冉龍亞 陳 濤 孫寧華

(華中科技大學(xué)公共管理學(xué)院 武漢 430074)

0 引 言

經(jīng)過70余年的探索，人工智能技術(shù)已經(jīng)取得了突破式的發(fā)展，并日益在社會生活的各方面得到了廣泛應(yīng)用。在此背景下，將人工智能應(yīng)用于政務(wù)服務(wù)，既是社會發(fā)展的必然趨勢，又是辦事公眾的現(xiàn)實需要，同時更是政府部門與時俱進(jìn)提升自身政務(wù)服務(wù)供給水平與能力的必然選擇[1]。智能聊天機器人是一種使用自然語言處理技術(shù)與用戶進(jìn)行交互的計算機程序，它根據(jù)用戶的輸入從文本中提取有意義的信息[2]，并根據(jù)用戶提出問題的意圖作出適當(dāng)?shù)拇饛?fù)[3]。由于可用于向公眾提供辦事咨詢和政策答疑等多項服務(wù)，并具有提升政務(wù)服務(wù)效率、減少服務(wù)成本、改善服務(wù)體驗以及增強公眾滿意度等多重優(yōu)勢，政府部門正開始加速采用該技術(shù)。

盡管如此，社會公眾對智能聊天機器人等智能技術(shù)的信任并沒有和其流行程度成正比、整體信任水平仍然較低[4]。對于智能技術(shù)的信任，是十分重要的。因為正如和其它信息技術(shù)一樣，信任是技術(shù)接受和采納的重要前提[5]，而考慮到人工智能技術(shù)的特殊性，信任的作用更為顯著[6]。鑒于此，探索影響公眾對政務(wù)智能聊天機器人信任的因素及其作用機制，對于它的成功采納與應(yīng)用具有極其重要的意義。

在影響公眾對智能技術(shù)的信任和采納等方面的因素中，技術(shù)本身的特性是最重要的[7]。有研究對智能技術(shù)的技術(shù)特性和信任之間的關(guān)系進(jìn)行了探討，如在醫(yī)療保健領(lǐng)域，Liu等在對智能醫(yī)療的采納研究中發(fā)現(xiàn)，智能醫(yī)療的擬人性和個性化特征，會顯著影響公眾對它的信任[8]；在電子商務(wù)領(lǐng)域研究中，也得出了相同的結(jié)論，即智能聊天機器人的智能性、擬人性等特性，是影響公眾對它的信任的重要因素[9]，它們都對于公眾的信任和采納，具有積極的影響[10]。

現(xiàn)有相關(guān)研究為本文探討政務(wù)智能聊天機器人的初始信任問題，提供了重要的見解和支撐。但，存在的不足仍然值得引起重視。首先最重要的一點，當(dāng)前關(guān)于技術(shù)特性對于公眾信任的影響的研究，主要仍然集中于電子商務(wù)、智能醫(yī)療等領(lǐng)域，而在電子政務(wù)背景下的實證研究，還較為匱乏[11]。很少有研究從具體的理論模型出發(fā)，探究這些因素對初始信任的影響路徑與作用機制[12]，不同學(xué)者的研究也并未能得到統(tǒng)一的結(jié)論[13]。鑒于此，本文在前人的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步從電子政務(wù)的研究背景出發(fā)，同時結(jié)合TAM模型的應(yīng)用，來探究智能聊天機器人的技術(shù)特性對公眾初始信任的影響及其相應(yīng)的作用機理。

1 研究基礎(chǔ)及假設(shè)

1.1 技術(shù)接受模型

Davis提出了經(jīng)典的技術(shù)接受模型(Technology Acceptance Model，TAM)，用以預(yù)測和解釋對信息技術(shù)的接受等相關(guān)問題[14]。時至今日，經(jīng)過學(xué)者們多年的反復(fù)驗證，它已經(jīng)成為了信息系統(tǒng)研究領(lǐng)域中應(yīng)用最廣泛的理論之一。本研究選取了TAM作為理論基礎(chǔ)，因為它是解釋各種信息系統(tǒng)采納方面的最簡潔、最有力的理論之一[8]。

