yè)者為主要對(duì)象，缺乏對(duì)普通用戶群體的覆蓋；動(dòng)態(tài)性考量缺失：用戶效用隨使用時(shí)長(zhǎng)與技術(shù)迭代的變化規(guī)律尚未被系統(tǒng)追蹤；跨文化比較匱乏：東西方用戶對(duì)生成式AI的期望與評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)存在顯著差異（如集體主義文化更重視AI的協(xié)作功能），但相關(guān)研究較少（見(jiàn)【表】）。?【表】生成式AI用戶效用實(shí)證研究的主要發(fā)現(xiàn)與不足研究主題主要發(fā)現(xiàn)研究不足輸出質(zhì)量與效用關(guān)系內(nèi)容準(zhǔn)確性、創(chuàng)意性顯著正向影響效用（Zhang&Wang,2021）未區(qū)分不同任務(wù)類型（如寫(xiě)作vs.編程）對(duì)質(zhì)量偏好的差異交互體驗(yàn)與效用響應(yīng)速度、界面友好性是次要影響因素（Leeetal,2023）忽略了情感化設(shè)計(jì)（如AI人格化）的潛在作用長(zhǎng)期使用效用變化用戶效用隨使用熟練度呈“先升后降”趨勢(shì)（Gupta&Singh,2023）未結(jié)合技術(shù)迭代（如模型版本更新）分析效用動(dòng)態(tài)變化（4）研究述評(píng)與本文定位綜上所述現(xiàn)有研究已初步構(gòu)建了生成式AI用戶效用評(píng)估的理論框架，但仍存在以下不足：理論整合不足：EDT與技術(shù)接受模型、期望確認(rèn)理論等尚未形成系統(tǒng)整合，缺乏對(duì)“期望形成-體驗(yàn)差距-效用評(píng)價(jià)”全鏈條的解釋；評(píng)估維度片面：過(guò)度關(guān)注技術(shù)性能指標(biāo)，忽視了用戶個(gè)體差異（如認(rèn)知風(fēng)格、使用動(dòng)機(jī)）的調(diào)節(jié)作用；方法論局限：橫截面研究為主，缺乏縱向追蹤與多方法三角驗(yàn)證。基于此，本文以期望不一致理論為核心視角，結(jié)合多維度效用評(píng)估框架，通過(guò)混合研究方法（問(wèn)卷調(diào)查+深度訪談），系統(tǒng)探討生成式AI用戶效量的形成機(jī)制與影響因素，以彌補(bǔ)現(xiàn)有研究的不足。1.2.1生成式人工智能技術(shù)發(fā)展概述生成式人工智能（GenerativeAI）技術(shù)是近年來(lái)人工智能領(lǐng)域的一個(gè)熱點(diǎn)，它通過(guò)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)來(lái)創(chuàng)造新的、未見(jiàn)過(guò)的數(shù)據(jù)。這種技術(shù)在多個(gè)領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用，包括自然語(yǔ)言處理、計(jì)算機(jī)視覺(jué)和音頻處理等。在自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域，生成式AI技術(shù)已經(jīng)取得了顯著的進(jìn)展。例如，BERT模型就是一個(gè)典型的生成式AI應(yīng)用，它可以將文本輸入轉(zhuǎn)化為具有上下文關(guān)聯(lián)的輸出。此外Transformer模型也是生成式AI的一個(gè)重要分支，它在機(jī)器翻譯、文本生成等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。在計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域，生成式AI技術(shù)同樣取得了重要的突破。GAN（生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)）就是一種典型的生成式AI應(yīng)用，它可以生成與真實(shí)內(nèi)容像相似的合成內(nèi)容像。此外基于深度學(xué)習(xí)的內(nèi)容像生成技術(shù)也在不斷發(fā)展，如VAE（變分自編碼器）和GANs的結(jié)合體——VAE-GAN等。在音頻處理領(lǐng)域，生成式AI技術(shù)也展現(xiàn)出了巨大的潛力。例如，音樂(lè)生成和語(yǔ)音合成就是兩個(gè)典型的應(yīng)用。音樂(lè)生成可以通過(guò)學(xué)習(xí)音樂(lè)理論和旋律來(lái)創(chuàng)作新的音樂(lè)作品；而語(yǔ)音合成則可以將文本轉(zhuǎn)化為自然、流暢的語(yǔ)音輸出。生成式人工智能技術(shù)在各個(gè)領(lǐng)域都有著廣泛的應(yīng)用前景，其發(fā)展速度和應(yīng)用范圍都在不斷擴(kuò)大。然而我們也應(yīng)看到，生成式AI技術(shù)仍面臨著一些挑戰(zhàn)，如數(shù)據(jù)隱私保護(hù)、算法公平性等問(wèn)題。因此我們需要在推動(dòng)技術(shù)發(fā)展的同時(shí)，也要關(guān)注這些問(wèn)題，以確保技術(shù)的健康發(fā)展。1.2.2用戶效用研究現(xiàn)狀梳理用戶效用的研究一直是信息技術(shù)領(lǐng)域中的熱點(diǎn)話題，特別是在人工智能技術(shù)快速發(fā)展的今天，生成式AI作為一種新興技術(shù)，其用戶效用評(píng)估顯得尤為重要。現(xiàn)有研究中，用戶效用主要從多個(gè)維度進(jìn)行探討，包括功能效用、經(jīng)濟(jì)效用、情感效用和社會(huì)效用等。這些維度的劃分有助于全面理解用戶在使用生成式AI時(shí)的綜合感受。功能效用功能效用主要關(guān)注生成式AI在滿足用戶基本需求方面的表現(xiàn)。例如，用戶期望通過(guò)生成式AI獲得高質(zhì)量的內(nèi)容創(chuàng)作、快速的數(shù)據(jù)處理能力等。研究表明，用戶對(duì)生成式AI的功能效用期望較高，尤其是在內(nèi)容創(chuàng)作和自動(dòng)化處理方面。以下是部分研究對(duì)功能效用期望的描述：研究者研究對(duì)象核心發(fā)現(xiàn)Smithetal.寫(xiě)作助手用戶對(duì)生成式AI在輔助寫(xiě)作的流暢性和準(zhǔn)確性方面期望較高Johnsonetal.數(shù)據(jù)分析師用戶期望生成式AI能提供更快速、更精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)處理和分析結(jié)果經(jīng)濟(jì)效用經(jīng)濟(jì)效用主要關(guān)注生成式AI在降低成本、提高效率方面的表現(xiàn)。用戶普遍期望生成式AI能夠減少人力成本，提高工作效率。例如，某項(xiàng)研究發(fā)現(xiàn)，企業(yè)用戶認(rèn)為生成式AI能夠顯著減少內(nèi)容創(chuàng)作的成本，具體公式如下：經(jīng)濟(jì)效用情感效用情感效用關(guān)注用戶在使用生成式AI時(shí)的情感體驗(yàn)。研究表明，用戶對(duì)生成式AI的情感效用期望主要體現(xiàn)在易用性、友好性和個(gè)性化等方面。例如，用戶期望生成式AI能夠提供直觀的操作界面和個(gè)性化的服務(wù)，從而提升使用體驗(yàn)。社會(huì)效用社會(huì)效用關(guān)注生成式AI在社會(huì)交往、合作等方面的作用。用戶期望生成式AI能夠促進(jìn)團(tuán)隊(duì)協(xié)作，提高社會(huì)效率。某項(xiàng)研究表明，生成式AI在提高團(tuán)隊(duì)協(xié)作效率方面的具體效果如下：研究者研究對(duì)象核心發(fā)現(xiàn)Leeetal.團(tuán)隊(duì)協(xié)作平臺(tái)用戶認(rèn)為生成式AI能夠顯著提高團(tuán)隊(duì)協(xié)作效率，尤其是在信息共享和任務(wù)分配方面用戶效用研究現(xiàn)狀表明，生成式AI在多個(gè)維度上具有較高的用戶效用，但仍存在一些期望與現(xiàn)實(shí)不符的地方。這些研究發(fā)現(xiàn)為生成式AI用戶效用評(píng)估提供了重要的理論依據(jù)和實(shí)踐參考。1.2.3期望不一致理論應(yīng)用探討期望不一致理論（ExpectationDisconfirmationTheory）在解釋消費(fèi)者行為，尤其是在高科技產(chǎn)品如生成式AI領(lǐng)域的應(yīng)用中，具有顯著的理論和實(shí)踐意義。該理論指出，用戶在使用生成式AI產(chǎn)品前后的體驗(yàn)會(huì)與其先前的期望產(chǎn)生對(duì)比，這種對(duì)比的結(jié)果會(huì)直接影響他們的滿意度及后續(xù)行為。在生成式AI用戶效用評(píng)估中，期望不一致理論可以用來(lái)解析用戶在使用過(guò)程中的心理動(dòng)態(tài)，從而更準(zhǔn)確地評(píng)估用戶效用。期望的形成與分解用戶對(duì)生成式AI的期望形成主要受到產(chǎn)品宣傳、個(gè)人需求以及過(guò)往經(jīng)驗(yàn)等多方面因素的影響。這些期望可以從功能性能、使用便捷性、成本效益等多個(gè)維度進(jìn)行分解。例如，可以構(gòu)建一個(gè)期望向量E=Ef,Eu,維度期望指標(biāo)權(quán)重功能性能生成質(zhì)量w使用便捷性操作復(fù)雜度w成本效益使用成本w期望與體驗(yàn)的對(duì)比用戶在使用生成式AI產(chǎn)品后，會(huì)形成相應(yīng)的體驗(yàn)評(píng)價(jià)X=Xf,Xu,期望不一致的影響期望不一致程度D會(huì)直接影響用戶的滿意度S和忠誠(chéng)度L。滿意度S可以通過(guò)以下公式來(lái)表示：S其中wi是各個(gè)維度的權(quán)重。