消费者对AI大模型认知和态度分别是什么？

用户使用 AI 大模型最主要的场景是学习和工作，其次是生活场景，AI 大模型的实用性 得到用户的广泛认可。

1.用户对算法和AI大模型的基本认知

第一，AI 大模型的使用尚未普及，消费者对其运作机制的认识也相对匮乏。在收集的 8030 份 问卷中，有超半数的受访者完全没有使用过 AI 大模型。针对使用过 AI 大模型的受访者，进一步调 研了他们对大模型的工作流程或工作原理的了解程度。结果显示，仅有 10.19% 左右的消费者非常 了解，部分了解的人数占 57.21%，不太了解和完全不了解的人数占 30% 左右。这些数据表明，AI 大模型尚处于发展阶段，尚未被广大消费者广泛接受和使用。尽管人们对 AI 大模型已有一定的认识， 但整体上，这种认知仍较为浅显和有限。

第二，对于算法和 AI 大模型的拒绝使用权以及可解释性，消费者诉求强烈。超 80% 的受访者 认为用户应该享有主动拒绝使用算法和 AI 大模型的权利，只有 11% 的受访者认可无权拒绝使用。 关于企业是否需要向用户解释算法和 AI 大模型，39.3% 的受访者认为需要详尽解释，44.7% 的受 访者认为需要简单解释，而认为不在乎和不需要解释的受访者比例只有 16%。

第三，用户使用 AI 大模型最主要的场景是学习和工作，其次是生活场景，AI 大模型的实用性 得到用户的广泛认可。调查结果显示，在那些已经使用过 AI 大模型的受访者中，分别有 57.42%、 40.95% 和 35.32% 的受访者在学习、工作和生活场景中应用了 AI 大模型。这一数据表明，AI 大 模型在这些领域具有较高的接受度和实用性。然而，在娱乐领域，使用 AI 大模型的消费者比例不 足 20%，这可能暗示着 AI 大模型在娱乐行业的应用潜力尚未充分展现，或者该领域的用户对 AI 大 模型的接受度相对较低。此外，高达 95% 的受访者认为 AI 大模型对他们的工作和生活起到了积极 作用，其中超过半数的人认为 AI 大模型的作用极为显著，甚至达到了不可或缺的程度。这些数据 说明 AI 大模型在提升效率和便利性方面的实用价值已得到普遍认可。

2.用户对使用AI大模型的态度

第一，用户对 AI 大模型持有普遍积极的第一印象。在调查受访者对 AI 大模型的看法时，诸如 高效、便捷、创新和进步等正面词汇的使用频率均超过了半数。相比之下，如武器化、失控、威胁、 欺诈和失业等负面词汇的使用频率大多维持在 10% 左右。这些数据表明，大多数受访者对 AI 技术 持有非常积极的态度。

第二，人们期待与 AI 大模型能够提供更深层次的互动，不仅能够充当工具，还能够进一步成 为伙伴关系。35.5% 的受访者认为 AI 大模型对于人来说应该是工具，这表明这部分人更倾向于将 AI 视为提高效率和解决问题的手段。这种看法可能源于对 AI 技术的实际应用和功能的认识。超六 成的受访者认为，AI 大模型不仅仅是一个简单的工具，它们在人们心中还扮演着伙伴的角色。这反 映了人们期待AI大模型在提供服务时更有“人情味”，希望它们能够像人类伙伴一样提供帮助和支持。

第三，多数公众认为 AI 大模型的普及策略应根据不同领域的实际情况有序推进，只有少数认 为应当普及或严格限制。67.6% 的受访者认为在不同的领域，对 AI 大模型的应用保持不同的态度。 这意味着人们认为 AI 技术在某些领域可能具有更大的应用价值和发展潜力，而在其他领域则可能 存在风险或不适用的情形，所以应该区别对待；16.23% 的受访者认为应该严格限制 AI 大模型的使 用范围，对 AI 技术的潜在风险和负面影响保持非常谨慎的态度；12.58% 的受访者认为应该普及 AI 大模型，他们可能认为 AI 技术具有广泛的应用前景，能带来积极的社会和经济效益，因此支持 其普及。

