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# 哪些人喜欢AI产品？
- URL: https://www.hubwiz.com/blog/who-loves-ai-products/
- Published: 2025-09-02T10:08:27.000Z
- Updated: 2025-09-02T10:09:36.000Z
- Description: 一份名为《“较低的人工智能素养预测更高的AI接受度”》的研究报告指出，,对AI了解较少的人比更知情的人更渴望使用AI。
- Author: admin
- Tags: STARTUP, #Import 2026-10-14 14:41

就像看着魔术师从虚空中拉出硬币一样。

如果你不知道这个把戏是怎么发生的，你会被迷住。

但如果你看到幕后，学会了手法，你会发现根本没有魔法。

AI的情况也类似。

一份名为[《“*较低的人工智能素养预测更高的AI接受度*”》](https://journals.sagepub.com/doi/10.1177/00222429251314491?ref=hubwiz.com)的研究报告指出，研究人员Stephanie Tully、Chiara Longoni和Robert Appel进行了六项研究来探讨这一反直觉的联系。在这六个实验中，趋势非常一致：**对AI了解较少的人比更知情的人更渴望使用AI**。

换句话说，当AI与魔法无法区分时，人们会接受它，一旦它成为可解释的工具，一些敬畏感就会消失。

我称之为**AI热情悖论**。

## 0、快速总结

- **为什么对AI了解较少的人更热衷于使用AI？**  
多项研究表明存在强烈的负相关关系：人们对AI了解得越少，就越热情，这是由对AI的“神奇”感知驱动的。
- 这种现象发生在所有地方还是只在美国？ 文化素养越低，AI采用率越高。
- **了解更多的AI知识会让你更想使用它吗？**  
不，那些在AI知识测试中得分较高的大学生和专业人士反而**不太愿意让AI替他们完成任务**，即使是创意工作也是如此。

本文还回答了以下问题：

- **如果人们对AI了解较少，他们真的会更多地使用AI吗？**
- **AI的“神奇”感觉是真实的还是仅仅是比喻？**
- **这是否意味着对风险缺乏了解的人比较天真？**
- ***我应该成为一名程序员以提高AI素养吗？***

我们开始吧？

## 1、揭示六项研究中的悖论

什么是AI素养呢？

研究人员将**AI素养**定义为**对AI的客观知识**。他们通过[两个测验](https://docs.google.com/spreadsheets/d/1ia8P5wO1Otm%5F2pV6mj4XZN5yFIZcCT7Uib%5FwGfV46g4/edit?usp=sharing&ref=hubwiz.com)来衡量（如果你有兴趣测试自己的AI知识，请使用附带的链接）。

- 一个25题的测验，涵盖更广泛的实践范围，包括合规性、隐私和现实世界的应用场景，
- 和一个17题的测验，更侧重于基础AI概念和技术理解。

**AI接受度**基本上是指**你对使用AI产品和服务的开放程度或兴奋程度**。这关乎你的意愿和兴趣。

直觉上，你可能会预期*更多的知识会导致*更多的AI采用，毕竟如果你了解它，你会信任它，对吧？

正如你所料，在四项初步调查中，大多数人（包括36位科技高管）都预测了这一点；他们认为更高的AI素养等于更高的AI使用率。

尽管数据证明他们是错误的。

这份报告涵盖了六项研究，以尽可能客观地找出AI素养与AI接受度之间的关系。

### 研究1\. 哪个国家的AI素养最高？

团队分析了来自**27个国家**的数据。

他们发现，**一个国家拥有越多AI人才，其人民实际上对AI在日常生活中应用的兴趣就越小**。一个国家的AI素养与其对AI的开放程度之间存在强烈负相关。当他们排除美国数据（美国是一个AI素养远高于其他地区的异常值）后，这种模式变得更加明显。

![](https://www.hubwiz.com/blog/content/images/2025/09/image-36.png)

两个极端：

- **美国和英国**在AI技能方面领先，但他们的公民对AI改善生活的看法是最具怀疑的。
- 相比之下，像**印度**、**沙特阿拉伯**和**中国**这样的国家，他们的AI专业知识要少得多（与英国和美国相比，可以阅读[AI人才：有限、中等流动性、不可扩展、不可再生](https://www.2ndorderthinkers.com/p/ai-talent-finite-mid-liquidity-not?r=2x3l2g&ref=hubwiz.com)获得更多背景信息），但他们的人民却更加接受AI，通常坚信AI将“深刻改变”他们的生活或使事情变得更容易。

