AI營銷研究的挑戰和展望

張雁冰，呂 巍，張佳宇

1 上海交通大學 安泰經濟與管理學院，上海 200030 2 上海交通大學 外國語學院，上海 200240

引言

人工智能(artificial intelligence,AI)時代已經到來。國務院《新一代人工智能發展規劃》中首次將人工智能上升為國家戰略，黨的十九大報告提出推動互聯網、大數據、人工智能和實體經濟深度融合，習總書記指出“人工智能是引領這一輪科技革命和產業變革的戰略性技術，具有溢出帶動性很強的‘頭雁’效應”。麥肯錫全球研究院[1]發布的報告也預測，人工智能至少在未來十年能夠每年拉動約1.2%的全球GDP增長，到2030年，人工智能將為全球經濟帶來13萬億美元的增長。這意味著人工智能將成為提高企業效率、推動產業升級、助力經濟增長的新引擎[2-4]。資料顯示，國內外科技巨頭公司，如谷歌、亞馬遜、蘋果以及百度、騰訊、阿里都把發展人工智能列為公司的核心戰略[5]。

近年來，人工智能的產品和服務日益普及，正在變得無處不在[6]。例如，在零售行業，人工智能通過自我學習，可以為消費者添加標簽，精準描繪用戶畫像，跟蹤消費者的變化，創造獨特的沉浸式的體驗；在家居行業，通過智能音箱、智能攝像頭等人工智能設備，消費者可以對聯網的門鎖、家用電器進行遠程控制；在醫療行業，人工智能應用在新藥研制、輔助診療、癌癥檢測等方面。人工智能的廣泛應用，使得使用者與人工智能的互動變得更加頻繁，給其本身營銷帶來了問題[7-8]。越來越多的學者呼吁關注人工智能給使用者帶來的影響，而對這種影響的研究目前仍處于起步階段。

1 人工智能概念和與人相似性的因素界定

人工智能指表現出智能的程序、算法、系統或機器，廣義上說，可以增強產品和服務智能化程度的工具也被稱作人工智能[8]。人工智能既包括智能音響、智能機器人和智能汽車等物理設備或設備組合；還包括非物理服務，如蘋果的Siri、亞馬遜Alexa、微軟小冰等虛擬助手以及AlphaGo等計算機程序。人工智能的技術旨在讓人工智能具有跟人類相似甚至超越人類的推理、知識、規劃、學習、交流、感知、操作和行動等能力，為人類提供服務[9]。

新技術變成新產業需要解決應用問題，消費者的抗拒對新技術的傳播和接受造成障礙[10-11]。有研究表明，人工智能的外形和互動方式影響人工智能與人的互動效果，進而影響使用意愿[12]。人工智能是對人類智能的模擬和延伸，具備感知能力和決策能力，可以通過類人的思考、學習和推理產生積極的結果[13]。此外，人工智能設計制造的過程中還要考慮感情因素的影響。研究表明只考慮互動方式和能力，難以確保人工智能被成功接受，增加人工智能的情感將改善人機協作[14]。盡管學者對人工智能模擬人類的問題給予了關注，改進了算法，預測了未來的趨勢，但鮮有學術研究系統探討人工智能與人的相似性的因素對使用者心理和行為的影響。本研究從人工智能的外形、互動方式、智能水平和感情4個方面與人的相似性對當前國內外研究進行評述。

2 人工智能與人相似性的研究評述

2.1 外形的影響

人工智能的外形是影響消費者體驗的重要因素，受到學者們的廣泛關注。人工智能的外形主要分為仿人型、仿動物型和機器型3種[15-17]，目前最受關注的是仿人型人工智能機器人，而外形對使用者的影響還沒有明確的結論[18]。部分研究發現，如果某種產品的外觀與人類外貌較為相似，或者具備人類面部特征時，更容易激發使用者的擬人傾向[19]。人們認為仿人型和仿動物型的人工智能比機器型的人工智能具有更多本領，具有交流能力和情感，在互動多的場景下，使用者偏好使用仿人型和仿動物型的人工智能[20]。也有研究認為，當用戶對仿人型人工智能機器人的預期與人類特質存在差距時，用戶會感知人類身份受到威脅，產生怪異、不舒服的感受，進而選擇補償性消費來減少這種落差。當用戶感知到的社會歸屬感較高時、當食物被認為更健康時、當機器人更加機械化時，補償性反應會減弱[21]。

