AI虚拟助手拟人化与数据透明度对用户隐私关注的影响研究

2017年7月,国务院印发了《新一代人工智能发展规划》,标志着人工智能正式以政策规划的形式被确立为我国未来科技发展的重要着力点.在营销领域,AI与传统营销场景的结合为企业的经营实践提供了新的见解与机会.小米的小爱同学,华为的小艺,苹果的Siri等AI虚拟助手是使传统营销场景"智能化"的重要实现形式.作为一种软件代理,AI虚拟助手通过与智能手机,智能家居,移动应用等相整合的方式嵌入到用户日常生活的方方面面.虽然AI正以非常具体和定制化的方式改善用户的生活,但一味地强调效率,精度等指标的技术发展而忽视对用户心理与行为的洞察可能会破坏用户使用AI的体验.拟人化与数据透明度是AI虚拟助手两项鲜明的技术特性.一方面,开发人员致力于让AI更像"人",随着人机互动在形式与体验上接近于人人互动,人与AI之间的边界逐渐模糊;另一方面,大数据是AI技术的基础,而数据采集,处理,三方共享等过程的不透明会引起用户的忧虑.营销领域的AI研究目前主要集中在用户接受AI的影响因素与AI应用对用户心理和行为的影响.AI作为一种新技术引入营销实践,在研究早期需要考虑用户的技术接受问题.相关研究主要基于技术接受模型与改进模型的视角展开,已形成较丰富的研究成果,而AI应用对用户心理和行为影响的研究尚处于起步阶段.鉴于人工智能在营销实践中发挥着越来越重要的作用,考虑AI应用对用户心理与行为会产生怎样的影响成为学界与实务界亟待解决的问题.本文在AI虚拟助手情境下探究AI应用对用户心理与行为的影响,选取AI虚拟助手两个鲜明的技术特性——拟人化与数据透明度,将该影响的后果变量拓展至用户隐私关注,挖掘AI应用的"黑暗面",以期丰富相关研究.更具体的,本文对以下三个方面展开深入的研究:AI虚拟助手拟人化对用户隐私关注的影响,AI虚拟助手数据透明度对用户隐私关注的影响,AI虚拟助手拟人化与数据透明度对用户隐私关注影响是否存在着边界条件.本文首先引入传播隐私管理理论,结合AI营销的相关文献,对AI虚拟助手拟人化与用户隐私关注,AI虚拟助手数据透明度与用户隐私关注,AI虚拟助手拟人化与数据透明度对用户隐私关注影响中用户隐私素养的调节作用进行假设推导.接着,本文设计了4项情境实验对模型框架进行实证检验,分别为2组(AI虚拟助手拟人化:高vs低)的组间实验,2组(AI虚拟助手数据透明度:高vs低)的组间实验,加入用户隐私素养测量的2组(AI虚拟助手拟人化:高vs低)的组间实验,加入用户隐私素养测量的2组(AI虚拟助手数据透明度:高vs低)的组间实验.每项实验均包括对操纵变量检验的预实验,实验流程设计与实施,实验数据分析,实验小结.基于实验数据分析,本文得出以下三点研究结果:第一,AI虚拟助手拟人化与用户隐私关注呈负相关关系,即相比于低水平的AI虚拟助手拟人化,高水平的AI虚拟助手拟人化会引起用户更少的隐私关注.第二,AI虚拟助手数据透明度与用户隐私关注呈负相关关系,即相比于低水平的AI虚拟助手数据透明度,高水平的AI虚拟助手数据透明度会引起用户更少的隐私关注.第三,用户隐私素养在AI虚拟助手拟人化与数据透明度影响用户隐私关注中起着正向调节作用,即当用户隐私素养水平较高时,AI虚拟助手拟人化与数据透明度对用户隐私关注的负向影响更强.本文探讨了AI虚拟助手拟人化与数据透明度对用户隐私关注的影响和可能的边界条件,基于本文研究结论,可以对AI服务提供商提出以下三点管理启示:第一,AI服务提供商应致力于提升AI虚拟助手的拟人化程度.AI技术在精确,效率上的显著优势使其越来越多地被引入企业的营销实践,但若使用不当会给企业与用户带来潜在损失.本文发现AI虚拟助手拟人化对用户隐私关注的负向影响.倘若企业引入的AI不够"像人",怪异的人机互动体验将使用户更加关注隐私.第二,AI服务提供商应尽可能让用户知晓其个人信息的使用情况,提升AI服务的数据透明度.数据捕获的隐匿与算法的"黑箱"会使用户产生隐私担忧,进而限制人机交互的范围与深度.第三,AI服务提供商可以针对不同人群的特征为其设计与提供不同参数的AI服务.本文发现,不同隐私素养水平的用户,AI虚拟助手拟人化与数据透明度对用户隐私关注的影响具有差异.AI服务提供商可以根据对用户隐私素养水平的刻画为其提供相应水平拟人化与数据透明度的AI服务,实现企业追求技术与为用户提供良好体验的平衡.本文丰富了AI应用对用户心理影响的相关研究,拓展了隐私关注的前置影响因素研究,结合传播隐私管理理论与AI的技术特征,将AI拟人化,数据透明度与用户隐私关注相关联,并引入用户隐私素养这一边界条件,为AI营销,心理学,人机交互等领域提供了新的研究思路.本文具有以下创新点:第一,本文从传播隐私管理理论的全新视角解释了AI应用对用户隐私关注的影响,将传播隐私管理理论的研究适用范围延伸至AI营销领域,为AI应用对用户心理与行为的影响提供了全新的理论视角.第二,本文将AI应用对用户心理与行为影响的结果变量拓展至用户隐私关注,并深入探讨了AI应用对用户心理与行为影响中的边界条件,丰富了营销领域中AI研究的思路.第三,本文采用中国用户样本进行情境模拟实验,探究中国情境下AI应用对用户隐私关注的影响.目前关于AI营销,隐私关注等领域的研究大多集中在国外,而中国与西方国家具有较大的社会文化差异,西方部分理论成果或无法照搬,需要进一步检验.本文采用中国样本,据此得出的结论在中国情境下具有较强的适用性,且能够同国外已有研究形成对照,观察跨文化因素是否会对相关研究造成影响.

