生成式人工智能平台持续使用意愿研究

陈金海?何腾?马洪梅?卢亦天

摘要：ChatGPT作为生成式人工智能平台新兴技术，探究生成式人工智能平台用户持续使用意愿的外部因素影响以及相关的作用机理，以S-O-R理论为逻辑框架，同時结合TAM、D&M模型以及习惯理论，构建研究模型由外部刺激、机体感知以及用户反应，通过问卷数据分析进行外部因素和用户感知内部因素对持续使用意愿影响的实证检验。研究结果表明，便利性、智能性、信息质量等外部因素同时对持续使用意愿产生间接的正向影响且习惯起到正向调节满意度与持续使用意愿的作用。

关键词：人工智能；ChatGPT；S-O-R理论；研究模型

一、前言

经过70余年的发展，人工智能使人类进入信息产业革命时代，达到认识和改造客观世界能力的高峰[1]。2022年11月30日，美国公司OpenAI发布了一款算法强大、用途广泛的大型语言模型——ChatGPT。作为生成式人工智能平台技术的最新应用产品，ChatGPT能够理解和生成自然语言文本，并在各种应用场景中发挥作用，如自动问答、智能客服、语音识别等。随着ChatGPT推出后火速走红，全球互联网巨头微软，在短时间内推出类GPT技术的新款必应搜索引擎[2]。

作为新近推出的技术产品，目前社会公众对于生成式人工智能平台的持续使用意愿尚不明朗。用户持续使用是新技术成功的关键指标。生成式人工智能技术和其他信息技术一样，使用满意程度和持续使用意愿决定了技术的发展和应用场景。因此，探索影响生成式人工智能平台持续使用意愿的因素，对于技术的更新迭代和场景应用具有极其重要的意义。

鉴于此，本研究将结合技术接受模型和刺激有机体反应模型，探究生成式人工智能平台使用者持续使用意愿的外部因素影响以及相关的作用机理，为国内研究和技术开发者提出科学有效的建议。本研究不仅将为相关研究做出理论贡献，同时也会为促进生成式人工智能平台的技术完善和商业化应用开发提供一定的借鉴意义。

二、研究基础及假设

（一）技术接受模型

技术接受模型即TAM，此模型以理性行为理论为根基，同时参考期望理论模型、自我效能理论、投入产出理论等建立，以探讨感知有用性和感知易用性及外部影响因素等对用户行为态度及使用意愿的影响。TAM被广泛用于解释或预测信息技术的使用意愿，探究使用者对信息技术的接受程度，本研究以模型理论作为研究基础，选取Davis于1996年修正后的TAM（如图1所示），在生成式人工智能平台领域，探究信息技术使用者对这项技术的接受程度[3]。

（二）TAM与ChatGPT持续使用意愿

TAM本身对于外部变量没有进行严格的规定，在前人的研究基础上，本研究选择以S-O-R理论为逻辑框架，同时结合TAM、D&M信息系统成功模型探索外部刺激和机体感知如何作用于ChatGPT的用户持续使用意愿。

1.技术特征假设——便利性、智能性以及信息质量

在信息系统研究领域中，信息系统成功模型指出系统质量和信息质量是影响信息系统能否取得成功的关键因素，会影响到使用者的行为意图和实际使用情况，而生成式人工智能平台技术作为当今最前沿的信息系统技术，在研究以ChatGPT为代表的生成式人工智能平台使用者持续使用意愿时，系统质量和信息质量成为外部因素的首要选择。

在人工智能领域，有学者在其研究中指出，人工智能的基本特征为：智能性、便利性等。便利性指以ChatGPT为代表的生成式人工智能平台可以为信息技术使用者提供随时随地的服务、通过机器学习实时更新搜索引擎信息，以及可以理解人的语言习惯与使用者进行正常的沟通交流，仅需一台电子设备，就可以成为使用者的助手，协助信息使用者解决各类问题，在整个服务周期的每个关键点提供主动协助的特征。据此，本研究提出如下假设：