根據(jù)Davis的定義，感知有用性指的是“用戶對使用政務(wù)智能聊天機器人對于提升獲取政務(wù)服務(wù)的效率和有用性方面的感知”，感知易用性是指“用戶對使用政務(wù)智能聊天機器人的容易程度的感知”[14]。眾多研究已經(jīng)表明，正如TAM中所指出的一樣，感知易用性對于感知有用性具有顯著正向影響。盡管政務(wù)智能聊天機器人是一種新應(yīng)用，但是二者間的上述關(guān)系仍然成立。據(jù)此，綜合TAM的相關(guān)理論和電子政務(wù)領(lǐng)域的實證研究結(jié)論，本文提出如下假設(shè)：

H1：對政務(wù)智能聊天機器人的感知易用性顯著正向影響感知有用性。

1.2 初始信任

在信息系統(tǒng)領(lǐng)域，信任代表了對系統(tǒng)的可靠性、有效性和安全性等的一種信念[15]。根據(jù)形成階段，信任常常被劃分為初始信任和持續(xù)信任兩種不同類型[16]。所謂“初始信任”，是指雙方在第一次見面或互動的時候，在彼此沒有直接經(jīng)驗的情況下形成或建立的信任[17]。隨著互動的增加，當(dāng)用戶獲得更多的經(jīng)驗時，初始信任發(fā)展為持續(xù)信任。作為一種新技術(shù)，政務(wù)智能聊天機器人帶給用戶的會是一種全新的服務(wù)體驗。因此，這一階段所建立起來的信任，是在沒有先驗經(jīng)驗的初始互動期內(nèi)發(fā)展起來的，屬于上文提到的可能決定“雙方第一次互動”的“信任”。因此，為了更好地契合本研究的現(xiàn)實背景，本文將研究主題界定為“初始信任”，而不是“持續(xù)信任”或一般意義上的“信任”。

在本文中，初始信任指的是“用戶認(rèn)為政務(wù)智能聊天機器人在提供政務(wù)服務(wù)方面的可靠、值得信賴的程度”。在關(guān)于人工智能的研究中，已經(jīng)有少量研究將信任與TAM聯(lián)系起來，用以預(yù)測用戶對人工智能的態(tài)度與行為。如Zhang等人研究發(fā)現(xiàn)，信任是促進(jìn)對自動駕駛汽車使用意愿的最重要因素之一，而感知有用性和感知易用性又是促進(jìn)消費者對自動駕駛汽車的信任的重要決定因素[18]。在智能醫(yī)療服務(wù)領(lǐng)域，Liu 等也有相同的發(fā)現(xiàn)，即消費者對智能醫(yī)療服務(wù)的有用性和易用性的感知，同樣對于初始信任具有顯著正向影響[8]。據(jù)此，在政務(wù)智能聊天機器人的背景下，本文提出如下2個假設(shè)：

H2：政務(wù)智能聊天機器人的感知有用性顯著正向影響初始信任；

H3：政務(wù)智能聊天機器人的感知易用性顯著正向影響初始信任。

1.3 人工智能的技術(shù)特性

盡管包括技術(shù)接受模型(TAM)等在內(nèi)的經(jīng)典技術(shù)接受理論在技術(shù)采納方面具有很強的解釋力，但這些理論在解釋人工智能技術(shù)的采納機制方面還存在一定的局限性，因為它們很少關(guān)注智能技術(shù)的獨特特征[19]。因此，對于人工智能技術(shù)，應(yīng)該有其它更多的技術(shù)特征因素被給予關(guān)注，從而更好的理解智能技術(shù)的采納機制問題[20]。據(jù)此，本文進(jìn)一步將政務(wù)智能聊天機器人的技術(shù)特性與TAM進(jìn)行結(jié)合，從而希望能更好的理解政務(wù)智能聊天機器人的初始信任問題。

