生成式人工智能平臺持續使用意愿研究

陳金海?何騰?馬洪梅?盧亦天

摘要：ChatGPT作為生成式人工智能平臺新興技術，探究生成式人工智能平臺用戶持續使用意愿的外部因素影響以及相關的作用機理，以S-O-R理論為邏輯框架，同時結合TAM、D&M模型以及習慣理論，構建研究模型由外部刺激、機體感知以及用戶反應，通過問卷數據分析進行外部因素和用戶感知內部因素對持續使用意愿影響的實證檢驗。研究結果表明，便利性、智能性、信息質量等外部因素同時對持續使用意愿產生間接的正向影響且習慣起到正向調節滿意度與持續使用意愿的作用。

關鍵詞：人工智能；ChatGPT；S-O-R理論；研究模型

一、前言

經過70余年的發展，人工智能使人類進入信息產業革命時代，達到認識和改造客觀世界能力的高峰[1]。2022年11月30日，美國公司OpenAI發布了一款算法強大、用途廣泛的大型語言模型——ChatGPT。作為生成式人工智能平臺技術的最新應用產品，ChatGPT能夠理解和生成自然語言文本，并在各種應用場景中發揮作用，如自動問答、智能客服、語音識別等。隨著ChatGPT推出后火速走紅，全球互聯網巨頭微軟，在短時間內推出類GPT技術的新款必應搜索引擎[2]。

作為新近推出的技術產品，目前社會公眾對于生成式人工智能平臺的持續使用意愿尚不明朗。用戶持續使用是新技術成功的關鍵指標。生成式人工智能技術和其他信息技術一樣，使用滿意程度和持續使用意愿決定了技術的發展和應用場景。因此，探索影響生成式人工智能平臺持續使用意愿的因素，對于技術的更新迭代和場景應用具有極其重要的意義。

鑒于此，本研究將結合技術接受模型和刺激有機體反應模型，探究生成式人工智能平臺使用者持續使用意愿的外部因素影響以及相關的作用機理，為國內研究和技術開發者提出科學有效的建議。本研究不僅將為相關研究做出理論貢獻，同時也會為促進生成式人工智能平臺的技術完善和商業化應用開發提供一定的借鑒意義。

二、研究基礎及假設

（一）技術接受模型

技術接受模型即TAM，此模型以理性行為理論為根基，同時參考期望理論模型、自我效能理論、投入產出理論等建立，以探討感知有用性和感知易用性及外部影響因素等對用戶行為態度及使用意愿的影響。TAM被廣泛用于解釋或預測信息技術的使用意愿，探究使用者對信息技術的接受程度，本研究以模型理論作為研究基礎，選取Davis于1996年修正后的TAM（如圖1所示），在生成式人工智能平臺領域，探究信息技術使用者對這項技術的接受程度[3]。

（二）TAM與ChatGPT持續使用意愿

TAM本身對于外部變量沒有進行嚴格的規定，在前人的研究基礎上，本研究選擇以S-O-R理論為邏輯框架，同時結合TAM、D&M信息系統成功模型探索外部刺激和機體感知如何作用于ChatGPT的用戶持續使用意愿。

1.技術特征假設——便利性、智能性以及信息質量

在信息系統研究領域中，信息系統成功模型指出系統質量和信息質量是影響信息系統能否取得成功的關鍵因素，會影響到使用者的行為意圖和實際使用情況，而生成式人工智能平臺技術作為當今最前沿的信息系統技術，在研究以ChatGPT為代表的生成式人工智能平臺使用者持續使用意愿時，系統質量和信息質量成為外部因素的首要選擇。

在人工智能領域，有學者在其研究中指出，人工智能的基本特征為：智能性、便利性等。便利性指以ChatGPT為代表的生成式人工智能平臺可以為信息技術使用者提供隨時隨地的服務、通過機器學習實時更新搜索引擎信息，以及可以理解人的語言習慣與使用者進行正常的溝通交流，僅需一臺電子設備，就可以成為使用者的助手，協助信息使用者解決各類問題，在整個服務周期的每個關鍵點提供主動協助的特征。據此，本研究提出如下假設：

H1：便利性顯著提高用戶對ChatGPT的滿意度。

智能性指以ChatGPT為代表的生成式人工智能平臺通過對信息技術使用者自然語言的學習和理解，做出及時反饋，從而提供有效結果的能力[4]。對于ChatGPT來說，有效處理、生成及有效信息傳輸是提高用戶滿意程度的重要途徑。據此，本研究提出如下假設：