而用戶的忠誠(chéng)度LL其中β是一個(gè)調(diào)節(jié)參數(shù)，反映了其他影響因素對(duì)忠誠(chéng)度的作用。期望不一致理論為生成式AI用戶效用評(píng)估提供了一個(gè)系統(tǒng)的分析框架。通過(guò)量化期望與體驗(yàn)的對(duì)比結(jié)果，可以更精確地評(píng)估用戶的滿意度與忠誠(chéng)度，從而為產(chǎn)品優(yōu)化和用戶管理提供理論支持。1.3研究目標(biāo)與內(nèi)容研究目標(biāo)在于深入探究生成式AI在不同用戶期望值下的效用表現(xiàn)，并通過(guò)實(shí)證分析揭示期望不一致現(xiàn)象對(duì)AI效用的影響，為優(yōu)化產(chǎn)品設(shè)計(jì)和用戶服務(wù)流程提供理論依據(jù)和實(shí)踐指導(dǎo)。本研究的內(nèi)容涵蓋以下幾個(gè)方面：期望不一致理論：首先，我們將充分回顧期望理論與AI發(fā)展的互作用機(jī)制，特別是期望值與實(shí)際使用中的效用變化之間的關(guān)系。期望不一致理論強(qiáng)調(diào)用戶對(duì)AI的期望與所得結(jié)果不匹配時(shí)產(chǎn)生的不滿和不當(dāng)反饋，進(jìn)而影響AI系統(tǒng)持續(xù)發(fā)展和用戶滿意度。用戶尺度研究：第二，本研究將歸納不同的用戶尺度，如技術(shù)接受度、可理解性與感知價(jià)值，并使用問(wèn)卷調(diào)查方法收集數(shù)據(jù)來(lái)評(píng)估用戶對(duì)生成式AI的看法。實(shí)證分析與數(shù)據(jù)建模：第三，我們使用定量的方法分析數(shù)據(jù)以識(shí)別潛在的期望差距，并通過(guò)構(gòu)建概率模型來(lái)預(yù)測(cè)AI在不同期望水平下的效用。實(shí)證分析將包括的變量如用戶滿意度、使用頻率、服務(wù)效率等，并通過(guò)回歸分析揭示變量的重要性和交互效應(yīng)。驗(yàn)證AI效率的適用性：第四，本研究將基于期望不一致理論提出解決策略，例如改進(jìn)用戶界面設(shè)計(jì)、提供分級(jí)的個(gè)性化推薦、以及加劇用戶與系統(tǒng)之間的交互度。方法論與創(chuàng)新：最后，本研究將創(chuàng)新采用人工智能處理數(shù)據(jù)分析，使用模型選擇與驗(yàn)證來(lái)提高數(shù)據(jù)處理的準(zhǔn)確性和效率。預(yù)期研究結(jié)果不僅可以支持生成式AI產(chǎn)品與服務(wù)的迭代更新，也能夠促進(jìn)行業(yè)內(nèi)對(duì)用戶期望管理的重視與實(shí)際應(yīng)用。此內(nèi)容在結(jié)構(gòu)上遵循了上述建議，通過(guò)適當(dāng)使用同義詞和轉(zhuǎn)換句子結(jié)構(gòu)來(lái)增強(qiáng)表達(dá)的效果，同時(shí)可以合理地使用表格、公式增加讀者理解數(shù)據(jù)的直觀性，避免了過(guò)多使用內(nèi)容片以耐用文字描述來(lái)傳達(dá)信息。1.4研究框架與技術(shù)路線本研究基于期望不一致理論（ExpectationDisconfirmationTheory），構(gòu)建了一個(gè)多維度的生成式AI用戶效用評(píng)估模型，旨在系統(tǒng)分析用戶在使用生成式AI過(guò)程中產(chǎn)生的期望與其實(shí)際體驗(yàn)之間的差異及其影響。研究框架主要由理論分析、模型構(gòu)建、實(shí)證研究及結(jié)果驗(yàn)證四個(gè)核心部分構(gòu)成，具體技術(shù)路線如下：（1）研究框架本研究將期望不一致理論作為核心分析工具，結(jié)合技術(shù)接受模型（TAM）和感知價(jià)值理論，構(gòu)建一個(gè)綜合性的用戶效用評(píng)估框架。該框架包含三個(gè)關(guān)鍵維度：期望來(lái)源（用戶基于需求、宣傳、口碑等形成的對(duì)生成式AI的功能、性能和結(jié)果預(yù)期）、實(shí)際體驗(yàn)（用戶在使用過(guò)程中的感知易用性、系統(tǒng)響應(yīng)速度、任務(wù)完成質(zhì)量等）以及期望不一致程度（兩者之間的偏差程度）。研究框架如內(nèi)容所示。維度具體內(nèi)容測(cè)量指標(biāo)期望來(lái)源功能預(yù)期、性能預(yù)期、結(jié)果預(yù)期功能需求匹配度、性能感知、結(jié)果滿意度實(shí)際體驗(yàn)易用性、響應(yīng)速度、任務(wù)完成度、創(chuàng)新性系統(tǒng)易用性評(píng)分、響應(yīng)時(shí)間、任務(wù)成功率、創(chuàng)造力評(píng)分期望不一致期望-實(shí)際偏差、情感反應(yīng)、行為意向偏差程度、用戶滿意度、使用持續(xù)意愿?內(nèi)容研究框架示意內(nèi)容（2）技術(shù)路線技術(shù)路線分為五個(gè)階段：文獻(xiàn)梳理、理論假設(shè)提出、模型構(gòu)建、數(shù)據(jù)收集與實(shí)證分析、結(jié)果驗(yàn)證。具體步驟如下：文獻(xiàn)梳理：系統(tǒng)梳理期望不一致理論、技術(shù)接受模型及生成式AI相關(guān)文獻(xiàn)，明確關(guān)鍵變量及其關(guān)系。理論假設(shè)提出：基于文獻(xiàn)分析，構(gòu)建研究假設(shè)，例如：-H1：期望-實(shí)際偏差程度與用戶滿意度呈顯著負(fù)相關(guān)。-H2：易用性在期望不一致與用戶行為意向之間起中介作用。模型構(gòu)建：結(jié)合理論框架，構(gòu)建包含期望來(lái)源、實(shí)際體驗(yàn)、期望不一致及用戶效用的結(jié)構(gòu)方程模型（SEM），如內(nèi)容所示。模型中，期望不一致是核心中介變量。E其中E為期望不一致程度，F(xiàn)為期望來(lái)源指標(biāo)，P為實(shí)際體驗(yàn)指標(biāo)，βi?內(nèi)容結(jié)構(gòu)方程模型示意內(nèi)容數(shù)據(jù)收集與實(shí)證分析：采用問(wèn)卷調(diào)查法收集生成式AI用戶數(shù)據(jù)（樣本量≥300），通過(guò)AMOS或PSPI進(jìn)行模型驗(yàn)證。結(jié)果驗(yàn)證：分析假設(shè)檢驗(yàn)結(jié)果，結(jié)合調(diào)節(jié)效應(yīng)檢驗(yàn)（如用戶經(jīng)驗(yàn)）和中介效應(yīng)分析（如情感中介），提出政策建議。通過(guò)該研究框架與技術(shù)路線，本研究將深入揭示期望不一致對(duì)生成式AI用戶效用的影響機(jī)制，為產(chǎn)品優(yōu)化和用戶引導(dǎo)提供理論依據(jù)。1.5論文結(jié)構(gòu)安排本論文基于期望不一致理論，系統(tǒng)地探討了生成式AI用戶的效用評(píng)估問(wèn)題，并通過(guò)實(shí)證分析驗(yàn)證理論假設(shè)。為了清晰地展現(xiàn)研究?jī)?nèi)容和邏輯脈絡(luò)，論文整體分為六個(gè)部分：緒論本部分首先介紹了生成式AI技術(shù)的快速發(fā)展及其對(duì)用戶行為的影響，闡述了研究的背景和意義。接著通過(guò)文獻(xiàn)綜述明確了期望不一致理論的核心觀點(diǎn)及其在用戶效用評(píng)估中的應(yīng)用潛力。最后提出了本文的研究目標(biāo)、研究問(wèn)題和論文的結(jié)構(gòu)安排。理論基礎(chǔ)與文獻(xiàn)綜述本部分深入探討了期望不一致理論的內(nèi)涵，并分析了其與生成式AI用戶效用評(píng)估的關(guān)聯(lián)性。具體而言，通過(guò)梳理相關(guān)文獻(xiàn)，總結(jié)了期望不一致理論在傳統(tǒng)消費(fèi)行為、技術(shù)接受模型和AI應(yīng)用領(lǐng)域的應(yīng)用成果，并構(gòu)建了理論框架。此外本章還回顧了生成式AI技術(shù)、用戶效用評(píng)估及期望不一致理論的交叉研究，為后續(xù)實(shí)證分析奠定理論基礎(chǔ)。二、理論基礎(chǔ)與概念界定本研究旨在深入探討生成式人工智能（GenerativeAI,GA）用戶效用評(píng)估問(wèn)題，并引入期望不一致理論（ExpectationDisconfirmationTheory,ECT）作為核心分析框架。為確保研究的嚴(yán)謹(jǐn)性與清晰性，本部分將首先闡釋期望不一致理論的基本原理，并對(duì)研究過(guò)程中涉及的關(guān)鍵概念進(jìn)行明確的界定。（一）期望不一致理論概述期望不一致理論是解釋用戶滿意度形成機(jī)制的重要理論模型，該理論認(rèn)為，用戶的滿意度并非直接源于產(chǎn)品或服務(wù)的實(shí)際性能，而是源于用戶在消費(fèi)前形成的期望（Expectations）與消費(fèi)后形成的實(shí)際感知（PerceivedReality）之間比較的結(jié)果（Parasuraman,Zeithaml&Berry,1985）。其核心邏輯在于，用戶會(huì)在決策過(guò)程中為潛在的產(chǎn)品或服務(wù)建立一套預(yù)期標(biāo)準(zhǔn)，這些預(yù)期可能基于過(guò)往經(jīng)驗(yàn)、廣告宣傳、他人評(píng)價(jià)等多種信息源。當(dāng)用戶實(shí)際使用產(chǎn)品或服務(wù)時(shí)，他們會(huì)主動(dòng)收集信息并形成關(guān)于其表現(xiàn)的具體感知。通過(guò)對(duì)比“期望”與“感知”，用戶會(huì)產(chǎn)生一種“確認(rèn)”（Confirmation）、“不一致”（Disconfirmation，包含負(fù)面不一致與正面不一致）或“事前不確知”（Pre-experienceUncertainty）的情感反應(yīng)。這種由期望與感知差異驅(qū)動(dòng)的情感體驗(yàn)，最終決定了用戶的滿意度水平。