根據(jù)前人的研究，智能性、擬人性、個性化以及便利性等，是人工智能技術(shù)的基本特性[21]。智能性代表了“政務(wù)智能聊天機器人通過處理自然語言來理解用戶的命令并產(chǎn)生應(yīng)答、從而提供有效結(jié)果的能力”[22]。Pillai在關(guān)于旅游聊天機器人的研究中發(fā)現(xiàn)，聊天機器人的智能性，對于用戶的感知易用性和感知有用性具有顯著正向的影響[9]。這與Moussawi等關(guān)于個人智能代理的研究結(jié)果一致[22]。對于政務(wù)智能聊天機器人，由于它具備處理、生成以及有效輸出自然語言的能力，并能夠在一定程度上采取活動和交流等自適應(yīng)行為，因此可高效快速的為用戶提供所需的信息或服務(wù)，這能夠有效提升用戶的感知有用性。與此同時，在交互的過程中，用戶只需簡單通過語音或文字的方式輸入自己的命令便可得到想要的答復(fù)，因此對它的感知易用性也會很高。據(jù)此，本文提出如下假設(shè)：

H4： 智能性正向影響政務(wù)智能聊天機器人的感知有用性；

H5：智能性正向影響政務(wù)智能聊天機器人的感知易用性。

個性化是指“政務(wù)智能聊天機器人根據(jù)用戶輸入的信息，為其提供針對性或特異性回答或服務(wù)的程度”[23]。研究表明，個性化是建立對人工智能技術(shù)或產(chǎn)品態(tài)度的重要前提[24]。Guo 等在對智能移動醫(yī)療設(shè)備的研究中發(fā)現(xiàn)，設(shè)備的個性化程度越高，用戶對它的信任和相應(yīng)的使用意愿也會越高[23]。總的來說，人工智能技術(shù)的個性化特征對用戶十分有價值，它能夠根據(jù)他們的需求和個體數(shù)據(jù)提供定制的信息和服務(wù)，這能夠幫助用戶節(jié)省時間、增強他們的使用體驗[25]。因此，如果用戶感知到政務(wù)智能聊天機器人為他們提供的信息或服務(wù)是個性化的，那他們就很可能對它的有用性形成積極的態(tài)度。據(jù)此，本文假設(shè)如下：

H6：個性化顯著正向影響政務(wù)智能聊天機器人的感知有用性。

擬人性是指“對政務(wù)智能聊天機器人的類人特征的感知水平，例如類似于人的說話方式、聲音、自我意識和情感等”[19]。之前的研究發(fā)現(xiàn)了擬人性對用戶態(tài)度的積極影響，如Roy等指出，增加智能聊天機器人的擬人性特征，可以提升對話的有效性[26]。考慮到政務(wù)智能聊天機器人能夠模仿人的方式和語氣與用戶進(jìn)行交流，因此本文預(yù)期這一特性能夠喚起用戶對它的有用性的感知。這在一定程度上與Pelau 等的研究結(jié)果一致，即人工智能設(shè)備在與人類互動中所表現(xiàn)出的同理心等類似于人類的情感，能夠促使用戶形成正向的態(tài)度[10]。據(jù)此，本文提出如下假設(shè)：

H7：擬人性正向影響政務(wù)智能聊天機器人的感知有用性。

便利性指的是“政務(wù)智能聊天機器人的24*7全天候服務(wù)、提供實時信息與支持，以及在整個服務(wù)周期的每個關(guān)鍵點提供主動協(xié)助的特性”[27]。從上述定義可以看到，便利性的特點在于隨時隨地的可用性，節(jié)省時間和精力，并允許移動性，這對于促進(jìn)用戶形成對技術(shù)的正面評價很重要[28]。對于政務(wù)智能聊天機器人而言，和以往的其他途徑相比，它支持用戶在任何時間和地點與之進(jìn)行交互，并為用戶提供所需的信息與服務(wù)。因此，可以預(yù)期它將對于公眾的感知有用性和感知易用性，產(chǎn)生顯著的正向影響。據(jù)此，本文提出如下假設(shè)：