另一類人工智能以無形或者虛擬形象為消費者提供服務，如智能客服、智能助理等。為了拉近與消費者的距離，一些虛擬的人工智能外形被設計為人形。部分研究表明，若商家在消費者使用購物助理前告知消費者，客服為虛擬的人工智能助理時，使用者認為人工智能助理會給出更多常規的提示。當虛擬人工智能助理以人的形象出現時，使用者認為該人工智能助理不夠真誠，導致互動減少、好感度和購物意愿降低[22]。有研究認為，當獲得擬人化智能助手的幫助時，使用者在電腦游戲中感受到的快樂更少，因為擬人化助手會影響使用者對自主性和掌控權的感知[12]。

2.2 互動方式的影響

傳統的互動方式主要通過鼠標、鍵盤互動。隨著技術的發展，自然用戶界面被認為是下一代互動方式的主流。在自然用戶界面下，用戶使用類似于人與人之間的交流方式，如使用自然語言或肢體動作等方式交互[23]。已有研究關注到互動方式對用戶的影響，并取得了較豐富的成果[24-25]。有研究表明，當人工智能采用更為自然的方式與用戶進行交互，特別是運用人類的感知能力，如視覺、聽覺、觸覺等互動，用戶更容易獲得人工智能的幫助[26]。

人類與人工智能的互動方式的研究主要關注語言互動。語言互動既包括文本交互[27]，也包括語音交互[28]。已有研究比較了人類與聊天機器人Cleverbot的交流與人與人交流之間的差異，結果表明，聊天機器人與人交流花費的時間更長、信息更短、詞匯更單調[29]。雖然人類的語言技能很容易轉移到人類與聊天機器人的交流中，但這些對話的內容和質量與人與人之間的交流還存在顯著差異。

語音交互的聊天機器人通過自然語言處理和機器學習算法理解使用者的語言并進行實時回復[30]。語音助手一直處于傾聽模式下，識別到關鍵詞時被激活并開始工作。有研究發現，消費者認為使用語音助手既能滿足用戶搜索信息和購物等需求，也可以提升消費者形象、社會地位、社會存在感和社會吸引力，進而影響消費者的使用意愿[28,30]。對車載語音助手的研究發現，人們更喜歡使用迎合自己的語音助手[31]。

2.3 智能的影響

人工智能的智能體現在人工智能對使用者需求的精準預測。人工智能的算法不遵循明確的指令或程序，可以結合用戶的特征，提供個性化的方案[32-33]，還可以預測使用者之前未披露過的信息[34]。個性化預測能力對企業有積極影響。個性化推薦服務可以滿足消費者差異化的偏好，有利于提升品牌忠誠度[33,35-36]。最新數據表明，亞馬遜35% 的購買量和Netflix 80% 視頻點擊率都來自人工智能對用戶需求的預測和個性化推薦[37]。

人工智能具有自我學習和自主決策能力。在面對無法預測的環境時，可以做出靈活、理性的決策[38-39]。人工智能不再依賴特定的編程實現單一目標，可以自我學習、自我發展[28]。人工智能可以在環境中找到自己的學習模式，并且隨著時間的推移，不斷地自發提升完成任務的能力。楊兵兵等[40]發現機器學習可以對個體的抑郁癥進行預測和治療。自我學習和自我決策的能力使人工智能越來越聰明，人們開始擔心未來人工智能可能造成威脅。測量人工智能的智能水平，是評估人工智能可能帶來危害程度的方法之一。有研究認為人工智能程序、機器人、人類，都可以作為一個集知識輸入、知識掌握、創新和反饋于一體的集成系統，即可以建立一個標準智能模型測量智能水平[41]。李韜奮等[42]提出智能消費產品的5個關鍵的智能要素，即實時監測、智能交互、自治性、優化能力和移動互聯。

2.4 感情的影響

人工智能設計制造的過程中還要考慮感知和理解人類行為的能力以及情感反應的影響[43]。已有研究提出了可以識別人類情感的情感計算模型，論證了這個模型在人機交互和機器智能等方面的應用[44]。在人工智能設計過程中考慮實用性需求和情感需求，有利于促進人機交互過程，提升服務質量和滿意度[45-46]。在醫療服務環境中的研究表明，社交機器人的禮貌行為是影響使用者遵從意愿的重要因素。當人工智能禮貌程度低時，給出命令或強迫推薦的指令時，會負向影響使用者感知益處，降低遵從的意愿[47]。