期望不一致理論為理解用戶如何評(píng)價(jià)新興技術(shù)如生成式AI的價(jià)值提供了有力的理論支撐。（二）核心概念界定本研究基于期望不一致理論，并聚焦于生成式AI用戶效用評(píng)估，對(duì)以下核心概念進(jìn)行界定：期望（Expectations）：指生成式AI用戶在接觸或使用該技術(shù)前，對(duì)其可能表現(xiàn)出的功能、性能、效果、價(jià)值及使用體驗(yàn)等方面的心理預(yù)期。這些期望受到用戶個(gè)體特征（如技術(shù)信心、需求）、過(guò)往使用經(jīng)歷、、社會(huì)影響以及技術(shù)本身的展示等多種因素的塑造。在本研究中，用戶的期望可以在使用前通過(guò)問(wèn)卷測(cè)量，也可以被視為一種PRIOR概念。實(shí)際感知/用戶體驗(yàn)（PerceivedReality/UserExperience）：指生成式AI用戶在投入時(shí)間、精力或資源實(shí)際使用該技術(shù)后，對(duì)其真實(shí)表現(xiàn)、功能實(shí)現(xiàn)度、任務(wù)完成效果、交互流暢性、生成內(nèi)容質(zhì)量、易用性以及帶來(lái)的實(shí)際利益等方面的主觀評(píng)價(jià)和感受。這是用戶形成最終判斷的基礎(chǔ)，可以通過(guò)使用后問(wèn)卷、行為數(shù)據(jù)分析等方式捕捉。期望不一致（ExpectationDisconfirmation）：這是本研究的核心中介概念。它衡量的是用戶使用生成式AI后，其形成的實(shí)際感知與其先前期望之間的相對(duì)位置關(guān)系，并通過(guò)計(jì)算兩者之間的偏差程度來(lái)量化。當(dāng)實(shí)際感知顯著優(yōu)于期望時(shí)，產(chǎn)生正不一致（PositiveDisconfirmation），通常帶來(lái)高滿意度；當(dāng)實(shí)際感知顯著劣于期望時(shí)，產(chǎn)生負(fù)不一致（NegativeDisconfirmation），通常導(dǎo)致低滿意度；當(dāng)實(shí)際感知與期望基本相符或重合時(shí)，產(chǎn)生確認(rèn)（Confirmation），滿意度水平取決于期望本身的吸引力。期望不一致程度可以用一個(gè)簡(jiǎn)單的差值公式來(lái)初步表示：其中EDC代表期望不一致程度，PR代表用戶形成的實(shí)際感知評(píng)分，E代表用戶形成的期望評(píng)分。用戶效用/用戶價(jià)值（UserUtility/UserValue）：在本研究背景下，利用期望不一致理論視角，用戶從生成式AI中獲得的效用或價(jià)值，可被視為一種感知價(jià)值（PerceivedValue），其最終實(shí)現(xiàn)高度依賴于期望不一致的效果。具體而言，當(dāng)期望得到正不一致或確認(rèn)時(shí)，用戶感知到的價(jià)值通常較高；反之，當(dāng)發(fā)生負(fù)不一致時(shí)，感知價(jià)值則可能下降。用戶效用不僅包括功能性和經(jīng)濟(jì)性價(jià)值，更涵蓋情感價(jià)值（如使用的樂(lè)趣、新穎性帶來(lái)的滿足感）和社會(huì)價(jià)值（如工作效率提升、社交互動(dòng)增強(qiáng)）等多維度構(gòu)成。期望不一致對(duì)用戶感知價(jià)值的影響可用以下概念模型示意：（此處內(nèi)容暫時(shí)省略）（三）與研究問(wèn)題的關(guān)聯(lián)期望不一致理論為本研究提供了一個(gè)清晰的因果邏輯鏈條：即用戶對(duì)生成式AI的期望、其使用后的實(shí)際感知、由此產(chǎn)生的期望不一致程度，最終影響其對(duì)這項(xiàng)技術(shù)的滿意度評(píng)價(jià)和整體效用感知。通過(guò)深入分析不同維度上的期望與感知差異，本研究旨在揭示影響生成式AI用戶采納意愿、使用行為以及長(zhǎng)期忠誠(chéng)度的關(guān)鍵因素，并為提升生成式AI產(chǎn)品的用戶效用提供理論依據(jù)和實(shí)踐指導(dǎo)。2.1生成式人工智能技術(shù)原理及特性分析生成式人工智能（GenerativeAI）是基于深度學(xué)習(xí)與自然語(yǔ)言處理等技術(shù)，能夠產(chǎn)生新內(nèi)容的技術(shù)。近年來(lái)，隨著此領(lǐng)域的蓬勃發(fā)展，生成式AI在文學(xué)創(chuàng)作、藝術(shù)娛樂(lè)及數(shù)據(jù)生成等廣闊領(lǐng)域內(nèi)展現(xiàn)出其巨大潛力。（1）生成式人工智設(shè)計(jì)與應(yīng)用生成式AI依賴于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、自編碼器和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNNs)等強(qiáng)大的深度學(xué)習(xí)算法。它包括但不限于自然語(yǔ)言生成（NLG）和內(nèi)容像生成等形式。通過(guò)對(duì)大量數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)，AI能夠識(shí)別模式的復(fù)雜性并利用這些知識(shí)生成可信度較高的輸出內(nèi)容。（2）生成式AI的特性分析生成式AI主要的特性包括但不限于智能自適應(yīng)性、復(fù)雜模式識(shí)別能力、可擴(kuò)展性和適應(yīng)性。以下表格展示了生成式AI的幾個(gè)關(guān)鍵特性及其應(yīng)用范疇：特性定義描述應(yīng)用實(shí)例自適應(yīng)性系統(tǒng)能根據(jù)任務(wù)自動(dòng)調(diào)整性能按需生成準(zhǔn)確的文本摘要模式識(shí)別辨認(rèn)和提取數(shù)據(jù)中的模式，并通過(guò)學(xué)習(xí)加以推廣利用內(nèi)容片生成相似的原創(chuàng)藝術(shù)品擴(kuò)展性可以通過(guò)追加數(shù)據(jù)改進(jìn)和擴(kuò)展AI的能力和應(yīng)用領(lǐng)域隨著輸入文本量的增加，提升翻譯準(zhǔn)確度可解釋性用戶能夠理解AI作出的決策與生成內(nèi)容的原因解釋金融模型的預(yù)測(cè)結(jié)果可靠性生成內(nèi)容必須符合規(guī)定的要求和標(biāo)準(zhǔn)醫(yī)療影像生成驗(yàn)證系統(tǒng)的準(zhǔn)確度（3）生成式人工智能技術(shù)的局限性盡管生成式AI具有眾多優(yōu)勢(shì)，但現(xiàn)任存在一些局限性。它易于受訓(xùn)練數(shù)據(jù)偏差（biasintrainingdata）影響，生成內(nèi)容可能具有錯(cuò)誤性。此外小型化數(shù)據(jù)集訓(xùn)練的AI可能產(chǎn)生不穩(wěn)定輸出。水平快速生成內(nèi)容可能導(dǎo)致人工智能輸出中的邏輯錯(cuò)誤和矛盾，以及信息不完整或不精確的問(wèn)題。且若生成的內(nèi)容未參照嚴(yán)格審核流程，精度和安全性無(wú)法保證。分析生成式AI的相關(guān)特性與潛在限制為全面評(píng)估其用戶效用提供了理論基礎(chǔ)和依據(jù)。隨后的文內(nèi)篇章將深化其主要特性下的各類實(shí)時(shí)應(yīng)用情況，同時(shí)展開(kāi)實(shí)證研究打造詳盡的用戶體驗(yàn)評(píng)估流程。2.2用戶效用內(nèi)涵與構(gòu)成維度在探討生成式AI用戶效用評(píng)估時(shí)，首先需要界定“用戶效用”這一核心概念的內(nèi)涵及其構(gòu)成維度。用戶效用在數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代具有多重含義，它不僅包括功能層面的滿足度，還涵蓋了心理層面、社會(huì)層面的綜合體驗(yàn)感知。根據(jù)期望不一致理論，用戶效用可被理解為其感知到的實(shí)際使用效果與其初始期望值之間差異的函數(shù)。這一理論視角將用戶效用分解為幾個(gè)關(guān)鍵維度，每種維度都與用戶在使用生成式AI過(guò)程中的不同需求相關(guān)聯(lián)。（1）功能效用功能效用是用戶效用中最基礎(chǔ)的部分，主要指生成式AI在功能實(shí)現(xiàn)層面的表現(xiàn)。它包括生成內(nèi)容的準(zhǔn)確性、多樣性、創(chuàng)造性以及任務(wù)完成的效率等具體指標(biāo)。例如，一個(gè)高效的文本生成模型能夠在短時(shí)間內(nèi)提供高質(zhì)量的文本內(nèi)容，從而滿足用戶的即時(shí)需求。功能效用通常可以通過(guò)以下公式量化：U其中Uf表示功能效用，α、β、γ和δ（2）心理效用心理效用是指用戶在使用生成式AI過(guò)程中感受到的情感體驗(yàn)和心理滿足感。這包括用戶對(duì)AI生成的內(nèi)容的情感共鳴、使用過(guò)程中的愉悅感以及任務(wù)完成后的成就感等。心理效用通常難以量化，但可以通過(guò)用戶問(wèn)卷調(diào)查、情感分析等方法間接評(píng)估。例如，用戶可能會(huì)對(duì)AI生成的創(chuàng)意內(nèi)容產(chǎn)生積極的情感反應(yīng)，從而提升其心理效用。（3）社會(huì)效用社會(huì)效用是指用戶在使用生成式AI過(guò)程中獲得的社會(huì)認(rèn)可和影響力。這包括用戶通過(guò)AI生成的內(nèi)容在社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中的共享程度、對(duì)他人的影響以及個(gè)人品牌的提升等。社會(huì)效用的評(píng)估可以通過(guò)以下維度進(jìn)行：U其中Us表示社會(huì)效用，?、ζ和η（4）經(jīng)濟(jì)效用經(jīng)濟(jì)效用是指用戶在使用生成式AI過(guò)程中獲得的直接或間接的經(jīng)濟(jì)利益。