H8：便利性正向影響政務(wù)智能聊天機器人的感知有用性。

H9：便利性正向影響政務(wù)智能聊天機器人的感知易用性。

根據(jù)上述研究假設(shè)，本文的總體研究模型如圖1所示。

圖1 研究模型

2 研究方法與設(shè)計

2.1 量表及問卷設(shè)計

本文中各個變量的測量項，均借鑒已有研究的成熟量表。其中，智能性和個性化來源于Moussawi等研究[29]；擬人性來源于Liu等[8]以及Komiak等研究[30]；便利性來源于Ameen等研究[27]；感知易用性和感知有用性來源于Venkatesh等研究[31]；初始信任來源于Carter等研究[32]。為確保量表質(zhì)量，本文采用翻譯-回譯方法對量表進(jìn)行修改，并選取Credamo網(wǎng)絡(luò)平臺的50名用戶進(jìn)行預(yù)測試。對各變量的測量都使用的是7點李克特量表。

問卷共包括三部分的內(nèi)容，分別調(diào)查樣本的人口統(tǒng)計學(xué)要素、對智能政務(wù)聊天機器人技術(shù)特性的感知以及初始信任等因素。其中，對政務(wù)智能聊天機器人進(jìn)行概要介紹，并以上海市的政務(wù)智能聊天機器人“小申”為例，對實際應(yīng)用場景進(jìn)行展示，以加深被試者對研究主題和背景的認(rèn)知。

2.2 數(shù)據(jù)收集

為驗證文中提出的研究假設(shè)模型，通過Credamo網(wǎng)絡(luò)平臺，向上海地區(qū)的被試者發(fā)送了問卷。由于本文關(guān)注的是政務(wù)智能聊天機器人的初始信任問題，因此，被試者應(yīng)只有有限的或完全沒有使用過政務(wù)智能聊天機器人的相關(guān)經(jīng)歷。為此，在問卷設(shè)計上，問卷特意設(shè)置了題項“您是否使用過政務(wù)智能聊天機器人”來篩選出符合條件的樣本。與此同時，為提升有效作答問卷的數(shù)量，問卷使用了平臺的IP地址限制等技術(shù)，以拒絕無效問卷。最后，增設(shè)兩道質(zhì)量檢測題，以此作為手動篩選問卷的依據(jù)。

在系統(tǒng)自動拒絕無效問卷之后，調(diào)查回收到完整問卷1040份。通過前述相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行逐一手動篩選，最終獲取有效問卷共833份。在樣本的人口統(tǒng)計學(xué)方面：性別上，男女占比分別為42.7%和57.3%；年齡上，21～30和31～30之間的占比最大，分別達(dá)到56.5%和37.6%；年收入方面，約38.7%的受訪者收入在2萬及以下，2萬～4萬為17.9%，4萬～6萬為8.4%，6萬～8萬為14.5%，8萬～10萬為27.9%，10萬及以上為36.7%；受教育程度方面，2.2%的受訪者為高中學(xué)歷，10.1%為?？茖W(xué)歷，有本科及以上學(xué)歷的占到絕大多數(shù)，達(dá)到87.8%。

3 數(shù)據(jù)分析與研究結(jié)果

3.1 測量模型檢驗

為了檢驗測量模型的信度和效度，本文中對各潛變量和觀測變量的克朗巴赫系數(shù)(Cronbach's α)，標(biāo)準(zhǔn)化因子載荷，組合信度(CR)，平均提取方差值(AVE)以及AVE平方根等進(jìn)行了測量(相關(guān)結(jié)果見表1)。在模型的信度方面，數(shù)據(jù)分析表明本研究各變量的克朗巴赫系數(shù)，都顯著大于一般要求的0.7的標(biāo)準(zhǔn)，同時各變量的CR值也大于一般標(biāo)準(zhǔn)0.7，由此說明測量項的組成信度較高。