人工智能與使用者之間的關系也是學者們關注的熱點，未來人工智能可能與用戶一起生活。有學者認為狗是人類最好的動物朋友，人與狗的相處模式可以為人工智能與人類相處模式提供參考，受訪者認為工程師未來需要將狗的忠誠、有個性、有歸屬感、依戀人的優點應用到人工智能設計中，提高消費者的使用意愿[48]。有研究探討了社交人工智能在老年人互動中的6種角色，即賦能者、入侵者、盟友、替代者、擴展自我和失活劑，這些角色影響用戶感知到的保障、社交支持和認知支持[49]。使用者感知到的智能助理的自主權和權力水平將影響使用者與智能助理的關系。已有研究基于人際互補理論提出消費者與智能設備關系概念模型，根據消費者和智能設備所扮演的角色，討論了消費者與智能設備之間主仆、合作伙伴、不穩定的關系對消費者體驗的影響[50]。

綜上所述，表1總結了人工智能與人的相似性的研究變量和研究發現。

3 人工智能與人相似性影響的內在機制

人工智能技術應用問題的核心是用戶的接受，即有沒有意愿使用和消費。深入了解人工智能與人相似性程度對用戶心理的影響機制，有利于改善用戶對人工智能的態度，提升使用意愿。為探索人工智能與人的相似性對使用者行為作用的機制，學者們經常使用恐怖谷理論、相似吸引理論、集群理論和技術接受模型作為分析和研究的依據。

3.1 恐怖谷理論(uncanny valley theory)

恐怖谷理論由日本機器人科學家MASAHIRO[55]提出，他觀察到機器人與人類的相似性和好感度之間存在著一定的關系，并不是越相似好感度越高。他用一個假設的曲線描述這種關系，即隨著與人相似程度的增加，好感度上升又突然下降，在相似性與人類接近的點，形成“恐怖谷”。MASAHIRO[55]恐怖谷假說描述了人類對類人技術的態度，該假說預測，類人但不完全像人類的物體，在特定條件下會引發使用者厭惡或者恐懼的感覺[19]。

恐怖谷產生的原因尚未得到完全的解釋[55]。一種解釋是，人類在進化中產生了一種認知機制，會規避低生育能力或健康狀況較差的伴侶。該機制存在于潛意識中，可能通過觀察面部特征被激活，引發厭惡情緒[56]。另一種解釋是，當人類與非人類的兩種類別界限模糊時，破壞了我們對人類獨特性和身份的認知[57]。人工智能可以看起來與人類非常相似，甚至擁有超越人的能力，而其非人的特質有可能引發使用者的恐懼。

恐怖谷理論的假說得到很多學者的認同，而實證研究的結果并不完全相同[17,56-57]。一些證據支持了恐怖谷的存在，研究表明隨著從機器的臉到人類臉的圖像變化，親密度明顯下降，恐懼感上升[27]。另外一些研究沒能發現同樣的規律，恐怖谷可能存在于特定的條件下。未來需要更多的研究檢驗恐怖谷現象在人工智能領域出現的確切條件。

3.2 相似吸引理論(similarity-attraction theory)

用戶常常把自己與周圍的人比較，更容易被與自己相似的人吸引，對與自己相似的人印象更好[58]，具有相似價值觀和信仰的人也彼此吸引[59]。通過互動，雙方可以深入了解對方的態度和偏好，當個體感知態度和偏好的相似程度高時，會增加吸引力和情感反應[60]。

智能計算機是具有類人態度或感覺的社會行為者，參與者認為表現出與自己態度相似的機器人比相反態度的機器人更友好[61]。數字世界為自我擴展開辟了新途徑，人們與數字世界的消費對象接觸時，會把數字的自我投射到虛擬環境中，并產生同理心，如對人工智能的同理心[62]。使用者與虛擬代理之間的互動也是如此，使用者通常認為智能助理具有類似人類的行為和人格[63]。人類感知自己與智能設備的相似性和吸引力還可以預測人們對人工智能機器人的態度。

表1 人工智能與人的相似性的已有研究總結Table 1 Summary of Literatures on the Study of Similarity between Artificial Intelligence and Human

相似吸引理論已廣泛應用于用戶行為的研究中，如研究人口統計特征的相似性、臉部相似性、身體形狀相似性、個性相似性、用戶決策過程相似性對用戶的影響[64-65]。相似吸引理論表明，用戶使用與人相似的互動方式與人工智能交互。大多數研究認為相似性是有益的，因為相似性減少了不確定性，增加了自我驗證，營造了令人愉快的互動氛圍[61]。在某些場景下，相似性吸引機制會失靈。如當自戀的觀察者察覺到另一個自戀者的某些行為威脅到他的自我，相似性吸引的機制不起作用[57]。相似吸引理論對用戶使用人工智能的影響還需要進一步驗證。

