0 引言 随着人工智能(artificial intelligence，AI)技术在营销领域的应用，越来越多的企业希望通过AI来提高营销效率，也期望通过AI为消费者带来更优质的体验，但消费者对不同类型的AI产品和服务的态度却褒贬不一。例如，即使自动驾驶技术的故障率已经远低于人类操纵导致的事故风险，但消费者对无人驾驶汽车或允许人类司机接管的自动驾驶汽车仍保持谨慎或观望的态度；而同样应用于汽车驾驶场景的紧急避让功能或自动泊车技术却备受消费者追捧。秒针营销科学院发布的《2023 AI+：人工智能与营销新纪元》显示，当广告文案是由AI自动生成时，消费者会表现出强烈的算法厌恶倾向；但当广告文案是由人与AI共同完成时，消费者反而表现出了积极的态度。那么，消费者为何会对不同类型的AI产品和服务产生差异化的响应，以及不同消费者面对同一类型AI产品和服务是否也存在差异化的响应，成为企业在营销实践中亟须解决的痛点，也亟须学术界进行深入探讨。 针对消费者对AI产品和服务的差异化响应机制，现有研究主要分别从AI和用户两个视角展开讨论。AI视角的研究表明AI在产品和服务中的角色类型(如伙伴和管家、朋友和助手等)对于消费者如何看待和采纳AI产品和服务至关重要(Schweitzer et al.，2019；计纬等，2025；沈鹏熠等，2025)，在人智交互过程中消费者与AI之间不同的互动关系是引发消费者差异化反应的关键(孙效华等，2020)。用户视角的研究则发现消费者独特性(Longoni et al.，2019)、用户专业性(Chinchanachokchai et al.，2021)、竞争或合作的消费者心态(Han et al.，2023)和AI素养(Pan et al.，2024)等会影响用户对AI产品或服务的评价或偏好。此外，也有研究表明任务特征会影响消费者对AI产品和服务的采纳意愿(黄敏学等，2023；Castelo et al.，2019)。虽然上述研究取得了较为丰富的成果，但随着人智协同特点的凸显，仅从AI或用户的单一视角都难以有效解读消费者差异化响应AI产品和服务的成因。任务技术匹配理论认为技术应该满足用户对特定任务的需求，反过来任务特征也会影响用户对于技术的认知评价，因此消费者在选择技术时会优先考虑该技术是否与特定的任务或自身的需求相匹配(Goodhue et al.，1995；Blut et al.，2021)。由于在AI产品和服务的采纳过程中蕴含着“人-AI技术-任务”的三者交互，因此综合AI、用户和任务三个方面的特征属性解读消费者对AI产品和服务的差异化响应会更全面和有效。依据任务技术匹配理论，本研究试图从人智互动关系的视角探究人智协同类型和用户角色如何影响消费者的采纳意愿，并引入任务复杂性这一调节因素，构建“人-AI技术-任务”的综合互动模型，以期帮助营销实践者更深入地了解消费者对AI产品和服务的差异化反应，并为企业AI产品和服务的营销策略提供参照性启示。 1 文献回顾与假设演绎 1.1 人智协同类型与用户角色的交互作用 营销领域对AI角色类型或特征的探讨最初是针对聊天机器人或智能语音助手，该类研究主要依据AI的情感联结能力和认知分析能力将聊天机器人扮演的角色分为朋友和仆人(Schweitzer et al.，2019)或仆人和顾问等(Zhang et al.，2023)。研究表明，朋友型或伙伴型的AI产品能与消费者建立更强的心理联接(计纬等，2025)和准社会互动(戚海峰等，2023)，也更容易激发消费者对品牌的情感依恋(戚海峰等，2023)和对AI产品的信任(沈鹏熠等，2025)，使用户对该类AI产品和服务有着更积极的产品态度。但当消费者需要AI的理性分析能力时，管家型或仆人型的AI产品则会因其专业和可靠的角色形象，更能获得消费者的青睐(计纬等，2025)，也更能向消费者传递其务实的品牌形象(戚海峰等，2023)。虽然上述研究为从人与AI的互动关系视角解读消费者差异化响应AI产品和服务提供了有益的方向，但由于上述研究目前多聚焦于具有社交功能的AI产品，对于其他不具有明显情感或社交特征的AI产品则无法据此分类。以往大量研究表明新技术的应用往往会影响消费者的控制感和决策自主权(Quentin et al.，2018)，AI的自主程度会影响消费者在使用AI产品和服务时感知到的控制感和参与感(Leung et al.，2018)，当消费者感知到自主性或身份认同遭到威胁时，即使AI产品和服务能够给消费者带来更多的便利和高效(Frank et al.，2024)，消费者仍会反感或抵制AI产品和服务(王欣等，2021)。由于自主程度是AI区别于一般机器的显著特征(Rijsdijk et al.，2007)，且随着人机交互向人智协同转变，协同过程中势必出现不同产品和服务中AI与人类自主程度的对比差异，因此依据AI自主程度对人智协同关系进行划分或许更为有效。本文中，根据AI自主程度的差异，将AI产品和服务按人智协同类型分为AI主导型和AI辅助型，其中，AI主导型是指人智协同过程中AI是任务的执行者并负责任务的完成，此时人类主要承担任务的发起者和过程的监督者；AI辅助型是指人智协同过程中人类是任务的执行者并负责任务的完成，此时AI在任务的完成过程中起辅助作用。 根据用户对任务的知识水平的不同，用户角色可分为专家用户和新手用户两类。如果用户具备大量与任务相关的知识或经验，可以轻松自如地完成任务，那么这类用户就被称为是专家用户；反之为新手用户。用户的知识水平反映了其对任务的认知程度以及完成任务的能力，对其选择偏好有重要的影响。对于知识技能和经验较为丰富的专家用户而言，他们对任务有着清晰的认知，当算法的建议与其经验不一致时，专家用户更倾向于相信自己而拒绝遵循算法的指导(Liu et al.，2023)。由于在AI主导型的产品和服务中，AI是任务执行和完成的主导者，而人类用户只能作为被动的接受者，这会导致具有较为完备知识体系和完成任务能力的专家用户无法充分运用自己的知识和经验，产生决策自主权受到AI强烈威胁的感知(De Bellis et al.，2020)，进而导致专家用户对该类AI产品和服务采纳意愿降低。因此相比于AI主导型产品和服务，专家用户会更偏好AI辅助型产品和服务。新手用户则恰恰相反，由于其知识和经验相对缺乏、对任务信息理解有限(Maheswaran et al.，1990)，独立完成任务的难度较大，更希望借助外力快速完成任务(Mehta et al.，2011)。而基于海量数据和机器学习能力的AI其知识优势和功能优势恰好可以弥补新手用户的不足，且相较于AI辅助型产品和服务中AI仅起到的协助作用，在AI主导型产品和服务中AI可以自动分析、拆解和执行任务，使新手用户完成任务的难度大大降低。因此相对于AI辅助型产品和服务，新手用户更可能选择AI主导型产品和服务。综上，本文提出以下假设。