表1 問卷量表

在效度方面，各觀測變量的因子載荷介于0.730和0.962之間，均大于0.7的標(biāo)準(zhǔn)。與此同時，各變量的平均變異萃取量AVE均在0.5的標(biāo)準(zhǔn)之上(結(jié)果見表1)。因此，綜合上述兩方面的指標(biāo)，可以認(rèn)為測量模型符合收斂效度的標(biāo)準(zhǔn)。同時，每一個潛變量的AVE值的平方根都要大于潛變量之間的相關(guān)系數(shù)的絕對值。據(jù)此，可以判定模型的區(qū)分效度也符合要求。分析結(jié)果如表2所示。

表2 區(qū)分效度檢驗結(jié)果

3.2 結(jié)構(gòu)模型檢驗

結(jié)構(gòu)模型檢驗結(jié)果表明，模型的各項擬合優(yōu)度指標(biāo)分別為：SRMR=0.055、CMIN/DF=2.695、GFI=0.949、NFI=0.971，RFI=0.965、IFI=0.982、TLI=0.978、CFI=0.982、RMSEA=0.045。所有指標(biāo)均達(dá)到了一般要求的標(biāo)準(zhǔn)，充分說明模型的整體擬合度較好。對各潛變量間的相互關(guān)系及程度的檢驗結(jié)果顯示，感知易用性對感知有用性和初始信任的標(biāo)準(zhǔn)化路徑系數(shù)β分別為0.185和0.394(p<0.001)，表明感知易用性對于二者具有顯著正向影響，假設(shè)H1和H3成立；感知有用性對初始信任的影響同樣是正向的(β=0.622，p<0.001)，假設(shè)H2成立。實證分析結(jié)果同樣指出，政務(wù)智能聊天機器人的智能性等技術(shù)特性，對感知有用性、感知易用性均具有顯著正向影響。其中：智能性對感知有用性和感知易用性的標(biāo)準(zhǔn)化路徑系數(shù)β分別為0.232和0.272(p<0.001)，假設(shè)H4和H5成立；個性化對感知有用性的標(biāo)準(zhǔn)化路徑系數(shù)β=0.111(p<0.001)，假設(shè)H6成立；擬人性對感知有用性的標(biāo)準(zhǔn)化路徑系數(shù)β=0.032(p<0.05)，假設(shè)H7成立；便利性對感知有用性和感知易用性的路徑系數(shù)分別為0.329和0.417(p<0.001)，假設(shè)H8和H9也成立。上述結(jié)果表明，政務(wù)智能聊天機器人的智能性、個性化和便利性等技術(shù)特性，對感知有用性和感知易用性具有顯著的正向影響。圖2為結(jié)構(gòu)方程模型路徑圖。

注：***表示p<0.001，*表示p<0.05

3.3 中介效應(yīng)分析

由于本文研究的是政務(wù)智能聊天機器人的技術(shù)特性對初始信任的影響及其相應(yīng)的作用機制，因此有必要進(jìn)一步通過中介分析檢驗智能性等技術(shù)特性對初始信任的具體作用路徑。結(jié)果表明，智能性對初始信任具有顯著正向影響(β=0.585，t=19.655，p<0.001)，且這種影響部分受到感知易用性和感知有用性的中介。從效應(yīng)量上來看，這種中介效應(yīng)占到了總效應(yīng)的50.2%；個性化對初始信任具有顯著正向影響(β=0.296，t=14.887，p<0.001)，且在中介變量感知易用性和感知有用性的作用下，這種正向影響依然顯著(β=0.153，t=10.845，p<0.001)。直接效應(yīng)(0.153)和中介效應(yīng)(0.143)分別占總效應(yīng)(0.296)的51.7%和48.3%；擬人性對初始信任同樣存在顯著積極影響(β=0.153，t=8.646，p<0.001)，同樣，這種影響部分受到了感知有用性的中介，相應(yīng)的中介效應(yīng)的效應(yīng)值為0.055，占到了總效應(yīng)量的31.6%；便利性和初始信任之間具有顯著的正向關(guān)系(β=0.453，t=8.094，p<0.001)，但是便利性對初始信任的直接效應(yīng)并不顯著。與之相對，總中介效應(yīng)量為0.452，表明這種影響完全由感知易用性和感知有用性中介。