H1：便利性显著提高用户对ChatGPT的满意度。

智能性指以ChatGPT为代表的生成式人工智能平台通过对信息技术使用者自然语言的学习和理解，做出及时反馈，从而提供有效结果的能力[4]。对于ChatGPT来说，有效处理、生成及有效信息传输是提高用户满意程度的重要途径。据此，本研究提出如下假设：

H2：智能性正向显著影响用户对ChatGPT的满意度。

基于前人的研究，本研究将信息质量定义为“ChatGPT与用户进行自然语言交互时，ChatGPT反馈答案的质量，包括信息的可靠性、相关性、完整性等”。信息质量与信息技术使用者态度之间的关系已经被许多学者证实，例如，信息系统成功模型中，认为系统质量和信息质量是信息系统成功的关键因素。据此，本研究做出如下假设：

H3：信息质量正向显著影响用户对ChatGPT的满意度。

2.满意度与持续使用意愿

1963年，Cyert等把用户满意度定义为“用户预期信息系统能够满足其信息需求的程度”。近年研究将信息技术使用者的满意度定义为用户在使用信息技术产品前的心理预期和实际体验信息技术产品之后所产生的心理感知总和。信息技术使用满意度是指用户对使用信息技术服务的满意程度，而在技术采纳与利用整合理论（UTAUT）和大量基于信息系统用户的持续使用模型（ECM-IT）研究中，发现信息技术的用户使用满意度会使用户对该技术持续使用意愿产生显著正向影响。因此，本研究做出假设如下：

H4：ChatGPT用户满意度正向显著影响用户持续使用意愿。

3.用户使用习惯的调节作用

前有学者将用户习惯定义为基于先前经验，用户自动采取某种行为模式的无意识活动。基于此，本研究将习惯变量定义为“信息技术使用者在使用ChatGPT时，对特定线索自动反应并达到既定目标或状态的一系列活动，常表现为固化思维或无意识重复行为，具有自发性、稳定性和高效性等特性”，习惯能够调节用户满意度这一前变量与后续行为意向之间的关系：当用户在习惯的影响下，做出某项无意识重复行为时，因其没有复杂的反应过程，一方面节约了认知成本，提高了行为效率；另一方面降低了前一变量用户满意度对后一变量持续使用意愿的影响作用。因此，本研究提出相关假设：

H5：习惯对ChatGPT满意度和持续使用意向之间的正向调节作用。

根据上述研究假设，本研究的研究模型如图2所示。

三、 研究方法與设计

（一）量表及问卷设计

本研究各个变量的测量项目均借鉴已有研究的成熟量表。为确保整体量表质量，本研究采取翻译——回译方法；对有相关经验的研究团队进行访谈，进行预调研并对结果进行分析，进一步修正题项，形成最终问卷。问卷共包括两个部分，第一部分是对受访者的基本情况进行调查；第二部分是针对便利性、智能性、信息质量、满意度、习惯以及持续使用意愿，共设计22个测量项。

（二）数据收集

本研究调查问卷的发放途径主要有两种：从事相关技术工作的从业者是技术的参与者，不仅了解相关技术的壁垒和优势，也对用户使用需求有一定的了解，固本研究选择通过技术论坛作为发放途径之一；二是通过主流问卷发放平台上发布问卷用于调查拥有相关使用经验的受访者。最后，调查回收完整问卷400份，通过手动剔除无效问卷43份，最终有效问卷为357份。

四、数据分析与研究结果

（一）测量模型检验

为验证测量模型的信度和效度，本研究采用Cronbachs α系数和组合信度（CR）对问卷的信度进行检验，采用标准因子载荷和平均方差抽取量（AVE）进行问卷的结构效度检验（相关结果见表1）。本研究中各测量项Cronbachs α系数均处于0.79—0.881之间，同时各变量的CR值均大于标准值0.7，因此测量项的组成信度较高。

在效度方面，各测量项的因子荷载处于0.705—0.87之间，均大于0.7的标准，且各变量的平均提取方差值AVE均在0.5的标准以上。综合以上各项指标测量值，本研究测量模型符合收敛效度的标准。在此基础上进行模型的区分效度（结果见表2），由结果可知，模型的区分效度也符合要求。