3.用户对AI大模型风险的认知

第一，用户认为 AI 大模型存在风险，但大多数人认为风险可控。90% 左右的受访者都认为 AI 大模型是存在风险的。其中，66.2% 的受访者对 AI 大模型持谨慎乐观态度，认为虽然存在风险， 但这些风险是可以被控制和管理的；22.08% 的受访者认为 AI 大模型存在较大的风险，这表明有一 部分人对 AI 的发展持担忧态度；仅有 4.26% 的受访者对 AI 大模型的发展保持非常抵触的态度， 认为应该立即停止使用。有 4.48% 的受访者认为 AI 大模型完全没有风险，这可能表明这部分人对 AI 技术非常信任，或者对 AI 的了解不够深入。这组数据提示我们，在推进 AI 技术发展的同时，也 需要关注风险管理和公众的意见，才能让 AI 大模型未来的发展更加健康持久。

第二，公众最关注 AI 大模型使用中的隐私保护和就业替代问题。公众在使用 AI 大模型的过程 中面临多方面的挑战，人们对 AI 大模型的风险认知呈现多元化的特点，隐私保护和信息安全是人 们最关注的问题。人们在使用 AI 大模型的过程中面临诸多问题，包括数据隐私和安全、结果的准 确性和可靠性、技术易用性、信息质量和成本问题等，人们对 AI 大模型应用过程中风险的关注也 涵盖了从就业、隐私、歧视到政府监管等多个方面。超半数的受访者遇到了数据隐私和安全问题， 60.09% 的受访者认为 AI 可能会不受控制地收集和处理个人信息。这说明数据保护和隐私安全是一 个非常重要的议题，需要企业和开发者投入更多资源来确保用户数据的安全。其他问题也反映了公 众不仅对于 AI 的自主性和潜在的控制力有所担忧，而且也担心 AI 技术的发展可能会放大现实层面 的问题。

第三，公众认为目前 AI 大模型最大的问题是隐私保护不足和产品性能达不到个人需求。在使 用 AI 大模型时，超过一半的受访者遇到过数据隐私和安全问题，40% 的受访者表示遇到过生成结 果不令人满意的问题。此外，也有超过四分之一的受访者表示还遇到了系统成本过高、技术复杂难 以学习、偏见歧视和错误判断以及错误和无用信息等问题。这表明，目前的 AI 大模型在性能方面 仍然存在较多问题，需要持续改进。

4.针对AI大模型风险的用户策略

第一，在个人权益保护方面，多数用户在事前做好自我预防措施、事后向相关机构积极反馈。 当自己的权益受到损害时，65.02% 的受访者会向监管机构举报，35.45% 的受访者会向企业反馈， 这显示了用户对法律途径和企业的信任和依赖，希望通过正式渠道解决问题。除了寻求外部渠道的 帮助，受访者自身也采取积极的应对措施，比如注重信息和隐私安全、加强对大模型的学习等。也 有一部分受访者在遇到权益损害问题时，会选择不再使用该产品，表明了用户对于 AI 潜在风险的 担忧。

第二，公众普遍认为，为了降低 AI 大模型的风险，必须构建多元主体开放合作的治理机制， 期待在未来实现技术创新和法律法规的协同完善。在监管层面，61.83% 的受访者认为 AI 大模型未 来的发展需要完善相关法律法规；在企业层面，受访者认为企业不仅要重视自身的监管和审查，技 术创新、商业场景的突破也可能解决潜在的问题；在社会层面，59.2% 的受访者认为应该构建开放、 合作、协商的多元治理机制。这些措施共同构成了一个综合性的风险管理框架，旨在确保 AI 技术 的安全与可持续发展。

第三，公众对 AI 大模型安全的相关法规及自身的合法权益了解有限。仅有 17.77% 的受访者 自己阅读过 AI 大模型安全相关的法律法规，对自身享有的权利有一定的认知，48.12% 的受访者仅 听说过部分内容，17.07% 的受访者只听说过名字，有 17.04% 的受访者甚至完全不了解我国在 AI 大模型安全领域的相关立法。