3.3 集群理論(assemblage theory)

集群理論來源于新現實主義哲學派，是描述社會復雜性的綜合理論。該理論認為整體不僅僅是各部分疊加之和，各部分通過互動才能形成整體[66]。該理論關注組合的出現、組合的穩定、人類與非人類部分之間相互作用的不穩定性[67]。DELANDA[68]認為，所有特征都由整體、屬性和能力三方面進行界定。整體既包括組合層面又包括組合的組成部分，屬性主要界定“是什么”，能力界定各部分之間或各組合之間如何互動以及“做什么或能做什么”。在組合理論中，各部分之間的互動是核心?；幽軌蛸x予組合獨有特征，若互動停止，則組合將不復存在。組合理論中的互動分為3種情形，即組合內部各部分的互動、部分與整體互動、一個組合與其他組合的互動[67]。

集群理論被廣泛應用于營銷研究中[67,69-70]，用來研究消費者與物體的關系，體現了消費者的自我延伸。已有研究基于集群理論對使用者與人工智能設備的互動及關系進行研究，人工智能設備具有獨特的代理性、自治性和權威性的特點。隨著互聯網中AI設備的數量增加，使用者與物體的互動也更加復雜[50]。研究表明智能家居的建立是從消費者認可某一個智能產品開始，而非從購滿一整套設備開始[62]。此外，用戶與智能設備共享的信息越多，雙方的交互就越有意義，設備越能識別用戶需求，會帶來更好的用戶體驗。

3.4 技術接受模型(technology acceptance model)

技術接受模型源于理性行為理論，認為個體對信息系統接受程度由感知實用性和感知易用性決定[71]。這個理論包含4個主要變量，即感知實用性、感知易用性、行為意圖和行為[72]。后來的研究者對技術接受模型進行了理論拓展，考慮了主觀規范、產出質量、經驗等因素，解釋了社會和認知層面的感知實用性和感知易用性的影響[73]。再進一步的研究增加了控制感、焦慮、娛樂性等因素，強調感知實用性和感知易用性的過程[74]。此外，技術接受和使用理論(UTAUT)研究了主觀規范、圖像、工作相關性、輸出質量和結果可證明性等附加因素[75]；UTAUTⅡ研究了表現預期、努力預期、社會影響力、促進條件、享樂動機、價格價值、習慣、年齡、性別和經歷等附加因素[76]。

在信息系統領域，技術接受模型是研究個體信息技術使用意圖中經典的理論模型[77]，該模型描述了不同情景下的信息技術使用決策以及信息系統之間的關系，還可應用于包括在線學習[78]、用戶對虛擬世界的接受度[79]的研究中。已有研究發現，在網頁中使用3D環境對用戶體驗和感知結果有重要影響，3D系統比2D系統更加難以使用，初次使用3D系統的用戶的認知吸收度更低；對有使用經驗的用戶來說，2D和3D系統的認知吸收度差別不大。視頻和虛擬產品體驗比靜態圖片更能讓使用者獲取有效的產品信息，且感知實用性影響使用者再次使用該網站的意愿[77]。

綜上所述，圖1總結了人工智能與人的相似性因素及影響機制。

圖1 人工智能與人的相似性研究框架Figure 1 Research Framework of Artificial Intelligence and Human Similarity

4 研究方法的脈絡及前瞻

已有研究大部分基于問卷調查和實驗方法收集數據，常用的數據分析和假設檢驗的方法有回歸分析、結構方程模型、方差分析、因子分析、聚類分析、卡方檢驗、T檢驗等。STEIN et al.[80]在實驗室中評估用戶與虛擬現實人工智能互動，研究人員使用“綠野仙蹤”的方法欺騙被試，實際使用一個人類實驗者控制虛擬人工智能的行為。CIECHANOWSKI et al.[27]研究用戶與類人的聊天機器人互動時不同類型的界面的影響，在第一個階段，參與者與一個簡單的文本聊天機器人互動，或者與虛擬人工智能互動，測量參與者的心理數據和生理數據；第二階段，被試填寫了一份詳細的問卷，評估互動體驗和合作意愿。