H2：智能性正向顯著影響用戶對ChatGPT的滿意度。

基于前人的研究，本研究將信息質量定義為“ChatGPT與用戶進行自然語言交互時，ChatGPT反饋答案的質量，包括信息的可靠性、相關性、完整性等”。信息質量與信息技術使用者態度之間的關系已經被許多學者證實，例如，信息系統成功模型中，認為系統質量和信息質量是信息系統成功的關鍵因素。據此，本研究做出如下假設：

H3：信息質量正向顯著影響用戶對ChatGPT的滿意度。

2.滿意度與持續使用意愿

1963年，Cyert等把用戶滿意度定義為“用戶預期信息系統能夠滿足其信息需求的程度”。近年研究將信息技術使用者的滿意度定義為用戶在使用信息技術產品前的心理預期和實際體驗信息技術產品之后所產生的心理感知總和。信息技術使用滿意度是指用戶對使用信息技術服務的滿意程度，而在技術采納與利用整合理論（UTAUT）和大量基于信息系統用戶的持續使用模型（ECM-IT）研究中，發現信息技術的用戶使用滿意度會使用戶對該技術持續使用意愿產生顯著正向影響。因此，本研究做出假設如下：

H4：ChatGPT用戶滿意度正向顯著影響用戶持續使用意愿。

3.用戶使用習慣的調節作用

前有學者將用戶習慣定義為基于先前經驗，用戶自動采取某種行為模式的無意識活動。基于此，本研究將習慣變量定義為“信息技術使用者在使用ChatGPT時，對特定線索自動反應并達到既定目標或狀態的一系列活動，常表現為固化思維或無意識重復行為，具有自發性、穩定性和高效性等特性”，習慣能夠調節用戶滿意度這一前變量與后續行為意向之間的關系：當用戶在習慣的影響下，做出某項無意識重復行為時，因其沒有復雜的反應過程，一方面節約了認知成本，提高了行為效率；另一方面降低了前一變量用戶滿意度對后一變量持續使用意愿的影響作用。因此，本研究提出相關假設：

H5：習慣對ChatGPT滿意度和持續使用意向之間的正向調節作用。

根據上述研究假設，本研究的研究模型如圖2所示。

三、 研究方法與設計

（一）量表及問卷設計

本研究各個變量的測量項目均借鑒已有研究的成熟量表。為確保整體量表質量，本研究采取翻譯——回譯方法；對有相關經驗的研究團隊進行訪談，進行預調研并對結果進行分析，進一步修正題項，形成最終問卷。問卷共包括兩個部分，第一部分是對受訪者的基本情況進行調查；第二部分是針對便利性、智能性、信息質量、滿意度、習慣以及持續使用意愿，共設計22個測量項。

（二）數據收集

本研究調查問卷的發放途徑主要有兩種：從事相關技術工作的從業者是技術的參與者，不僅了解相關技術的壁壘和優勢，也對用戶使用需求有一定的了解，固本研究選擇通過技術論壇作為發放途徑之一；二是通過主流問卷發放平臺上發布問卷用于調查擁有相關使用經驗的受訪者。最后，調查回收完整問卷400份，通過手動剔除無效問卷43份，最終有效問卷為357份。

四、數據分析與研究結果

（一）測量模型檢驗

為驗證測量模型的信度和效度，本研究采用Cronbachs α系數和組合信度（CR）對問卷的信度進行檢驗，采用標準因子載荷和平均方差抽取量（AVE）進行問卷的結構效度檢驗（相關結果見表1）。本研究中各測量項Cronbachs α系數均處于0.79—0.881之間，同時各變量的CR值均大于標準值0.7，因此測量項的組成信度較高。

在效度方面，各測量項的因子荷載處于0.705—0.87之間，均大于0.7的標準，且各變量的平均提取方差值AVE均在0.5的標準以上。綜合以上各項指標測量值，本研究測量模型符合收斂效度的標準。在此基礎上進行模型的區分效度（結果見表2），由結果可知，模型的區分效度也符合要求。

（二）結構模型檢驗

本研究使用多變量數據分析工具AMOS21.0，構建結構方程模型對ChatGTP用戶持續使用意愿的影響因素進行分析。分析結果表明，模型的各項擬合優度指標分別為：SRMR=0.047、CMIN/DF=2.35、GFI=0.94、NFI=0.935、RFI=0.916、IFI=0.962、TLI=0.95、CFI=0.961、RMSEA=0.062。所有指標均符合要求，可以證明模型的整體擬合度良好。