**财富和教育呢？** 研究控制了人类发展指数（HDI）、预期寿命、教育和收入，发现**AI热情悖论**仍然成立。

### **研究2\. 谁用AI写论文？**

最热衷于使用像ChatGPT这样的AI写作业的学生并不是那些对AI了解最多的学生。

研究人员进行了一项简单的测试。200多名本科生参加了AI素养测验，有25道选择题，涵盖了从编程基础到伦理困境的各种内容。然后，他们被展示了一篇AI生成的文章，并被问：“*你会使用这样的工具来写你的作业吗？*”

结果发现，**AI素养分数较低的学生最有可能使用AI写论文**，有时甚至**让AI替他们写整篇文章**。

简单来说，每**增加1分**的AI素养分数，使用AI的意愿**下降0.05分**。因此，学生对AI了解越多，就越不可能让AI替他们写作业。

这种影响在研究中是一致且统计上稳健的，即使只有几个分数的差距也会在AI接受度上产生可靠的区别。

### **研究3\. 谁实际上使用AI最多？**

让我们打破另一个神话。

最频繁使用AI的人不是技术高手；他们是**知识差距最大的人**。

在研究3中，研究人员调查了**401名成年人**，并测量了以下内容：

1. **AI素养**：17题的核心AI概念测验。
2. **实际AI使用情况**：过去六个月里你使用AI的频率是多少？（图像生成器、笔记记录器、写作助手等）

他们发现，**AI素养越低，使用AI工具的频率越高**，并且：

- 高AI素养的人实际上在“技术准备度”上得分更高，他们更喜欢技术，但使用AI的频率更低。
- 高AI素养 = 更加独立。然而，正是那些知识较少的人会把任务交给AI。
- 但请注意，低AI素养*只是意味着你对AI如何工作了解得更少*，而不是说你不聪明或教育水平低。

总之，**对AI了解较少的人使用AI更多**；这与他们的**年龄、收入**或**技术热情**无关。

如果你认为早期采用者是最有见识的，那就再想想。

### 研究4\. 你更信任AI还是人类？

研究团队想知道，“*对AI了解较少的人是否更倾向于让AI而不是人类为自己做出重要决策？*”

**他们是如何测试的？**

- **1,099名成年人**参加了一个25题的AI素养测验（与之前的研究所用相同）。
- 然后他们被问：“在26个不同的任务中，你更希望由*人类*还是*AI*来完成？”  
任务包括预测笑话的趣味性、招聘员工、推荐浪漫伴侣等。

**他们发现了什么？**

- **AI素养越低，越倾向于选择AI**。每降低1分的AI素养，对AI的偏好就*上升0.05分*（B = -0.05，p < .001）。
- 这种效应在人们先做测验还是后做任务偏好时都保持稳定。

但也许有些任务*确实*应该自动化？

因此，研究人员对每个任务进行了评分，判断其是“客观的”（数字、事实、正确/错误答案）还是“主观的”（意见、直觉）。

虽然所有参与者都喜欢AI处理更“客观”的任务，如计算数字，但AI素养较低的人更可能说，“让算法决定”对于主观事项。这包括深度个人、主观或甚至具有后果的任务，比如选择浪漫伴侣。

总体信息是一致的：**“知识较少”的群体更倾向于算法，尤其是在任务带有一定人性色彩时。**

到现在为止，你可能想知道：*为什么知道得越少反而会使用更多？* 最后两项研究探讨了这个问题。

### **研究5和6：是什么让人成为AI真正的信徒？**

为什么最响亮的AI鼓吹者知道得最少？

你可能会预期技术知识会激发热情。但事实上，AI狂热的真实燃料是一种神秘感。

在两项连续的研究中，研究人员探讨了AI接受的心理学。

参与者再次参加了AI素养测试，然后评估他们更愿意让AI还是人类完成一组任务。这次，研究人员还测量了新的因素：**你是否认为AI是“神奇的”？**

他们让人们同意或不同意诸如“人工智能似乎很神奇”、“AI从虚空中召唤答案”、“AI感觉像巫术”和“如果我能看到AI是如何工作的，它看起来会像魔术表演”等陈述。

他们将这些合并成一个\*\*“将AI视为神奇”的指数\*\*。

结果与之前的研究一致，**AI素养越低，AI接受度越高**。

人们更愿意将任务交给AI而不是人类。而且关键的是，**较低的素养也意味着将AI视为更“神奇”**。

这让我想起了这句话：

任何足够先进的技术都与魔法无异。——[*阿瑟·C·克拉克，太空漫游系列作者。*](https://en.wikipedia.org/wiki/Clarke%27s%5Fthree%5Flaws?ref=hubwiz.com)