這包括節(jié)省的時(shí)間成本、降低的生產(chǎn)成本以及提升的工作效率等。經(jīng)濟(jì)效用的量化通常較為直接，可以通過(guò)成本收益分析等方法進(jìn)行評(píng)估。例如，一個(gè)能夠自動(dòng)生成高質(zhì)量營(yíng)銷文案的AI工具，可以顯著降低企業(yè)的營(yíng)銷成本，從而提升用戶的經(jīng)濟(jì)效用。用戶效用是一個(gè)多維度的概念，它涵蓋了功能、心理、社會(huì)和經(jīng)濟(jì)等多個(gè)層面。在期望不一致理論的視角下，理解這些維度及其相互關(guān)系，有助于更全面地評(píng)估生成式AI用戶效用的形成機(jī)制和影響因素。2.2.1用戶效用定義演變?cè)谟脩粜в迷u(píng)估方面，生成式AI的發(fā)展帶來(lái)了諸多變化。特別是用戶效用的定義也隨著技術(shù)的演變和用戶需求的改變而不斷演變。以下是關(guān)于“用戶效用定義演變”的詳細(xì)內(nèi)容。隨著技術(shù)的不斷發(fā)展和市場(chǎng)的不斷拓展，用戶對(duì)生成式AI的期望和感知價(jià)值逐漸變化，從而導(dǎo)致用戶效用的定義也在不斷演變。在這一演變過(guò)程中，我們觀察到以下幾個(gè)關(guān)鍵階段：在這一階段，生成式AI技術(shù)剛剛興起，用戶對(duì)其的接觸和理解相對(duì)有限。此時(shí)的用戶效用主要關(guān)注于技術(shù)的基本功能和使用便利性，例如，生成式AI能否準(zhǔn)確完成任務(wù)、操作是否簡(jiǎn)單直觀等成為評(píng)估用戶效用的主要指標(biāo)。在這一階段，用戶效用的定義主要基于基礎(chǔ)功能的使用體驗(yàn)。隨著用戶對(duì)生成式AI技術(shù)的深入了解和應(yīng)用場(chǎng)景的不斷豐富，用戶開(kāi)始追求更高的個(gè)性化需求和智能化體驗(yàn)。因此這一階段用戶效用的定義不再僅限于基礎(chǔ)功能的使用體驗(yàn)，而是擴(kuò)展到了對(duì)個(gè)性化服務(wù)和智能化程度的考量上。例如，生成式AI是否能根據(jù)用戶的偏好和需求提供定制化的服務(wù)，以及能否實(shí)現(xiàn)智能化的決策支持等。這一階段用戶效用的定義開(kāi)始涵蓋更多的主觀因素和情感因素。?公式與表格（示意）在此階段可能涉及的公式可能包括關(guān)于用戶對(duì)生成式AI技術(shù)個(gè)性化需求程度（PersonalizationLevel）和智能化程度（IntelligenceLevel）的評(píng)估模型。表格可能包括不同時(shí)間段用戶對(duì)生成式AI的期望值和實(shí)際感知價(jià)值的數(shù)據(jù)對(duì)比等。以下提供一個(gè)示意性的公式和表格框架：公式示意：UserUtility=f(PersonalizationLevel,IntelligenceLevel,OtherFactors)其中，OtherFactors可能包括易用性、安全性等因素。表格示意：時(shí)間階段與用戶對(duì)生成式AI的期望值和實(shí)際感知價(jià)值對(duì)比表，橫軸為時(shí)間階段（初期、中期等），縱軸為用戶期望值、實(shí)際感知價(jià)值等維度。不同階段的期望值與實(shí)際感知價(jià)值進(jìn)行對(duì)比分析，通過(guò)這種方式，可以直觀地展示用戶對(duì)生成式AI的用戶效用認(rèn)知變化和用戶期望的變化趨勢(shì)。這也為后續(xù)的研究提供了重要的參考依據(jù)，總之隨著技術(shù)的不斷發(fā)展和市場(chǎng)的不斷拓展，用戶對(duì)生成式AI的用戶效用評(píng)估也在不斷演變和深化。從基礎(chǔ)功能的體驗(yàn)到個(gè)性化需求和智能化程度的考量再到全面綜合的評(píng)估體系的建立，這一演變過(guò)程反映了用戶對(duì)生成式AI技術(shù)的不斷變化的期望和需求以及技術(shù)進(jìn)步帶來(lái)的積極影響。因此我們需要不斷更新和完善用戶效用評(píng)估體系以適應(yīng)這種變化并推動(dòng)生成式AI技術(shù)的持續(xù)發(fā)展和創(chuàng)新。2.2.2用戶效用的多元構(gòu)成要素用戶效用是衡量產(chǎn)品或服務(wù)對(duì)用戶價(jià)值的重要指標(biāo)，其構(gòu)成要素可以從多個(gè)維度進(jìn)行分析。本文將從期望不一致理論的角度出發(fā)，探討用戶效用的多元構(gòu)成要素。（1）期望與現(xiàn)實(shí)的差距根據(jù)期望不一致理論，用戶對(duì)產(chǎn)品或服務(wù)的期望與實(shí)際體驗(yàn)之間的差距是影響其效用的關(guān)鍵因素。設(shè)用戶的期望為E，實(shí)際體驗(yàn)為A，則期望不一致可以表示為：ΔE當(dāng)ΔE>0時(shí)，用戶感到失望；當(dāng)（2）產(chǎn)品屬性的滿足度產(chǎn)品屬性的滿足度也是用戶效用的重要組成部分，設(shè)產(chǎn)品的屬性集合為P，用戶的偏好為W，則產(chǎn)品屬性的滿足度可以表示為：S其中xp表示產(chǎn)品屬性pU其中upxp（3）用戶情感與認(rèn)知的融合用戶的情感與認(rèn)知的融合也是影響其效用的關(guān)鍵因素，設(shè)用戶的情感狀態(tài)為H，認(rèn)知狀態(tài)為C，則用戶效用可以表示為：U情感狀態(tài)H可以是用戶的滿意度、忠誠(chéng)度等，認(rèn)知狀態(tài)C可以是用戶對(duì)產(chǎn)品或服務(wù)的理解、判斷等。情感與認(rèn)知的融合有助于提高用戶對(duì)產(chǎn)品或服務(wù)的整體評(píng)價(jià)。（4）社會(huì)與心理因素的影響社會(huì)與心理因素也對(duì)用戶效用產(chǎn)生重要影響，設(shè)用戶的社會(huì)關(guān)系為S，心理狀態(tài)為M，則用戶效用可以表示為：U社會(huì)關(guān)系S可以是用戶的社會(huì)支持、社交網(wǎng)絡(luò)等，心理狀態(tài)M可以是用戶的心理滿意度、心理幸福感等。社會(huì)與心理因素的融合有助于提高用戶的歸屬感和認(rèn)同感。用戶效用的多元構(gòu)成要素包括期望與現(xiàn)實(shí)的差距、產(chǎn)品屬性的滿足度、用戶情感與認(rèn)知的融合以及社會(huì)與心理因素的影響。這些要素相互作用，共同決定了用戶對(duì)產(chǎn)品或服務(wù)的整體評(píng)價(jià)。2.3期望不一致理論及其在用戶行為研究中的適用性期望不一致理論（ExpectationDisconfirmationTheory,EDT）是由Oliver（1980）提出的經(jīng)典消費(fèi)者行為理論，最初用于解釋用戶對(duì)產(chǎn)品或服務(wù)的滿意度形成機(jī)制。該理論認(rèn)為，用戶對(duì)某項(xiàng)技術(shù)的評(píng)價(jià)取決于其實(shí)際體驗(yàn)表現(xiàn)與初始期望之間的差距，即“不一致性”（Disconfirmation）。當(dāng)實(shí)際表現(xiàn)超過(guò)期望時(shí)，形成“積極不一致”（PositiveDisconfirmation），提升用戶滿意度；反之，若實(shí)際表現(xiàn)低于期望，則產(chǎn)生“消極不一致”（NegativeDisconfirmation），導(dǎo)致用戶不滿。（1）理論核心要素期望不一致理論包含三個(gè)關(guān)鍵變量：期望（Expectation,E）：用戶在使用技術(shù)前基于信息（如廣告、評(píng)價(jià)、過(guò)往經(jīng)驗(yàn)）形成的預(yù)期表現(xiàn)。實(shí)際表現(xiàn)（Performance,P）：用戶使用技術(shù)后的主觀感知體驗(yàn)。不一致性（Disconfirmation,D）：計(jì)算公式為D=P?積極不一致（D>消極不一致（D<簡(jiǎn)單確認(rèn)（D=【表】總結(jié)了不一致性類型與用戶情感反應(yīng)的關(guān)系：?【表】不一致性類型與用戶情感反應(yīng)不一致性類型計(jì)算結(jié)果用戶情感反應(yīng)積極不一致P驚喜、高度滿意簡(jiǎn)單確認(rèn)P中性、適度滿意消極不一致P失望、不滿（2）在生成式AI用戶研究中的適用性生成式AI（如ChatGPT、Midjourney等）具有技術(shù)復(fù)雜性和體驗(yàn)不確定性，用戶期望與實(shí)際表現(xiàn)的差異尤為顯著。例如：期望形成：用戶受宣傳（如“AI能完美替代人類創(chuàng)作”）影響形成高期望；實(shí)際體驗(yàn)：受限于模型局限性（如邏輯錯(cuò)誤、生成內(nèi)容質(zhì)量波動(dòng)），實(shí)際表現(xiàn)可能低于期望；行為結(jié)果：消極不一致可能導(dǎo)致用戶放棄使用，而積極不一致則促進(jìn)持續(xù)使用和推薦行為。此外該理論可結(jié)合技術(shù)接受模型（TAM）或期望確認(rèn)模型（ECM）擴(kuò)展，例如通過(guò)引入“感知有用性”“感知易用性”等變量，更全面地解釋生成式AI的用戶效用形成路徑。公式（2-1）展示了ECM中持續(xù)使用意愿（BI）的簡(jiǎn)化模型：BI綜上，期望不一致理論為分析生成式AI用戶效用提供了動(dòng)態(tài)、對(duì)比的視角，能夠有效揭示期望與現(xiàn)實(shí)差距如何驅(qū)動(dòng)用戶行為決策，為產(chǎn)品優(yōu)化和用戶體驗(yàn)設(shè)計(jì)提供理論依據(jù)。2.3.1期望不一致理論核心觀點(diǎn)闡釋期望不一致理論是生成式AI用戶效用評(píng)估的一個(gè)關(guān)鍵概念，它涉及到用戶對(duì)產(chǎn)品或服務(wù)的期望與實(shí)際體驗(yàn)之間的不一致性。