AI生成服装（AGC）中的原创性与创新：对AGC感兴趣的中国年轻消费者对独立设计师品牌的购买意愿

《Journal of Theoretical and Applied Electronic Commerce Research》：Originality and Innovation in AI-Generated Clothing: Purchase Intention of AGC-Interested Young Chinese Consumers Toward Independent Designer Brands

　　

生成式人工智能（GenAI）正在通过拓展创意可能性和加速创新来重塑时装设计。对于依赖原创性、独特审美和创意身份的独立设计师品牌而言，GenAI在提供持续创新机会的同时，也引发了关于真实性和消费者信任的担忧。然而，在对AI生成服装（AGC）感兴趣的年轻中国消费者中，消费者对AGC的反应仍未得到充分探索。本研究探讨了影响他们对AGC的态度和购买意愿的因素。基于TPB–TCV整合框架，研究人员开发了一个包含消费价值维度、品牌设计感知投入（PEBD）、生成质量（GQ）和AI创造力（AIC）的整合模型。基于568份有效问卷，采用偏最小二乘结构方程模型（PLS-SEM），并以多组分析作为补充分析。结果表明，态度在解释购买意愿中起关键中介作用。具体而言，PEBD和主观规范显著预测购买意愿，而PEBD还通过态度间接影响购买意愿。情感价值、认知价值、社会价值、PEBD、GQ和AIC显著促进态度形成，而只有PEBD和主观规范对购买意愿表现出显著的直接影响。这些发现为寻求应用GenAI的独立设计师品牌提供了管理启示，即在塑造AGC购买意愿时需考虑消费者对创造力、原创性和价值的感知。

研究背景：生成式人工智能（GenAI）正通过拓展创意可能性和加速创新重塑时装设计。对于依赖原创性、独特审美和创意身份的独立设计师品牌而言，GenAI既是重要的创新机会，也引发了关于真实性和消费者信任的隐忧。现有对AI生成服装（AGC）消费者反应的研究多聚焦于高端品牌、奢侈品牌或小型时尚零售商，较少针对独立设计师品牌；同时，AI相关设计属性如何与消费者价值感知共同影响态度和购买意愿的机制仍不清晰。为此，研究人员以对AGC感兴趣的中国千禧一代与Z世代消费者为对象，基于计划行为理论（TPB，解释行为意图形成的理论）与消费价值理论（TCV，解释多维价值影响消费选择的理论）的整合框架，引入品牌设计感知投入（PEBD，消费者感知的品牌在设计中投入的努力）、生成质量（GQ，消费者对AI生成内容质量的感知）和AI创造力（AIC，消费者对AI生成结果创造性和新颖性的评价），考察态度、价值感知和购买意愿之间的关系。该论文发表在《Journal of Theoretical and Applied Electronic Commerce Research》。

研究方法：研究人员通过Credamo平台在AI时尚相关论坛和独立设计师品牌社区招募受访者，采用非概率目的性抽样、资格筛选和配额抽样，共获得568份有效问卷，其中千禧一代286人、Z世代282人；476人有AGC购买经历，92人表达兴趣但未购买。问卷采用改编自既有量表的题项，使用七点Likert量表。数据分析以偏最小二乘结构方程模型（PLS-SEM）为主，辅以多组分析（MGA，检验不同群体间路径差异的方法），并开展共同方法偏差评估、信效度检验、探索性因子分析（EFA）、中介分析、稳健性检验和复合