生成式AI与真实图像在享乐型和实用型服务中的消费者反应差异研究

本研究针对生成式AI图像在酒店服务业营销中的适用性问题，通过混合方法探讨消费者对AI生成图像与真实图像的偏好差异。研究发现消费者普遍偏好真实图像，且该效应在享乐型服务和高参与度决策情境中更为显著。研究为AI在营销传播中的应用边界提供了重要理论依据，对酒店业数字化营销策略具有实践指导价值。

　　

随着生成式人工智能(Generative AI)技术的迅猛发展，其在商业营销领域的应用日益广泛。从文本生成到图像创作，AI正深刻改变着内容生产的传统模式。然而，这种技术革新也带来了新的挑战——尤其在强调体验真实性的酒店服务业，企业面临一个关键抉择：是否应该使用AI生成的图像进行商业宣传？现有研究对此存在明显分歧，部分学者认为AI图像能提升创意美学效果，而另一些则警告其可能引发消费者的严重担忧。

为厘清这一争议，Daniel Belanche团队在《INTERNATIONAL JOURNAL OF INFORMATION MANAGEMENT》发表了开创性研究。该团队基于处理流畅性理论(Processing Fluency Theory)，通过精心设计的混合方法，首次系统揭示了消费者对两类图像的响应差异及其边界条件。研究发现不仅为AI在营销传播中的应用划定了清晰界限，更对酒店业数字化战略提供了实证指导。

研究采用2×2×2组间实验设计，结合后续定性访谈。通过DALL-E生成与真实场景匹配的AI图像，并操控服务类型（享乐型/实用型）和参与度水平（高/低）构建八种实验情境。338名受试者完成标准化问卷后，60人参与开放式访谈以深入探究行为背后的认知机制。

研究结果揭示多重发现：

1. 1.

   主效应验证：与真实图像相比，AI生成图像显著降低服务使用意愿(H1a)和推荐意愿(H1b)，效应值分别达η²=0.316和0.346。

2. 2.

   服务类型调节：享乐型服务中AI图像的负面效应更强(H2a/b)，证实情感体验类消费更依赖真实视觉线索。

3. 3.

   参与度调节：高参与决策场景放大AI图像的消极影响(H3a/b)，显示重要决策时消费者对真实性的苛求。

4. 4.

   三重交互效应：AI图像仅在低参与度实用型服务中表现可接受性，为应用场景选择提供精确指引。

定性研究深入剖析机制发现，消费者将AI图像与"缺乏专业性"(42%)、"欺骗嫌疑"(38%)和"想象障碍"(55%)等负面认知紧密关联。典型反馈如："AI图像让我怀疑商家在隐藏什么"(P22)，这种不信任在重要消费决策时尤为突出。

该研究的理论贡献在于拓展了处理流畅性理论在AI语境下的应用，确立服务类型和参与度作为关键边界条件。实践层面，研究为酒店业提供明确指南：高参与度享乐型场景(如蜜月酒店选择)必须使用真实图像；而低参与实用服务(如快捷餐饮)可有限采用AI方案。值得注意的是，研究者特别警示AI可能引发的伦理风险，建议企业需明确标注AI内容来源以维持透明度。

随着AI生成内容日趋逼真，后续研究可探索"未披露AI属性"场景下的消费者反应，并跨文化验证当前结论。这项研究不仅为营销传播学提供新见解，更在AI商业化的伦理边界探讨中树立了重要标杆。