這一理論的核心觀點(diǎn)可以概括為以下幾點(diǎn)：首先用戶的期望是基于他們對(duì)產(chǎn)品或服務(wù)的先前知識(shí)、經(jīng)驗(yàn)以及個(gè)人需求的綜合判斷。這些期望可能包括性能、價(jià)格、可靠性、易用性等方面。其次當(dāng)用戶實(shí)際使用產(chǎn)品或服務(wù)時(shí)，他們可能會(huì)發(fā)現(xiàn)某些方面超出了或未達(dá)到他們的預(yù)期。這種期望與實(shí)際體驗(yàn)之間的差異可能導(dǎo)致用戶的不滿和失望。第三，期望不一致理論強(qiáng)調(diào)了用戶期望的動(dòng)態(tài)性和復(fù)雜性。隨著用戶對(duì)產(chǎn)品或服務(wù)的深入了解，他們的期望可能會(huì)發(fā)生變化，而這種變化可能會(huì)影響到他們對(duì)產(chǎn)品的滿意度。最后為了減少期望不一致帶來(lái)的負(fù)面影響，生成式AI系統(tǒng)需要通過(guò)提供準(zhǔn)確、及時(shí)的信息來(lái)幫助用戶調(diào)整他們的期望。這可以通過(guò)個(gè)性化推薦、智能客服等方式實(shí)現(xiàn)。為了更好地理解期望不一致理論在生成式AI用戶效用評(píng)估中的應(yīng)用，我們可以構(gòu)建一個(gè)簡(jiǎn)單的表格來(lái)展示期望與實(shí)際體驗(yàn)之間的關(guān)系。例如：期望維度實(shí)際體驗(yàn)期望與實(shí)際差距影響滿意度性能高性能低高滿意度價(jià)格低價(jià)格高中等滿意度可靠性高可靠性低低滿意度易用性易用性高高滿意度在這個(gè)表格中，我們列出了四個(gè)期望維度（性能、價(jià)格、可靠性、易用性），并給出了每個(gè)維度的實(shí)際體驗(yàn)水平以及期望與實(shí)際差距對(duì)滿意度的影響。通過(guò)這個(gè)表格，我們可以清晰地看到期望不一致理論在實(shí)際評(píng)估中的重要性，以及如何通過(guò)調(diào)整期望來(lái)提高用戶滿意度。2.3.2期望不一致與用戶滿意度的關(guān)聯(lián)性期望不一致理論（Expectation-DisconfirmationTheory）認(rèn)為，用戶的滿意度主要取決于其使用產(chǎn)品或服務(wù)前后的期望與實(shí)際體驗(yàn)之間的差異。在這一理論框架下，期望不一致可以分為三種類型：預(yù)期確認(rèn)、預(yù)期違背和預(yù)期不確認(rèn)。當(dāng)用戶的實(shí)際體驗(yàn)超出其預(yù)期時(shí)，產(chǎn)生預(yù)期確認(rèn)，進(jìn)而提升滿意度；當(dāng)實(shí)際體驗(yàn)低于預(yù)期時(shí)，產(chǎn)生預(yù)期違背，導(dǎo)致滿意度下降；而實(shí)際體驗(yàn)與預(yù)期相符時(shí)，則產(chǎn)生預(yù)期不確認(rèn)，此時(shí)滿意度通常保持穩(wěn)定。為了更清晰地展示期望不一致與用戶滿意度的關(guān)聯(lián)性，我們可以引入一個(gè)簡(jiǎn)單的數(shù)學(xué)模型。假設(shè)用戶的期望為E，實(shí)際體驗(yàn)為X，用戶滿意度為S，那么滿意度S可以通過(guò)以下公式表示：S其中f是一個(gè)轉(zhuǎn)換函數(shù)，將期望與實(shí)際體驗(yàn)之間的差異轉(zhuǎn)換為滿意度值。具體來(lái)說(shuō)，當(dāng)E>X時(shí)，滿意度下降；當(dāng)E<通過(guò)實(shí)證研究，我們可以進(jìn)一步驗(yàn)證這一關(guān)聯(lián)性。【表】展示了不同期望不一致程度對(duì)用戶滿意度的影響：【表】期望不一致程度與用戶滿意度關(guān)系期望不一致程度實(shí)際體驗(yàn)與期望關(guān)系用戶滿意度預(yù)期確認(rèn)E提升滿意預(yù)期違背E降低滿意預(yù)期不確認(rèn)E穩(wěn)定滿意實(shí)證研究表明，當(dāng)用戶在使用生成式AI產(chǎn)品或服務(wù)時(shí)，期望不一致對(duì)其滿意度有著顯著影響。例如，某項(xiàng)針對(duì)生成式AI用戶的研究發(fā)現(xiàn)，當(dāng)用戶對(duì)AI生成內(nèi)容的質(zhì)量和創(chuàng)意性有較高期望時(shí)，如果實(shí)際體驗(yàn)?zāi)軌驖M足甚至超越這些期望，用戶滿意度會(huì)顯著提升。相反，如果實(shí)際體驗(yàn)遠(yuǎn)低于用戶預(yù)期，用戶的滿意度則會(huì)大幅下降。因此生成式AI提供者需要關(guān)注用戶的期望管理，通過(guò)精準(zhǔn)的市場(chǎng)營(yíng)銷、透明的產(chǎn)品介紹和卓越的用戶體驗(yàn)設(shè)計(jì)，來(lái)縮小用戶期望與實(shí)際體驗(yàn)之間的差距，從而提升用戶滿意度。三、生成式AI用戶期望的形成機(jī)制分析生成式AI用戶期望的形成是一個(gè)復(fù)雜多因素相互作用的過(guò)程，涉及用戶認(rèn)知、情感、社會(huì)文化等多維度因素。從期望不一致理論視角出發(fā)，用戶期望的形成主要受到三個(gè)層面因素的驅(qū)動(dòng)：個(gè)體層面、技術(shù)層面和社會(huì)層面。個(gè)體層面因素個(gè)體層面因素主要指用戶自身的屬性和特征，包括用戶的認(rèn)知水平、經(jīng)驗(yàn)、需求等。這些因素決定了用戶對(duì)生成式AI的初步認(rèn)知和期望。1.1認(rèn)知水平與經(jīng)驗(yàn)用戶的認(rèn)知水平直接影響其對(duì)生成式AI的理解程度和期望設(shè)定。高認(rèn)知水平的用戶通常對(duì)技術(shù)的底層邏輯和潛在能力有更深入的了解，從而形成更為合理的期望。例如，具備計(jì)算機(jī)科學(xué)背景的用戶可能對(duì)生成式AI的技術(shù)限制有更清晰的認(rèn)識(shí)，從而設(shè)定更為現(xiàn)實(shí)的期望。反之，認(rèn)知水平較低的用戶可能對(duì)生成式AI的能力抱有過(guò)高期望，導(dǎo)致期望與現(xiàn)實(shí)之間的不一致。經(jīng)驗(yàn)也是影響用戶期望的重要因素，使用過(guò)其他類似技術(shù)（如自然語(yǔ)言處理工具）的用戶對(duì)生成式AI的預(yù)期可能更為準(zhǔn)確。【表】展示了不同經(jīng)驗(yàn)水平用戶對(duì)生成式AI期望的差異：?【表】不同經(jīng)驗(yàn)水平用戶對(duì)生成式AI期望的差異經(jīng)驗(yàn)水平對(duì)生成式AI的期望期望合理性無(wú)經(jīng)驗(yàn)高度自動(dòng)化、零錯(cuò)誤率、全功能覆蓋較低低經(jīng)驗(yàn)較高準(zhǔn)確性、一定程度定制化中等中等經(jīng)驗(yàn)較高實(shí)用性、一定程度的限制認(rèn)知較高高經(jīng)驗(yàn)較高靈活性、一定技術(shù)限制認(rèn)知高度合理1.2需求與動(dòng)機(jī)用戶的需求和動(dòng)機(jī)是其期望形成的重要驅(qū)動(dòng)力，不同用戶對(duì)生成式AI的需求不同，從而形成差異化的期望。例如，Contentcreators可能期望生成式AI能夠高效生成高質(zhì)量?jī)?nèi)容；而Researchers可能期望生成式AI能夠提供深度數(shù)據(jù)分析支持?！竟健空故玖擞脩羝谕‥）與需求（D）之間的關(guān)系：E其中C代表認(rèn)知水平，S代表社會(huì)影響。技術(shù)層面因素技術(shù)層面因素主要指生成式AI本身的特性，包括其功能、性能、可靠性等。這些因素直接影響用戶對(duì)生成式AI能力的認(rèn)知和期望。2.1功能與性能生成式AI的功能和性能是其期望形成的重要基礎(chǔ)。功能豐富的生成式AI通常能吸引更多用戶，并引發(fā)更高期望。例如，能夠進(jìn)行多輪對(duì)話的生成式AI相比僅能單次生成文本的工具，更容易引發(fā)高度期望。【表】展示了不同功能生成式AI用戶期望的差異：?【表】不同功能生成式AI用戶期望的差異功能用戶期望期望合理性基礎(chǔ)文本生成高度準(zhǔn)確性、零錯(cuò)誤率較低多輪對(duì)話較高交互性、一定靈活性中等多模態(tài)生成較高實(shí)用性、一定創(chuàng)意性較高綜合分析較高深度分析能力、一定限制認(rèn)知高度合理2.2可靠性與安全性生成式AI的可靠性和安全性直接影響用戶對(duì)其信任程度和期望設(shè)定。高可靠性和安全性的生成式AI更容易引發(fā)用戶的高度期望，而低可靠性和安全性的工具則更容易引發(fā)用戶的失望?！竟健空故玖擞脩羝谕‥）與技術(shù)可靠性（R）之間的關(guān)系：E其中k為常數(shù)，代表用戶對(duì)技術(shù)可靠性的敏感度。社會(huì)層面因素社會(huì)層面因素主要指外部環(huán)境和他人行為對(duì)用戶期望形成的影響，包括社會(huì)文化背景、媒體宣傳、同伴影響等。3.1社會(huì)文化背景社會(huì)文化背景不同，用戶對(duì)生成式AI的期望也可能存在差異。例如，在創(chuàng)新意識(shí)較強(qiáng)的文化背景下，用戶可能對(duì)生成式AI的能力抱有更高期望?！颈怼空故玖瞬煌鐣?huì)文化背景下用戶對(duì)生成式AI期望的差異：?【表】不同社會(huì)文化背景下用戶對(duì)生成式AI期望的差異社會(huì)文化背景用戶期望期望合理性創(chuàng)新型文化高度自動(dòng)化、零錯(cuò)誤率較低傳統(tǒng)型文化較高實(shí)用性、一定技術(shù)限制認(rèn)知較高3.2媒體宣傳與同伴影響媒體宣傳和同伴影響也是影響用戶期望的重要因素，積極的媒體宣傳和同伴推薦能提升用戶對(duì)生成式AI的期望，而消極的宣傳和評(píng)價(jià)則可能降低用戶期望?！竟健空故玖擞脩羝谕‥）與社會(huì)影響（S）之間的關(guān)系：E其中g(shù)為社會(huì)影響對(duì)用戶期望的影響函數(shù)。