也有一些學者建立理論概念模型，使用案例研究和訪談研究的方法分析人工智能技術對使用者的影響。HUANG et al.[81]構建人工智能工作替代理論，使用微分方程對人工智能替代人類勞動的假說進行推導。SCHWEITZER et al.[53]通過3周的探索性研究對用戶進行調查，通過結構化的訪談了解這些使用者使用智能手機上的語音控制的情況，梳理了使用者與此類智能設備的關系模式。表2對典型的研究方法的具體研究樣本、研究步驟、研究局限性和研究展望進行總結。

未來隨著人工智能設備和人工智能機器人日益復雜，學者呼吁更多研究使用心理學和生理學方法與調查問卷和實驗等方法相結合，檢驗人工智能對使用者的影響。

5 未來研究展望

本研究對人工智能在外形、互動方式、智能和感情與人相似性的相關研究進行了歸納總結，對主要的研究方法和相關的理論視角進行了回顧。雖然已有部分研究考慮這些因素的影響，并取得了一些成果，但是，在營銷領域系統考慮人工智能的特征對用戶行為的研究比較缺乏，該領域還有許多問題尚未解決，未來可以從人工智能的外觀設計、交互方式、智能化水平和情感因素4個方面開展研究，見表3。

表2 典型的研究方法總結Table 2 Summary of Typical Research Methods

續表2

來源研究樣本實驗步驟局限性和未來研究展望DZI-ERGWAet al.[82]①基于滾雪球抽樣的方法招募被試,研究人員通過機器人的臉書頁面發布招募信息。②共53人參加測試,研究人員通過在線問卷,評估他們的依戀類型。③最終每種依戀類型選擇1名女性,共3名女性參與研究。①在實驗過程中,機器人安裝在被試的公寓里,3個不同依戀類型的人(安全型、焦慮型和避免型)與EMYS型機器人一起度過10天。②采用觀察研究與定性研究相結合的方法。③實驗數據收集使用機器人的狀態,如交互頻率和平均時間、操作機器人的需求等。此外,還包含了來自音頻和視頻系統的用戶數據,如剪影、面部、移動、話語和聲音。④第二部分是研究后的問卷調查和深度訪談,涉及實驗過程中對EMYS行為的看法、功能評估。本研究利用所提出的系統,以完全自主的方式控制社交機器人進行實驗。在保證用戶參與度的條件下,第一次完成機器人長期(10天)在參與者住所成功運行的研究。SCHWEITZ-ER et al.[53]使用學生樣本,要求被試使用過智能設備的語音控制。參與者為39名本科生和研究生,24名男性,15名女性,他們獲得了價值15歐元的禮券作為報酬。①預測試收集參與者的智能手機使用行為和對語音控制設備的態度的數據。②正式實驗中,參與者與移動設備進行3周的互動。在此期間,他們通過移動設備完成了7個任務,研究者通過app記錄了他們的使用過程。③最后進行訪談,了解這些用戶使用智能手機的語音控制的感受以及未來的使用意向。 使用的信息反饋方法更完整、更有啟發性。比較容易獲得交互的記錄,但是不能說明用戶如何看待他們的設備、這種情況為什么發生、如何隨著時間的推移而改變。STEIN et al.[80]①通過Facebook群組和郵件列表發出郵件邀請,在德國的大學招募126名學生。②每個參與者獲得5歐元或部分課程學分作為報酬。④剔除1名不能正確回憶起所提供的新聞文章的被試。共125名參與者,85名女性,39名男性,1名未說明性別。①使用“綠野仙蹤”的方法,用一個人類實驗者控制一個被認為是獨立的虛擬人工智能的行為,確保交互足夠復雜又保持順暢。②按照2(近距離vs.遠距離)×2(人類獨特性高vs.人類獨特性低)的實驗設計,參與者在與虛擬代理交互之前,實驗組閱讀一篇討論人類獨特性問題的新聞文章(近端威脅),控制組不閱讀(遠端威脅)。③參與者被邀請與虛擬現實人工智能進行簡短的互動,研究人員將人工智能偽裝為一種基于人工智能技術的新型人格評估系統。①使用方便樣本,即本地大學生樣本,存在一些限制。具體地說,參與者受教育水平相似、年齡相仿,可能降低研究結果的普遍性。②樣本中無神論者占比高(69.6%被試聲稱自己無信仰),可能削弱了人類獨特性的影響。