AI赋能智慧校园的探索与实践

围绕生成式人工智能技术在智慧校园建设中的应用进行了深入的系统研究与实践探索,聚焦于校园AI Hub——一款专为高校设计的智能应用集成与服务平台,重点剖析了校园AI Hub的两大核心功能:通用应用服务和场景化解决方案.通用应用服务涵盖智能翻译,论文阅读助手等工具,旨在为师生的日常学习与工作提供便捷支持;场景化解决方案则面向教学,科研与管理等特定需求,定制开发智能系统.在技术架构设计上,平台采用了3层结构:基础模型层依托开源大语言模型,提供强大的语言和推理能力;开发平台层通过流程编排工具提升系统的通用性和可扩展性;应用服务层则集成了AI工具,为师生提供便捷的智能化服务.基于此架构,进一步探讨了数据结构转换,可视化呈现及智能搜索等关键技术在场景化解决方案中的应用,提出了一种开源开放,共建共享的校园AI Hub发展模式.该模式具有较强的扩展性,不仅为高校智能化转型提供了切实可行的路径,也为高等教育领域的信息化建设贡献了新的思路与启示.

基于5G和边缘计算的物联网数据终端系统

本发明涉及一种基于5G和边缘计算的物联网数据终端系统,包括用于获取前端监控数据的物联网数据终端,用于完成数据预处理;位于物联网数据终端与云业务之间的边缘计算服务器,所述边缘计算服务器搭建AI前置服务平台,负责监控数据图像的前置识别,图像抽样,去重和数据切片;设备管理云,用于对物联网数据终端以及各节点设备进行远程监控和远程配置,更新流量计费;业务云,包括基于视频场景中AI的图像训练服务以及基于用户需求的业务接口,提供给用户进行定制开发.本方案通过对边缘计算,将图像识别能力下放到物联网终端上,分摊云端服务器压力,同时提升业务前端的响应速度和效率.

面向交通行业的AI视觉应用研究

基于计算机的AI视觉技术利用图像处理,模式识别,人工智能等技术,协助交通管理者对道路运行中的各种问题进行处理.因此,研究基于AI视觉的交通信息检测方法具有重要的理论和现实意义.交通行业的AI视觉技术应用集中于道路交通,需要扩充其应用场景,如基于水上交通的AI识别技术的开发较少.建立AI中台,实现多场景AI定制功能成为当下交通行业的开发热点,文章从实际科研平台出发,阐述了目前面向交通行业的AI视觉应用研究.