（二）结构模型检验

本研究使用多变量数据分析工具AMOS21.0，构建结构方程模型对ChatGTP用户持续使用意愿的影响因素进行分析。分析结果表明，模型的各项拟合优度指标分别为：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。所有指标均符合要求，可以证明模型的整体拟合度良好。

ChatGPT持续使用意愿模型的路径系数如图3所示。

模型验证结果显示，假设H1、H2、H3和H4均通过显著性检验，如表3所示。

（三）中介效应分析

本研究同时采用bootstrap抽样方法检验满意度对外部因素和持续使用意愿的中介作用。抽样次数为5000次，通过间接效应系数的95%置信区间来判断中介作用是否显著检验。结果如表4所示。

综合表4可知，便利性（CON）在中介变量满意度（US）的作用下，正向影响关系显著（β=0.1654**，t=8.125，p<0.001），直接效应和中介效应分别占总效应的59.6%和41.4%；智能性（INY）在中介变量满意度的作用下，正相关关系显著（β=0.1146**，t=5.6153，p<0.001），直接效应和中介效应分别占总效应的53.8%和46.2%；信息质量（IQ）在中介变量满意度的作用下，正向影响仍显著（β=0.1775**，t=6.4365，p<0.001），直接效应和中介效应分别占总效应的49.2%和50.8%。综上，便利性、智能性、信息质量作为外部因素会通过中介变量——满意度，对用户的持续使用意愿产生间接影响。

（四）调节作用检验

本研究采用SPSS PROCESS3.4宏程序选取Model1进行调节效应分析，通过对原样本进行有放回的随机抽样重新构造样本分布，共构造5000个样本，每个样本容量均为357，得出满意度与习惯的交互项显著（β=0.1802，t=2.67，p=0.0078<0.01），95%置信区间CI为[0.0078，0.0477]，置信区间不包括零。因此，习惯显著正向调节满意度与持续使用意向的作用，假设H5成立。

五、结论与讨论

本研究结合TAM技术接受模型和S-O-R理论，探究生成式人工智能平台的外部因素对用户持续使用意愿的影响及其作用机制。研究结果验证了提出的研究假设，得到的主要结论如下：

（一）用户满意度在便利性、智能性、信息质量和用户持续使用意愿之间具有显著中介作用。因此，生成式人工智能平台的便利性、智能性、信息质量越好，用户使用生成式人工智能平台的满意度越高，从而间接提高用户的持续使用意愿。同时，通过海量数据的预训练，ChatGPT能不断提高信息输出质量和改善用户使用体验，最终增大用户黏性，提高用户持续使用意愿。

（二）外部刺激因素同样可以直接影响用户持续使用意愿。ChatGPT在短时间内吸引了大量用户访问使用。用户满意度作为用户在需求满足的前提下所传达的积极情绪反应，其形成会受到市场竞争等多方面因素制约。但是，在当前同类竞品中，ChatGPT为用户传递的价值无法取代，因此可以在短时间内形成市场垄断效应。在此情境下，外部刺激（平台便利性、智能性和信息质量）可以直接影响用户持续使用意愿。

六、结语

信息技术浪潮推动全球经济不断增长，科技进步与创新为人类社会发展提供着源源不断的动力。ChatGPT技术的出现被视作一场新的生产力革命，不仅可以整合互联网海量数据，提高用户生产效率，同时也为国家的现代化治理提供了新的思路。在全球不断推动生成式人工智能平台技术的发展背景下，相关各方需进一步关注技术平台在商业化应用情境中的关键成功因素，从而确保技术创新的可持续性和平台商业价值的可实现性。

参考文献

[1]邹蕾，张先锋.人工智能及其发展应用[J].信息网络安全，2012（02）：11-13.

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

[3]李书宁，刘一鸣.ChatGPT类智能对话工具兴起对图书馆行业的机遇与挑战[J].图书馆论坛，2023，43（05）：104-110.

[4]冉龙亚，陈涛，孙宁华.技术特性对政务智能聊天机器人初始信任的影响[J].情报杂志，2022，41（07）：138-144.

责任编辑：张津平、尚丹