而那些在AI测验中取得高分的人则不太可能将AI视为某种神秘的巫师；他们看到的是数据和电线，而不是从帽子里掏出兔子。

所以这种神秘感解释了热情的差距。

统计中介测试显示，**“低知识→高AI热情”的联系主要由神奇感知的差异驱动**。

那些AI知识贫乏的人往往对AI看似非凡的能力感到惊叹和着迷，*而这些敬畏的感觉推动了他们使用它的意愿*。

当研究人员计算数字时，**通过将AI视为神奇的间接效应**（即较低的素养导致更大的AI接受度）是显著的。换句话说，如果你考虑“AI感觉像魔法”这个因素，热情的差异基本上消失了。**敬畏因素是秘密武器。**

最后，**研究6**通过另外约**1,000人**（通过Prolific Academic）加强了这一结论，并添加了一个转折点。

团队增加了更多层次：人们是否对AI感到敬畏？ *他们害怕它吗？*

你可能会怀疑，对AI了解较少的人只是**天真乐观**，或许他们高估了AI的能力，或者只是不了解风险。

这些研究打消了这个假设。**缺乏知识并不意味着缺乏担忧或观点。** 实际上，对AI了解较少的人，如果有的话，*在某些方面更加警惕AI的局限性和危险*。

在一个样本中，不太了解的人甚至将AI**评为不如专家们道德**。而且**AI新手实际上报告了比熟练群体更多的恐惧**，担心AI对人类的潜在影响。他们*确实担心AI可能是危险或有害的*，而不是盲目地认为“AI是无害的”。

所以，如果低素养个体*并不认为AI更有能力或更道德*，并且他们*更加担心AI可能出错*，那么为什么他们仍然更愿意使用它呢？

他们发现，对AI了解较少的人被**技术的奇观**所吸引，尽管他们隐约感觉到“魔术师”可能是危险的。

最终，单一的最佳预测因素是令人震惊的惊奇。

这也解释了为什么在AI执行*人类类似*任务时，热情差距最大。

当AI进入创意写作、咨询或艺术等角色时，我们通常认为这需要一种“人类的火花”，而初级用户却被明显的魔法所震撼，相比之下，经验丰富的AI用户则看到了魔法背后的东西。

我们知道限制、训练数据和算法。我们可能欣赏这个工具，但我们不会**被它震撼**。

值得注意的是，当涉及到琐碎的任务（比如排序数字或转录文本）时，没有人看到多少“魔法”；这只是自动化。所以在这种情况下，由于没有敬畏感，人们依靠更实际的评估（如效率和准确性）。

在这种情况下，**有AI知识的人可能实际上更愿意使用它**，因为他们自信地知道AI会在无聊的任务中表现出色，而知识较少的人并没有感受到任何奇迹般的体验，可能只是坚持手动方法。

## 2、技术素养 ≠ 学习编程

**AI热情悖论**给社会提出了一个重要难题。

我们**希望**人们更好地理解AI，因为知情的用户能做出更好的选择，不太可能被误导。

**真正的技术素养并不是让每个人成为AI工程师。**

但培养**看透技术帷幕**的能力。

这意味着：

1. 理解AI系统如何做决策的**结构**（这样它们就不会被视为完美或超自然的），
2. 认识到**风险和限制**（而不是仅仅惊叹于炫目的输出），
3. 强调人类在部署这些工具时的**责任**。

你不需要知道如何编写Python代码或从头构建神经网络来掌握这些内容。

更重要的是，例如，*知道*一个AI艺术生成器是基于数千张图像训练的（这可能引发版权或偏见问题），或者*知道*聊天机器人不会“思考”而是预测模式（所以它也可能自信地胡说八道）。

这种类型的素养帮助你将AI视为**人造的、有缺陷的、由设计选择塑造的**，而不是魔法，而是一个由人类创造的工具，带着我们的所有不完美。

**无批判的敬畏**是有危险的。

历史表明，当人们将一项技术视为神奇或难以理解时，他们可能会**过度信任它**或误用它。想想互联网泡沫，或是电力的早期日子。

> “就像突然看到了天堂。” ——埃里克·拉森描述芝加哥世博会用电灯照亮时，使用尼古拉·特斯拉的霓虹荧光灯，由他的交流电系统供电。

在算法的时代，我认为真正的*魔法*在于人类。我们能够在使用强大新工具的同时，**批判性地思考并坚持我们的价值观**。

为了保持人性并达到一定程度的AI素养：

1. 始终问*它是如何工作的？*
2. 关注手头的“*问题架构师*”而不是解决方案。
3. *探索并定义技术的边界。*

**保持人性。**

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原文链接：[Who Loves AI Products?](https://ai.gopubby.com/who-loves-ai-products-78663798b0f3?ref=hubwiz.com)

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