心智化机器：人工智能心理理论能力如何影响消费者对产品推荐的接受度

这篇综述基于期望违背理论(EVT)，通过六项实验系统探讨了人工智能(AI)心理理论(ToM)能力对消费者推荐接受度的影响机制。研究发现高ToM AI通过增强社会临场感提升推荐接受度，且产品类型(美德vs恶习)起调节作用：美德产品适合高ToM AI，恶习产品则适合低ToM AI。研究为AI-人类交互领域提供了重要理论贡献，对跨消费场景的AI推荐系统设计具有实践指导意义。

　　

引言

近年来人工智能(AI)技术取得突破性进展，从DeepSeek高级模型到NVIDIA Blackwell超级芯片，AI正重塑企业与消费者的互动方式。特别是在情感AI(Emotive AI)领域，系统能够实时识别和响应人类情绪，实现更流畅直观的交互。心理理论(Theory of Mind, ToM)作为AI的核心能力，指其准确推断用户心理状态、思想和意图的能力，这种高阶认知功能对提升人机交互质量至关重要。

理论基础与假设发展

情感AI与心理理论

情感AI通过整合认知和情感特征（如模拟共情、自主性和个性），区别于机械式和分析型AI。ToM使AI不仅能被动感知人类心理状态，更能主动从用户视角进行共情响应。现有研究多关注人类对AI的心理状态归因，而忽视了AI自身ToM能力的开发与应用。

期望违背理论与ToM

根据期望违背理论(Expectancy Violation Theory, EVT)，个体会根据情境规范形成行为预期，并依据预期是否被违背来评估社交互动。在AI推荐场景中，高ToM AI能准确解读社交和情境线索，通过超出用户预期的表现创造积极违背；而低ToM AI则常因无法满足基本期望导致负面违背。

社会临场感的作用

社会临场感指用户感知技术作为独立社会实体而非机器的程度。高ToM AI通过理解并响应用户情绪和意图，强化其类人特质，使用户以类人互动方式参与。当社会临场感增强时，用户更可能将AI建议视为来自社会实体的周到推荐。

产品类型的调节效应

美德产品（如健康食品）涉及为长期利益牺牲短期满足，消费者期望AI扮演"伙伴"角色；恶习产品（如垃圾食品）则强调即时快感，消费者偏好AI保持被动"仆人"姿态。这种角色期待差异导致ToM效果呈现情境依赖性。

实验研究概述

通过六项实验验证理论框架，涵盖服装购买、餐厅选择、家庭旅行等多样化消费场景，采用文本和语音两种ToM操作方式，在中国和美国样本中均获得稳健结果。

关键研究发现

研究1-2验证基础效应

在服装推荐(研究1)和餐厅选择(研究2a)场景中，高ToM AI的推荐接受度显著高于低ToM AI（p<0.001）。在家庭旅行决策(研究2b)中，高ToM AI不仅提升访问意向，还改善了对推荐目的地的态度评价。中介分析证实社会临场感起关键作用。

产品类型的调节作用

研究3a-b通过食品组合实验发现：对于美德食品，高ToM AI推荐接受度更高（M_高=5.63 vs M_低=5.00，p<0.001）；而对恶习食品，低ToM AI反而更有效（M_低=5.53 vs M_高=3.34，p<0.001）。这种交互效应在语音交互情境中同样稳健。

跨文化验证

研究4在美国样本中采用广告信息框架操纵产品类型，再次验证调节效应：美德诉求下高ToM AI更优（M_高=4.63 vs M_低=4.05，p<0.01），恶习诉求下则相反（M_低=4.47 vs M_高=3.60，p<0.001）。同时排除了共情和信息准确性等替代解释。

理论贡献与实践启示

理论层面，本研究首次将ToM确立为AI-人类交互的核心维度，拓展了期望违背理论在AI语境的应用，揭示了社会临场感的新前因后果。实践上，建议企业针对不同产品类型采用差异化AI策略：健康管理等领域适用高ToM AI，而娱乐消费等场景则适合低ToM AI。

局限与未来方向

当前研究主要基于短期文本交互，未来可探索视频、VR等多元模态；仅采用女性语音，需考察音色特征影响；长期接触效应也有待深入。这些方向将进一步完善AI推荐系统的理论框架和应用实践。