人工智能交互积极性量表(AI-IPS)的构建及其与生活满意度和ChatGPT信任度的关联研究

本研究针对ChatGPT等生成式AI的快速普及，开发了人工智能交互积极性量表(AI-IPS)，探究其与AI信任度及生活满意度的关联。研究发现AI-IPS具有良好心理测量特性，与ChatGPT信任度呈强相关(r=.698)，且与生活满意度存在轻度正关联(r=.214)，为理解AI技术接受度提供了新评估工具。

　　

2022年11月，ChatGPT的横空出世标志着生成式人工智能(Generative AI)技术进入大众视野。这种能自动生成文本、图像和音频的技术，虽展现出惊人潜力，却也因"幻觉"(hallucination)问题频遭质疑——例如编造不存在的学术文献。当全球步入AI革命浪潮时，一个关键问题浮出水面：人们究竟如何评估与AI交互的体验？这种体验又如何影响对AI的信任？

为解答这些问题，国外研究团队通过Bilendi & Respondi研究所招募1073名参与者，开发了创新性的人工智能交互积极性量表(AI-Interaction Positivity Scale, AI-IPS)。该量表突破性地量化了人类与AI产品互动时的积极情绪体验和满意度。研究采用横断面设计，结合既有技术接受模型(Technology Acceptance Model)和AI态度量表(ATAI)，通过在线问卷收集数据，重点关注ChatGPT等生成式AI工具的信任度关联因素。

关键技术方法包括：1) 开发包含满意度维度的AI-IPS量表；2) 采用德国专业调查机构Bilendi & Respondi的性别平衡样本(n=1073)；3) 运用心理测量学验证工具信效度；4) 通过回归分析确定ChatGPT信任度的预测因子。

主要研究结果

参与者特征
经严格数据清洗后保留的样本显示，男性在AI接受度、AI-IPS得分及ChatGPT信任度上显著高于女性，而AI恐惧程度较低。

量表验证
AI-IPS展现出优秀的心理测量特性，成为预测ChatGPT信任度的最强变量(r=.698)，其解释力甚至超越传统ATAI量表。

生活满意度关联
发现AI交互积极性与生活满意度存在轻度正相关(r=.214)，暗示两者可能存在双向影响机制，但受限于横断面设计无法确定因果。

讨论与意义
这项发表在《Computers in Human Behavior》的研究具有多重突破性价值。首先，AI-IPS的建立填补了AI泛化福祉测量的空白，不同于既往聚焦机器人或自动驾驶等特定场景的研究。量表显示，积极的AI交互体验与技术信任度存在强关联，这为理解AI采纳障碍提供了新视角——情感体验可能比认知态度更具预测力。

其次，发现生活满意度与AI交互积极性的轻度关联引发深思：是乐观者更易接纳AI，还是AI交互提升了整体幸福感？这种"数字福祉溢出效应"需纵向研究验证。研究还确认了性别差异的稳定性，男性始终表现出更高的AI接受度，这对定制化AI推广策略具有启示。

值得注意的是，研究者预注册了假设并公开数据，体现了开放科学精神。尽管存在横断面设计的局限性，但这项研究为AI社会学、心理学交叉领域奠定了重要方法论基础。AI-IPS作为经济高效的筛查工具，特别适合大规模调查，未来或可拓展应用于评估特定AI产品(如医疗诊断系统)的用户体验优化效果。

这些发现对政策制定者具有现实意义：提升AI交互体验可能成为增强公众信任的有效途径。随着AI渗透至教育、医疗等关键领域，理解这种"情感-信任"通路将帮助社会平稳过渡至AI时代。研究同时警示，需平衡技术便利性与潜在过度依赖风险，特别是在ChatGPT已开始影响机器人信任度的应用场景中。