生成式AI用戶期望的形成是受個(gè)體層面、技術(shù)層面和社會(huì)層面多重因素驅(qū)動(dòng)的復(fù)雜過(guò)程。理解這些因素及其相互作用機(jī)制，有助于更好地評(píng)估用戶效用，并提升用戶對(duì)生成式AI的滿意度。3.1用戶需求識(shí)別與表達(dá)過(guò)程?引言用戶需求識(shí)別是生成式AI（GenerativeAI）系統(tǒng)開(kāi)發(fā)與優(yōu)化的一個(gè)重要環(huán)節(jié)。通過(guò)準(zhǔn)確識(shí)別用戶需求，AI系統(tǒng)可以提供更加個(gè)性化和高效的解決方案。該部分將從期望不一致理論（DisagreementTheory）視角出發(fā)，闡述用戶需求識(shí)別與表達(dá)的流程和方法。?期望不一致理論的應(yīng)用期望不一致理論為理解用戶需求提供了新的視角，該理論認(rèn)為，由于信息的缺失或不對(duì)稱、認(rèn)知偏差等因素，用戶在表達(dá)需求時(shí)可能會(huì)出現(xiàn)不一致的情況，即他們的陳述性和結(jié)果性期望不一致。識(shí)別和量化這些不一致對(duì)于生成式AI系統(tǒng)的反應(yīng)和調(diào)優(yōu)至關(guān)重要。?用戶需求識(shí)別過(guò)程需求識(shí)別的過(guò)程通常包括以下步驟：原始數(shù)據(jù)收集：借助調(diào)研問(wèn)卷、用戶反饋、行為數(shù)據(jù)等途徑收集用戶原始需求信息。需求挖掘與加工：通過(guò)文本挖掘、語(yǔ)義分析等技術(shù)手段，識(shí)別出潛在用戶需求的語(yǔ)義片段和用戶隱含的期望。需求整合與澄清：結(jié)合上下文及用戶即時(shí)反饋，對(duì)用戶需求進(jìn)行整合與澄清，確保理解在一個(gè)與用戶期望一致的框架上進(jìn)行。模型訓(xùn)練與驗(yàn)證：利用機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)技術(shù)，構(gòu)建用戶需求識(shí)別模型，并使用獨(dú)立數(shù)據(jù)集進(jìn)行驗(yàn)證，以提高需求識(shí)別的準(zhǔn)確性和效率。?用戶需求表達(dá)流程用戶需求的表達(dá)流程旨在確保用戶需求能夠清晰且完整地被AI系統(tǒng)捕獲和理解。該流程的關(guān)鍵步驟如下：交互界面設(shè)計(jì)：設(shè)計(jì)友好、簡(jiǎn)潔的交互界面，使用戶能夠方便地輸入和調(diào)整其需求。初步需求采集：通過(guò)文本輸入、語(yǔ)音識(shí)別等方式，收集用戶初步提出的需求。需求反饋與修正：系統(tǒng)根據(jù)采集的信息首先進(jìn)行初步理解和分析，對(duì)需求進(jìn)行反饋并輔助用戶驗(yàn)證和調(diào)整。需求標(biāo)準(zhǔn)化與格式轉(zhuǎn)換：對(duì)用戶需求進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，確保格式統(tǒng)一，便于后續(xù)的分析和處理。?需求識(shí)別與表達(dá)的實(shí)證分析實(shí)證分析采用驗(yàn)證數(shù)據(jù)集和用戶測(cè)試，評(píng)估需求識(shí)別和表達(dá)的效果。常用的方法和指標(biāo)包括：準(zhǔn)確度（Accuracy）：評(píng)估需求被正確識(shí)別的比例。召回率（Recall）：衡量關(guān)鍵需求元素被捕捉的完整性。F1得分（F1Score）：結(jié)合準(zhǔn)確度和召回率，綜合評(píng)估需求識(shí)別模型的性能。?當(dāng)前研究缺口與未來(lái)工作現(xiàn)有的需求識(shí)別研究多集中在主觀評(píng)價(jià)和行為數(shù)據(jù)分析，而實(shí)證分析相對(duì)較少。未來(lái)工作需著重于提高需求識(shí)別的精確性、延長(zhǎng)需求的時(shí)間跨度和提高需求的場(chǎng)景多樣性。用戶需求識(shí)別與表達(dá)是生成式AI構(gòu)建穩(wěn)健用戶基礎(chǔ)的重要環(huán)節(jié)。結(jié)合期望不一致理論和方法論，結(jié)合實(shí)證分析進(jìn)行持續(xù)優(yōu)化，能更好地幫助生成式AI系統(tǒng)適應(yīng)復(fù)雜而多變的用戶需求環(huán)境。3.2用戶對(duì)生成式AI的認(rèn)知構(gòu)建路徑用戶對(duì)生成式AI的認(rèn)知構(gòu)建是一個(gè)動(dòng)態(tài)且復(fù)雜的過(guò)程，涉及信息獲取、經(jīng)驗(yàn)積累、情境反饋等多重因素的交互。根據(jù)期望不一致理論（Expectation-DisconfirmationTheory），用戶的認(rèn)知會(huì)隨著實(shí)際體驗(yàn)與預(yù)期之間的差異而不斷調(diào)整。在生成式AI領(lǐng)域，這一過(guò)程具體表現(xiàn)為以下幾個(gè)階段：（1）信息接收與預(yù)期形成在認(rèn)知構(gòu)建的初始階段，用戶主要通過(guò)廣告宣傳、社交媒體、專業(yè)評(píng)測(cè)等渠道獲取關(guān)于生成式AI的信息。這些信息塑造了用戶對(duì)AI能力、應(yīng)用場(chǎng)景及價(jià)值的初步預(yù)期。例如，某用戶在閱讀科技新聞后可能預(yù)期生成式AI能夠高效完成寫(xiě)作任務(wù)，此時(shí)的認(rèn)知模型可表示為：預(yù)期（2）體驗(yàn)評(píng)估與驗(yàn)證（或證偽）用戶通過(guò)實(shí)際交互（如使用AI工具完成某項(xiàng)任務(wù)）來(lái)驗(yàn)證或修正其預(yù)期。根據(jù)期望不一致理論的分類，實(shí)際體驗(yàn)可能產(chǎn)生三種結(jié)果：確認(rèn)（Confirmation）、弱證偽（WeakDisconfirmation）和強(qiáng)證偽（StrongDisconfirmation）。具體表現(xiàn)如下表所示：體驗(yàn)類型實(shí)際結(jié)果與預(yù)期的對(duì)比認(rèn)知調(diào)整方式確認(rèn)實(shí)際效果與預(yù)期高度一致強(qiáng)化原有認(rèn)知，提升信任度弱證偽部分效果符合預(yù)期，部分不符調(diào)整認(rèn)知邊界，細(xì)化能力邊界認(rèn)知強(qiáng)證偽實(shí)際效果遠(yuǎn)低于預(yù)期降低信任度，甚至觸發(fā)負(fù)面認(rèn)知重構(gòu)以“用戶預(yù)期AI能完美生成商業(yè)報(bào)告”為例，若實(shí)際輸出質(zhì)量低，則可能觸發(fā)強(qiáng)證偽，導(dǎo)致用戶改為預(yù)期“AI在輔助數(shù)據(jù)整理方面有一定作用，但不適合獨(dú)立生成報(bào)告”。這一調(diào)整過(guò)程可通過(guò)認(rèn)知調(diào)整函數(shù)模型表示為：調(diào)整后的認(rèn)知（3）情境依賴的認(rèn)知修正用戶的認(rèn)知構(gòu)建并非一成不變，而是受情境因素的影響。例如，當(dāng)用戶在不同任務(wù)場(chǎng)景下（如科研寫(xiě)作vs.

內(nèi)容創(chuàng)作）使用生成式AI時(shí)，其認(rèn)知模型會(huì)根據(jù)任務(wù)匹配度進(jìn)行動(dòng)態(tài)修改。某一用戶的情境化認(rèn)知可表示為多階段貝葉斯更新模型：P其中P能力代表用戶對(duì)AI通用能力的先驗(yàn)認(rèn)知，P?小結(jié)用戶對(duì)生成式AI的認(rèn)知構(gòu)建是一個(gè)螺旋式演進(jìn)的過(guò)程，預(yù)期與體驗(yàn)的交互驅(qū)動(dòng)其認(rèn)知模型不斷調(diào)整。這一機(jī)制不僅解釋了用戶信任的建立過(guò)程，也為產(chǎn)品優(yōu)化（如目標(biāo)場(chǎng)景精準(zhǔn)定位）提供了理論依據(jù)。3.2.1技術(shù)特性認(rèn)知的形成過(guò)程生成式AI用戶對(duì)其技術(shù)特性的認(rèn)知并非一蹴而就，而是一個(gè)動(dòng)態(tài)演變的復(fù)雜過(guò)程。這一過(guò)程的起始階段通?；谟脩臬@取的信息，如產(chǎn)品說(shuō)明、使用教程、社交媒體討論以及專業(yè)評(píng)論等。這些信息構(gòu)成了用戶認(rèn)知的初始框架，為用戶提供了一個(gè)關(guān)于生成式AI基本功能和潛在應(yīng)用場(chǎng)景的初步印象。在這一階段，用戶往往會(huì)根據(jù)個(gè)人經(jīng)驗(yàn)、知識(shí)背景以及信息來(lái)源的可信度對(duì)其進(jìn)行篩選和評(píng)估。在接收信息的基礎(chǔ)上，用戶會(huì)進(jìn)入認(rèn)知加工階段。該階段涉及用戶對(duì)信息的深度解析和內(nèi)在邏輯的構(gòu)建，研究表明，用戶在加工信息時(shí)傾向于采用啟發(fā)式和系統(tǒng)性兩種策略。啟發(fā)式策略是指用戶在信息不足的情況下，通過(guò)簡(jiǎn)化和快速判斷來(lái)形成認(rèn)知；而系統(tǒng)性策略則涉及用戶對(duì)信息的全面分析，從而形成更為深入的認(rèn)知。這一階段可以通過(guò)以下公式來(lái)描述用戶的認(rèn)知加工程度：認(rèn)知加工程度在認(rèn)知加工階段，用戶會(huì)不斷與他人交流、分享經(jīng)驗(yàn)，從而獲取更多的反饋和觀點(diǎn)，進(jìn)一步豐富和完善其認(rèn)知體系。這一階段不僅依賴于外部信息輸入，還與用戶的內(nèi)在動(dòng)機(jī)和需求密切相關(guān)。例如，用戶可能因?yàn)楣ぷ餍枨?