ChatGPT持續使用意愿模型的路徑系數如圖3所示。

模型驗證結果顯示，假設H1、H2、H3和H4均通過顯著性檢驗，如表3所示。

（三）中介效應分析

本研究同時采用bootstrap抽樣方法檢驗滿意度對外部因素和持續使用意愿的中介作用。抽樣次數為5000次，通過間接效應系數的95%置信區間來判斷中介作用是否顯著檢驗。結果如表4所示。

綜合表4可知，便利性（CON）在中介變量滿意度（US）的作用下，正向影響關系顯著（β=0.1654**，t=8.125，p<0.001），直接效應和中介效應分別占總效應的59.6%和41.4%；智能性（INY）在中介變量滿意度的作用下，正相關關系顯著（β=0.1146**，t=5.6153，p<0.001），直接效應和中介效應分別占總效應的53.8%和46.2%；信息質量（IQ）在中介變量滿意度的作用下，正向影響仍顯著（β=0.1775**，t=6.4365，p<0.001），直接效應和中介效應分別占總效應的49.2%和50.8%。綜上，便利性、智能性、信息質量作為外部因素會通過中介變量——滿意度，對用戶的持續使用意愿產生間接影響。

（四）調節作用檢驗

本研究采用SPSS PROCESS3.4宏程序選取Model1進行調節效應分析，通過對原樣本進行有放回的隨機抽樣重新構造樣本分布，共構造5000個樣本，每個樣本容量均為357，得出滿意度與習慣的交互項顯著（β=0.1802，t=2.67，p=0.0078<0.01），95%置信區間CI為[0.0078，0.0477]，置信區間不包括零。因此，習慣顯著正向調節滿意度與持續使用意向的作用，假設H5成立。

五、結論與討論

本研究結合TAM技術接受模型和S-O-R理論，探究生成式人工智能平臺的外部因素對用戶持續使用意愿的影響及其作用機制。研究結果驗證了提出的研究假設，得到的主要結論如下：

（一）用戶滿意度在便利性、智能性、信息質量和用戶持續使用意愿之間具有顯著中介作用。因此，生成式人工智能平臺的便利性、智能性、信息質量越好，用戶使用生成式人工智能平臺的滿意度越高，從而間接提高用戶的持續使用意愿。同時，通過海量數據的預訓練，ChatGPT能不斷提高信息輸出質量和改善用戶使用體驗，最終增大用戶黏性，提高用戶持續使用意愿。

（二）外部刺激因素同樣可以直接影響用戶持續使用意愿。ChatGPT在短時間內吸引了大量用戶訪問使用。用戶滿意度作為用戶在需求滿足的前提下所傳達的積極情緒反應，其形成會受到市場競爭等多方面因素制約。但是，在當前同類競品中，ChatGPT為用戶傳遞的價值無法取代，因此可以在短時間內形成市場壟斷效應。在此情境下，外部刺激（平臺便利性、智能性和信息質量）可以直接影響用戶持續使用意愿。

六、結語

信息技術浪潮推動全球經濟不斷增長，科技進步與創新為人類社會發展提供著源源不斷的動力。ChatGPT技術的出現被視作一場新的生產力革命，不僅可以整合互聯網海量數據，提高用戶生產效率，同時也為國家的現代化治理提供了新的思路。在全球不斷推動生成式人工智能平臺技術的發展背景下，相關各方需進一步關注技術平臺在商業化應用情境中的關鍵成功因素，從而確保技術創新的可持續性和平臺商業價值的可實現性。

參考文獻

[1]鄒蕾，張先鋒.人工智能及其發展應用[J].信息網絡安全，2012（02）：11-13.

[2]Bhattacherjee A .Understanding Information Systems Continuance： An Expectation-Confirmation Model[J].Mis Quarterly，2001，25（03）：351-370.

[3]李書寧，劉一鳴.ChatGPT類智能對話工具興起對圖書館行業的機遇與挑戰[J].圖書館論壇，2023，43（05）：104-110.

[4]冉龍亞，陳濤，孫寧華.技術特性對政務智能聊天機器人初始信任的影響[J].情報雜志，2022，41（07）：138-144.

責任編輯：張津平、尚丹