綜合上述數(shù)據(jù)，可以發(fā)現(xiàn)政務(wù)智能聊天機器人的智能性、擬人性、個性化等技術(shù)特性，一方面對初始信任的形成具有直接的正向作用，另一方面也會通過中介變量感知易用性、感知有用性，對初始信任的形成產(chǎn)生間接影響，而且直接效應(yīng)和間接效應(yīng)的作用程度大體相當(dāng)。此外，政務(wù)智能聊天機器人的便利性特性，則是完全通過上述兩個中介變量，對初始信任的形成產(chǎn)生影響。上述研究結(jié)果表明，本文提出的基于TAM的初始信任分析框架具有較強的解釋能力。

4 結(jié)論與討論

4.1 結(jié)論

本文旨在以TAM為基礎(chǔ)理論框架，探究政務(wù)智能聊天機器人的技術(shù)特性對于公眾初始信任的影響及其作用機制。結(jié)果顯示，本文提出的研究假設(shè)都得到了實證檢驗的驗證。同時，中介效應(yīng)分析的結(jié)果還進(jìn)一步指出，對于研究模型中未直接列出的相互關(guān)系，如智能性與初始信任、個性化與初始信任等，相關(guān)變量之間存在著直接和間接兩種大致相當(dāng)?shù)淖饔寐窂健１疚牡玫降闹饕Y(jié)論如下。

第一，不同技術(shù)特性對于初始信任的影響方式存在差異。首先，智能性既能對初始信任形成直接影響，又能通過感知有用性和感知易用性促進(jìn)初始信任的產(chǎn)生。其次，個性化對于初始信任具有直接和間接兩種大體相當(dāng)?shù)挠绊懀@種間接影響主要是通過感知有用性實現(xiàn)的。最后，便利性對于初始信任的影響，完全受到感知有用性和感知易用性的中介。這些結(jié)果表明，政務(wù)智能聊天機器人的智能性、個性化、便利性等程度越高，用戶對它的感知有用性或感知易用性程度也會越高，而且這些特性能夠通過不同的方式，對初始信任的形成產(chǎn)生直接或間接的正向影響。

第二，擬人性對用戶的感知有用性和初始信任，均具有顯著正向影響。這與當(dāng)前多數(shù)研究的結(jié)論保持了一致。這一結(jié)果可能意味著，Mori等[33]在“恐怖谷”理論中所提出的“對人工智能技術(shù)的厭惡”并不是公眾的主流態(tài)度，公眾還是傾向于對智能技術(shù)所呈現(xiàn)的擬人性特性表現(xiàn)出積極的情感。對于政務(wù)智能聊天機器人而言，隨著擬人性程度的提升，能夠喚起用戶對它的有用性的感知，從而會進(jìn)一步促使用戶初始信任的形成。

第三，本研究將初始信任納入TAM中，將感知有用性和感知易用性作為直接影響初始信任的關(guān)鍵前因。結(jié)果顯示，感知有用性和感知易用性對初始信任的路徑系數(shù)分別為0.622和0.394，說明以上兩個因素對于初始信任的影響較大，這也從另一個側(cè)面表明本研究將初始信任納入TAM模型中，用以分析公眾對人工智能技術(shù)的初始信任的形成機制的合理性和必要性。

4.2 理論貢獻(xiàn)與實踐意義

通過本文研究，可進(jìn)一步豐富關(guān)于人工智能技術(shù)的信任和采納等方面的實證研究，并為今后相關(guān)主題下的研究提供一種可借鑒的理論分析視角。