、興趣愛(ài)好或其他實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景而對(duì)生成式AI的某些特性產(chǎn)生特別關(guān)注和深入理解。最終，用戶的認(rèn)知形成了一個(gè)相對(duì)穩(wěn)定的結(jié)構(gòu)，其中包括對(duì)生成式AI的功能特性、性能表現(xiàn)、應(yīng)用價(jià)值等方面的綜合評(píng)價(jià)。這一認(rèn)知結(jié)構(gòu)不僅影響用戶的使用決策，還可能對(duì)其使用行為產(chǎn)生長(zhǎng)期影響。例如，如果用戶認(rèn)為生成式AI能夠有效提升工作效率，他們可能會(huì)更頻繁地使用相關(guān)功能，從而形成使用習(xí)慣。用戶的認(rèn)知形成過(guò)程可以用以下表格來(lái)具體描述：階段主要特征影響因素信息獲取初步了解生成式AI的基本功能和潛在應(yīng)用場(chǎng)景產(chǎn)品說(shuō)明、使用教程、社交媒體討論、專業(yè)評(píng)論等認(rèn)知加工深度解析和內(nèi)在邏輯構(gòu)建，采用啟發(fā)式和系統(tǒng)性策略信息質(zhì)量、用戶知識(shí)、啟發(fā)式策略、系統(tǒng)性策略交流反饋獲取更多反饋和觀點(diǎn)，進(jìn)一步豐富和完善認(rèn)知體系用戶交流、經(jīng)驗(yàn)分享、內(nèi)在動(dòng)機(jī)、實(shí)際需求認(rèn)知形成形成相對(duì)穩(wěn)定的認(rèn)知結(jié)構(gòu)，綜合評(píng)價(jià)生成式AI的功能特性、性能表現(xiàn)、應(yīng)用價(jià)值等使用決策、使用行為、長(zhǎng)期影響通過(guò)這一過(guò)程，用戶逐漸形成了對(duì)生成式AI技術(shù)特性的全面認(rèn)知，為后續(xù)的使用行為和價(jià)值評(píng)估奠定了基礎(chǔ)。3.2.2使用場(chǎng)景感知的演變路徑使用場(chǎng)景感知是生成式AI用戶效用評(píng)估中的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，它指的是用戶對(duì)于生成式AI能夠在何種場(chǎng)景下提供有效支持的認(rèn)知。隨著生成式AI技術(shù)的不斷發(fā)展和應(yīng)用領(lǐng)域的不斷拓展，用戶的使用場(chǎng)景感知也呈現(xiàn)出動(dòng)態(tài)演變的特征。以下將從認(rèn)知、探索、應(yīng)用和深化四個(gè)階段，詳細(xì)闡述使用場(chǎng)景感知的演變路徑。（1）認(rèn)知階段在認(rèn)知階段，用戶對(duì)生成式AI的使用場(chǎng)景感知主要來(lái)自于對(duì)其功能的初步了解和宣傳推廣。這一階段，用戶往往對(duì)生成式AI的應(yīng)用場(chǎng)景持有較為理想化的預(yù)期，認(rèn)為其能夠解決各種復(fù)雜問(wèn)題，并提供高度智能化和個(gè)性化的服務(wù)。然而由于缺乏實(shí)際使用經(jīng)驗(yàn)，用戶對(duì)生成式AI的局限性認(rèn)識(shí)不足，其使用場(chǎng)景感知也存在較大的模糊性。狀態(tài)特征使用場(chǎng)景感知用戶行為主要影響因素功能認(rèn)知了解生成式AI的基本功能和潛在用途搜尋相關(guān)信息、關(guān)注產(chǎn)品發(fā)布宣傳推廣、技術(shù)文檔、社交媒體預(yù)期形成基于理想化的功能認(rèn)知，形成對(duì)應(yīng)用場(chǎng)景的初步預(yù)期假設(shè)生成式AI能夠解決自身面臨的特定問(wèn)題個(gè)人需求、行業(yè)趨勢(shì)、專家觀點(diǎn)（2）探索階段在探索階段，用戶開(kāi)始嘗試使用生成式AI，并通過(guò)實(shí)際操作逐步了解其能力和局限性，從而對(duì)使用場(chǎng)景感知進(jìn)行調(diào)整。在這一階段，用戶往往會(huì)根據(jù)自身需求，選擇不同的應(yīng)用場(chǎng)景進(jìn)行嘗試，例如文案創(chuàng)作、內(nèi)容像生成、代碼編寫(xiě)等。通過(guò)不斷的試錯(cuò)和反饋，用戶逐漸建立起對(duì)生成式AI使用場(chǎng)景的更清晰認(rèn)識(shí)。狀態(tài)特征使用場(chǎng)景感知用戶行為主要影響因素功能驗(yàn)證驗(yàn)證生成式AI在特定場(chǎng)景下的實(shí)際表現(xiàn)嘗試不同的輸入和設(shè)置、對(duì)比輸出結(jié)果實(shí)際操作經(jīng)驗(yàn)、任務(wù)需求、系統(tǒng)性能局限性認(rèn)知認(rèn)識(shí)到生成式AI在處理復(fù)雜任務(wù)時(shí)的局限性調(diào)整預(yù)期、尋求替代方案或與其他工具結(jié)合使用任務(wù)難度、數(shù)據(jù)質(zhì)量、模型能力（3）應(yīng)用階段在應(yīng)用階段，用戶已經(jīng)對(duì)生成式AI的使用場(chǎng)景有了較為深入的了解，并能夠根據(jù)自身需求，靈活選擇和應(yīng)用不同的場(chǎng)景。在這一階段，用戶往往會(huì)將生成式AI融入到日常工作或?qū)W習(xí)中，并將其作為提高效率、解決問(wèn)題的重要工具。狀態(tài)特征使用場(chǎng)景感知用戶行為主要影響因素場(chǎng)景定制基于自身需求，定制生成式AI的應(yīng)用場(chǎng)景優(yōu)化輸入策略、調(diào)整參數(shù)設(shè)置、結(jié)合其他工具使用個(gè)人習(xí)慣、工作流程、項(xiàng)目需求效率提升認(rèn)識(shí)到生成式AI在提高工作效率方面的價(jià)值逐步替代部分人工操作、擴(kuò)大應(yīng)用范圍任務(wù)重復(fù)性、復(fù)雜度、生成質(zhì)量（4）深化階段在深化階段，用戶對(duì)生成式AI的使用場(chǎng)景感知達(dá)到了一個(gè)新的高度，他們不僅能夠熟練地應(yīng)用生成式AI，還能夠預(yù)測(cè)其未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)，并將其融入到更長(zhǎng)遠(yuǎn)的規(guī)劃和創(chuàng)新中。這一階段，用戶往往會(huì)積極探索生成式AI與其他技術(shù)的結(jié)合，例如與大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)的融合，以創(chuàng)造更大的價(jià)值。狀態(tài)特征使用場(chǎng)景感知用戶行為主要影響因素創(chuàng)新應(yīng)用探索生成式AI在新興領(lǐng)域和跨界場(chǎng)景中的應(yīng)用潛力參與創(chuàng)新項(xiàng)目、提出新的應(yīng)用方案技術(shù)發(fā)展、行業(yè)趨勢(shì)、創(chuàng)新思維價(jià)值創(chuàng)造認(rèn)識(shí)到生成式AI在推動(dòng)創(chuàng)新、創(chuàng)造價(jià)值方面的潛力不斷尋求新的應(yīng)用場(chǎng)景、推動(dòng)技術(shù)進(jìn)步戰(zhàn)略規(guī)劃、政策支持、社會(huì)需求使用場(chǎng)景感知的演變路徑可以用以下公式表示：使用場(chǎng)景感知其中f表示演變函數(shù)，它受到功能認(rèn)知、實(shí)際體驗(yàn)、預(yù)期調(diào)整和需求變化等多個(gè)因素的影響。通過(guò)這個(gè)公式，我們可以更清晰地理解使用場(chǎng)景感知的演變過(guò)程，并為其后續(xù)研究和應(yīng)用提供理論指導(dǎo)?？偠灾褂脠?chǎng)景感知的演變路徑是一個(gè)動(dòng)態(tài)的過(guò)程，它隨著技術(shù)的進(jìn)步、應(yīng)用領(lǐng)域的拓展以及用戶需求的不斷變化而不斷演進(jìn)。深入理解這一演變路徑，對(duì)于評(píng)估生成式AI的用戶效用具有重要意義。3.3影響用戶期望的關(guān)鍵因素建模用戶期望用戶體驗(yàn)的核心元素之一，其構(gòu)建涉及多種因素。為了深入理解這些因素并精準(zhǔn)建模，我們首先需要辨識(shí)出哪些關(guān)鍵屬性能夠?qū)τ脩羝谕a(chǎn)生顯著影響。這一過(guò)程稱為“影響因素分析”。在理論與實(shí)證研究結(jié)合的框架內(nèi)，影響用戶期望的關(guān)鍵因素可以歸結(jié)為如下類別：功能完備性(FeatureCompleteness)：此維度關(guān)注已經(jīng)發(fā)生的維度，諸如產(chǎn)品或服務(wù)提供的功能數(shù)量、多樣性和范圍等。高功能完備性通常被用戶視作期望得到滿足的標(biāo)志，實(shí)際體驗(yàn)與期望之間的匹配度亦受這一維度影響顯著。服務(wù)質(zhì)量(ServiceQuality)：包括響應(yīng)速度、信息完整性以及問(wèn)題解決的準(zhǔn)確性等方面。用戶往往期望良好的服務(wù)質(zhì)量，然而實(shí)際體驗(yàn)可能因企業(yè)內(nèi)部管理和資源分配不同而存在差異。用戶友好性(User-FriendlyDesign)：涉及到產(chǎn)品的直觀性、易用性和可訪問(wèn)性，用戶期望能夠無(wú)障礙地進(jìn)行交互和完成任務(wù)。高用戶友好性的產(chǎn)品更易于滿足用戶的期望。個(gè)性定制(Personalization)：根據(jù)用戶的特定偏好和行為提供個(gè)性化的互動(dòng)體驗(yàn)。平臺(tái)通過(guò)收集用戶數(shù)據(jù)以提供定制化的服務(wù)和內(nèi)容，這能顯著影響用戶滿意度和期望值。響應(yīng)性(Responsiveness)：即平臺(tái)對(duì)用戶請(qǐng)求和反饋的有效、及時(shí)響應(yīng)。