人类对人工智能信任的接受度及脑认知机制研究:实证研究与神经科学实验的元分析OA北大核心CHSSCDCSSCICSTPCD

人工智能技术广泛渗透到工作与生活的各方面,在带来巨大变革的同时,其自身固有的不确定性、脆弱性和恐怖谷效应,使得用户对其采纳抱有怀疑与犹豫的态度。人类对人工智能的信任问题由此产生。基于此,本文将信任纳入传统的技术接受模型之中,探讨在人工智能的使用环境下,信任与感知易用性、感知有用性和系统采纳意愿之间的关系。同时,将信任分为认知信任和情绪信任两个维度,研究了这两个维度的前因:透明度和拟人化。通过实证研究文献的元分析,验证了包含信任元素的人工智能接受模型的有效性。进一步,通过脑成像元分析方法,研究了信任概念在人类大脑中的发生位置和运行机理。研究结果表明:(1)信任对于技术接受模型中的感知有用性、感知易用性和采纳意愿均有显著的正向影响,证明信任是驱动模型中上述结构的重要因素。(2)信任区分为认知信任和情绪信任,透明度和拟人化分别是认知信任和情绪信任的重要前因。(3)信任的心理理念主要发生在大脑的壳核和颞上回,壳核的激活表征对奖励的预期,颞上回的激活表征同理心的激发,这些证据揭示了人机协作过程中“信任”的神经生理机制。本研究以信任为核心,拓展了人工智能使用环境下的技术接受模型,同时揭示了人类对人工智能信任的脑认知机制。这些理论成果为采纳人工智能技术的企业正确实施该项技术,提升用户的可信度提供了管理启示。