本研究對于人工智能技術(shù)的擬人性特征的探討，能夠進(jìn)一步對現(xiàn)有研究中存在的分歧提供更多的實證證據(jù)。盡管多數(shù)研究均指出，人工智能技術(shù)的擬人性特征對于初始信任、使用意愿等因素具有積極的正向影響[10]，但也有部分研究得到了相反的結(jié)論，即擬人性會引起使用者對智能技術(shù)的厭惡和恐慌等消極情緒，從而可能降低對人工智能技術(shù)的初始信任和使用意愿[13]。本研究的結(jié)果與當(dāng)前的多數(shù)研究結(jié)論保持了一致，有助于進(jìn)一步為相關(guān)研究提供實證支撐，從而加深對人工智能技術(shù)的擬人性特性和用戶態(tài)度之間關(guān)系的認(rèn)識。

在政府部門已經(jīng)開始部署政務(wù)智能聊天機器人的現(xiàn)實背景下，本研究的相關(guān)研究結(jié)論，能夠為政府部門、IT企業(yè)等相關(guān)實踐者提供一定的有益借鑒。政府部門和開發(fā)者應(yīng)該從感知易用性和感知有用性兩個方面入手，提升公眾對于政務(wù)智能聊天機器人的初始信任和使用意愿。如在有用性方面，可以在產(chǎn)品開發(fā)過程中考慮結(jié)合智能推薦算法等技術(shù)的應(yīng)用，提升服務(wù)的精準(zhǔn)性及個性化；而在易用性方面，應(yīng)盡可能提升結(jié)果的可解釋性和系統(tǒng)的可操作性。

盡管研究結(jié)果發(fā)現(xiàn)擬人性對于感知有用性和初始信任的影響是正向的，但是Mori等[33]提出的擔(dān)憂也仍然不容忽視。因此，IT開發(fā)者應(yīng)該采取措施，盡可能消解這種可能存在的負(fù)面情感。一方面，要通過不斷優(yōu)化相關(guān)算法的準(zhǔn)確性和有效性，提升政務(wù)智能聊天機器人的性能，從而達(dá)到公眾對其的心理預(yù)期，消減因擬人性和性能不匹配而產(chǎn)生的厭惡等消極情緒。另一方面，要明確人工智能產(chǎn)品與人類的界限，保證人類身份的獨特性。如對于政務(wù)智能聊天機器人，應(yīng)在醒目的位置進(jìn)行必要的標(biāo)示，不斷強化使用者對其非人類身份的認(rèn)知，減輕可能帶來的因人類獨特身份喪失而產(chǎn)生的不安感。

4.3 研究局限與展望

首先，本文的樣本以20～40歲之間為主，且多數(shù)具有大學(xué)及以上學(xué)歷，同時在互聯(lián)網(wǎng)的使用方面經(jīng)歷較為豐富，因此在代表性和均衡性方面存在明顯缺陷。鑒于此，未來研究需要盡可能從更多樣化的樣本群體中獲取數(shù)據(jù)，以增強本文結(jié)論的普遍性。

其次，研究中的多數(shù)受訪者均沒有實際使用政務(wù)智能聊天機器人的相關(guān)經(jīng)歷，因此對其認(rèn)知在一定程度上只停留在問卷中的陳述和自身的主觀想象，這不可避免會導(dǎo)致研究的客觀真實性不足。因此，未來研究還應(yīng)進(jìn)一步采取情景實驗等方式，使受訪者形成對研究對象更立體全面的認(rèn)知，從而增強研究的客觀真實性。

最后，出于簡化模型和數(shù)據(jù)分析的現(xiàn)實需要，本文的研究模型中并未包括智能性、擬人性等技術(shù)特性對于初始信任的直接影響路徑，但事實上這些路徑是實際存在的。因此，未來的研究需要進(jìn)一步探討技術(shù)特性因素對于初始信任以及相應(yīng)的使用意愿等因素的直接影響。