用戶往往期望平臺(tái)能夠迅速并準(zhǔn)確回應(yīng)用戶需求并給出解決方案。基于以上分類，我們可以構(gòu)建一系列模型來(lái)定量分析這些關(guān)鍵因素對(duì)用戶期望值的影響。例如，一個(gè)可能采用的多變量線性回歸模型框架如下：E在此式中，Ep是用戶期望的度量，包括主觀反饋與滿意度評(píng)分等；βi是每個(gè)自變量（例如功能完備性、服務(wù)質(zhì)量等）對(duì)用戶期望的相應(yīng)系數(shù)；各自變量如Fc通過(guò)數(shù)據(jù)收集和回歸分析，研究者可確定哪些因素對(duì)用戶期望的影響最大，并據(jù)此改善相關(guān)影響了用戶期望的措施，以達(dá)到預(yù)期用戶體驗(yàn)的優(yōu)化，從而定義“生成式AI用戶期望最佳實(shí)踐”的基準(zhǔn)模型。在分析各個(gè)因素對(duì)用戶期望的影響時(shí)，也需要注意潛在的相互作用和上下文依賴。例如，服務(wù)質(zhì)量和用戶友好性的關(guān)系，以及在不同產(chǎn)品類型中的差異等，都應(yīng)納入考量并適當(dāng)調(diào)整建模策略。因此接下來(lái)我們會(huì)嘗試構(gòu)建一個(gè)更為全面的模型，不僅概述上述分析，而且納入多種可能的交互關(guān)系，以期提供一個(gè)詳實(shí)和精確的用戶期望地內(nèi)容。這種詳盡的建模分析為制定預(yù)期管理策略提供了數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的有效路徑，開(kāi)辟了理解和優(yōu)化生成式AI相關(guān)用戶期望的新前沿。3.3.1個(gè)人層面因素在生成式AI用戶效用評(píng)估中，個(gè)人層面的因素對(duì)用戶效用感知具有顯著影響。這些因素主要包括用戶特征、心理狀態(tài)和使用情境等。用戶特征涵蓋用戶的年齡、教育程度、技術(shù)熟練度等，這些特征直接影響用戶對(duì)生成式AI的接受程度和使用效率。例如，教育程度較高的用戶通常更能夠理解生成式AI的功能和優(yōu)勢(shì)，從而對(duì)其效用感知更高。心理狀態(tài)也是影響用戶效用的關(guān)鍵因素，用戶的信任度、焦慮感和期望值等心理因素，會(huì)使其在使用生成式AI時(shí)產(chǎn)生不同的效用體驗(yàn)。例如，用戶對(duì)生成式AI的信任度越高，其在使用過(guò)程中遇到的困難越少，感知到的效用也就越高。反之，如果用戶對(duì)生成式AI存在焦慮感，可能會(huì)在使用過(guò)程中遇到過(guò)多的不確定性，從而降低其效用感知。使用情境同樣對(duì)用戶效用感知產(chǎn)生重要影響，不同的使用情境下，用戶對(duì)生成式AI的需求和期望不同，進(jìn)而影響其效用感知。例如，在學(xué)術(shù)研究場(chǎng)景中，用戶可能更看重生成式AI的準(zhǔn)確性和創(chuàng)造性；而在日常娛樂(lè)場(chǎng)景中，用戶可能更關(guān)注其便捷性和趣味性。為了更直觀地展示個(gè)人層面因素對(duì)用戶效用的影響，我們可以構(gòu)建一個(gè)簡(jiǎn)化的效用評(píng)估模型。假設(shè)用戶效用U受用戶特征P、心理狀態(tài)M和使用情境S的共同影響，可以用以下公式表示：U其中用戶特征P可以進(jìn)一步細(xì)分為年齡A、教育程度E和技術(shù)熟練度T等具體指標(biāo)；心理狀態(tài)M包括信任度C、焦慮感An和期望值Ev等；使用情境S可以分為學(xué)術(shù)研究場(chǎng)景Sa具體的個(gè)人層面因素及其影響可以通過(guò)以下表格進(jìn)行展示：因素類別具體因素影響描述用戶特征年齡年齡越大，技術(shù)熟練度可能越低，但對(duì)生成式AI的需求可能越高教育程度教育程度越高，理解能力越強(qiáng)，對(duì)生成式AI的效用感知越高技術(shù)熟練度技術(shù)熟練度越高，使用效率越高，感知到的效用越高心理狀態(tài)信任度信任度越高，感知到的效用越高焦慮感焦慮感越高，感知到的效用越低期望值期望值越高，不滿足時(shí)感知到的效用越低使用情境學(xué)術(shù)研究場(chǎng)景更看重準(zhǔn)確性和創(chuàng)造性，感知到的效用較高日常娛樂(lè)場(chǎng)景更看重便捷性和趣味性，感知到的效用較高通過(guò)上述分析，我們可以更深入地理解個(gè)人層面因素對(duì)生成式AI用戶效用的影響，為生成式AI的優(yōu)化和應(yīng)用提供理論支持。3.3.2系統(tǒng)層面因素系統(tǒng)層面因素在生成式AI用戶效用評(píng)估中扮演著重要角色。這些因素直接影響用戶對(duì)AI系統(tǒng)的期望和體驗(yàn)，進(jìn)而影響用戶效用評(píng)估的結(jié)果。以下是關(guān)于系統(tǒng)層面因素的詳細(xì)分析：（一）系統(tǒng)性能與穩(wěn)定性系統(tǒng)性能是影響用戶期望和體驗(yàn)的關(guān)鍵因素之一，生成式AI系統(tǒng)的運(yùn)行速度和準(zhǔn)確性直接影響用戶對(duì)系統(tǒng)的評(píng)價(jià)。如果系統(tǒng)性能不佳，可能導(dǎo)致用戶在實(shí)際使用中的體驗(yàn)與預(yù)期存在差距，從而影響用戶效用評(píng)估結(jié)果。此外系統(tǒng)的穩(wěn)定性也是用戶關(guān)注的重要方面，不穩(wěn)定的系統(tǒng)可能導(dǎo)致用戶在使用過(guò)程中遇到各種問(wèn)題，降低用戶對(duì)系統(tǒng)的信任度和滿意度。（二）系統(tǒng)界面與交互設(shè)計(jì)良好的系統(tǒng)界面和交互設(shè)計(jì)對(duì)于提升用戶體驗(yàn)至關(guān)重要，界面是否友好、操作是否便捷、反饋是否及時(shí)等方面都會(huì)影響用戶的期望和體驗(yàn)。如果系統(tǒng)界面設(shè)計(jì)不合理，或者交互過(guò)程存在障礙，可能導(dǎo)致用戶在實(shí)際使用中的體驗(yàn)與預(yù)期不符，進(jìn)而影響用戶效用評(píng)估結(jié)果。（三）智能化程度與個(gè)性化服務(wù)生成式AI系統(tǒng)的智能化程度直接影響用戶的期望和滿意度。隨著技術(shù)的發(fā)展，用戶對(duì)AI系統(tǒng)的智能化程度有更高的要求。如果系統(tǒng)無(wú)法滿足用戶的期望，可能導(dǎo)致用戶對(duì)其評(píng)價(jià)降低。此外個(gè)性化服務(wù)也是影響用戶體驗(yàn)的重要因素，系統(tǒng)能否根據(jù)用戶的習(xí)慣和需求提供個(gè)性化的服務(wù)，對(duì)于提升用戶體驗(yàn)和滿意度至關(guān)重要。表：系統(tǒng)層面因素影響生成式AI用戶效用評(píng)估的概述系統(tǒng)層面因素影響系統(tǒng)性能與穩(wěn)定性用戶體驗(yàn)、信任度和滿意度系統(tǒng)界面與交互設(shè)計(jì)用戶期望、操作便捷性和反饋及時(shí)性智能化程度與個(gè)性化服務(wù)用戶滿意度和忠誠(chéng)度公式：用戶效用評(píng)估得分=f(系統(tǒng)性能，界面設(shè)計(jì)，智能化程度，個(gè)性化服務(wù))其中f代表函數(shù)關(guān)系，表示各因素對(duì)用戶效用評(píng)估的綜合影響。系統(tǒng)層面因素如系統(tǒng)性能與穩(wěn)定性、系統(tǒng)界面與交互設(shè)計(jì)以及智能化程度與個(gè)性化服務(wù)等對(duì)生成式AI用戶效用評(píng)估具有重要影響。在評(píng)估過(guò)程中應(yīng)充分考慮這些因素，以更準(zhǔn)確地反映用戶的實(shí)際體驗(yàn)和需求。3.3.3使用情境因素在探討生成式AI用戶效用評(píng)估時(shí)，使用情境因素是一個(gè)不可忽視的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。情境因素不僅影響用戶對(duì)AI技術(shù)的接受程度，還直接關(guān)系到其效用的發(fā)揮。以下將從多個(gè)維度詳細(xì)闡述這些情境因素。（1）技術(shù)成熟度與適配性技術(shù)成熟度是評(píng)估生成式AI應(yīng)用效用的重要前提。隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步，生成式AI在內(nèi)容像生成、文本創(chuàng)作、語(yǔ)音識(shí)別等領(lǐng)域的性能已得到顯著提升。然而在不同應(yīng)用場(chǎng)景中，技術(shù)的成熟度仍存在差異。例如，在醫(yī)療診斷領(lǐng)域，生成式AI需要高度精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)處理能力，而在藝術(shù)創(chuàng)作領(lǐng)域，則更注重創(chuàng)意的表達(dá)。因此在評(píng)估生成式AI的用戶效用時(shí)，必須充分考慮技術(shù)成熟度與特定應(yīng)用場(chǎng)景的適配性。（2）用戶特征與需求用戶特征與需求對(duì)生成式AI的效用評(píng)估同樣具有重要影響。不同年齡、性別、教育背景的用戶對(duì)生成式AI技術(shù)的接受程度和期望存在顯著差異。例如，年輕用戶可能更傾向于使用生成式AI進(jìn)行創(chuàng)意表達(dá)和娛樂(lè)，而老年用戶則可能更關(guān)注其在實(shí)際生活中的輔助作用。此外用戶在特定情境下的需求也會(huì)影響其對(duì)生成式AI的效用評(píng)價(jià)。例如，在緊急情況下，用戶可能更看重生成式AI的快速響應(yīng)和準(zhǔn)確決策能力。（3）社會(huì)文化環(huán)境社會(huì)文化環(huán)境對(duì)生成式AI用戶效用的評(píng)估也具有重要意義。不同地區(qū)的