5.1 外觀設計

外觀是研究者最為關注的因素?？植拦壤碚撜J為隨著與人的相似性提升，個體對類人物體的好感度先上升再下降，并引起恐懼。受時代的局限性，恐怖谷理論側重于描述機器人“形”與人的相似性的影響，而機器人的“形”與人工智能的“形”存在差異。未來研究可以以恐怖谷理論為出發點，在人工智能領域探究影響恐怖谷曲線變化的因素。

未來研究還可以考慮機器人的外形與任務之間的聯系，需要更多研究驗證在不同場景下，不同性別的使用者對智能設備外形的偏好。在使用不同外形的人工智能設備的過程中，用戶的認知能力和購物體驗如何變化。而在對虛擬人工智能的已有研究中，更多考慮在智能助手的信息幫助下的人類反應，未來研究可以著眼不同情景，如不同自主權限、不同用途以及被試的不同心理條件下用戶的反應和心理動機。

5.2 交互方式

已有大多數研究聚焦于語言互動，如與智能客服的文字交互、與智能音箱的語音交互等，關于視覺互動和觸覺互動的研究較少。在對語音交互的研究中，不同情景下對音色和音調的影響，如男性、女性、兒童、機器人、方言等聲音對用戶的影響還需要進一步探索。人工智能與使用者交互方式的研究越來越傾向于多通道、多任務的自然交互場景，但目前的交互方式研究主要為“一對一”的互動，關于“一對多”和“多對多”的互動研究少，未來需要關注多種因素互相作用、多通道融合的影響。

表3 未來研究方向Table 3 Future Research Directions

當前關于互動的研究大多數為人類主導的互動，即人類作為互動的主要發起人，而人工智能屬于被動角色。然而，互動既有主動的互動，也有被動的互動。在人工智能領域，機器人主導的互動能夠使其更具備人類特征，未來研究需要更多關注AI機器人主導和人類被動的互動。此外，當前的主要研究對象為近距離、即時性互動，而對遠距離互動和長時間的互動還需要深入研究。此外，隨著可視化的生物識別技術的迅速發展，人臉識別也越來越普遍，還需要考慮人臉識別等新的識別技術的影響[83]。

5.3 智能化水平

人工智能的智能化水平反映人工智能的能力，即通過深度學習、大數據分析等技術解決問題的能力。智能是人工智能重要的能力，已有人工智能的研究大多關注算法上的改進，鮮有研究對智能的內涵進行界定。未來研究應該明確界定智能化的概念和維度，對不同產品智能化水平測量方法進行討論。

人工智能的技術專家致力于研發出超越人類智慧的智能機器。隨著技術的發展，人工智能將從只解決特定的具體類任務問題而存在的弱人工智能，發展成可以像人類一樣獨立思考和決策的強人工智能，未來還有可能出現計算和思維能力遠超人類的超人工智能。學者們認為人們對超越人類智慧的強人工智能存在擔憂，在某些情況下，高智能化水平的設備讓使用者感覺到喪失控制權或者隱私受到侵犯。此外，強人工智能可能擁有自我意識，引發倫理和安全方面的恐懼，找出情景與人工智能化水平之間的關系是未來的重點。未來研究還可以考慮不同的人格特質因素、性別、控制感水平、自信水平的使用者與人工智能的智能化的水平契合問題，以及智能化水平對消費者實用型消費或者享樂型消費意愿的影響。

5.4 情感因素

人工智能設備正在成為人類社會中不可或缺的一部分，與我們的生活息息相關。這給人類與人工智能之間的關系提出了新的挑戰，需要深入思考如何實現人類與人工智能和諧相處，達到人機共生，實現人機融合發展。在不同的場景中，如生活場景或工作場景，需要進一步探索使用者期待的人工智能角色(如朋友、親人、寵物、助手和仆人)和職責。人工智能在公共場合也越來越常見，未來研究可以關注在公共場合下，同行人、陌生人、客觀環境等因素對使用者和智能助手的交互行為和使用意愿的影響。

情緒和情感是人工智能產品未來的方向之一。人工智能可以通過識別、感知和理解人的情感，做出相應的反應，即人工智能將擁有像人一樣的觀察、理解和生成各種情感特征的能力。當人工智能擁有“讀心術”，能夠體會人的喜怒哀樂時，將如何影響用戶的使用意愿。除了關注智能助手的個性因素和性格因素外，未來研究還可以關注使用者性格與人工智能助手之間的匹配問題。此外，也需要更深入研究人工智能設備對特殊群體應用的影響機制，如照料老人和兒童教育。

6 結論

新技術、新產業是推動營銷管理最重要的因素之一，本研究聚焦人工智能作為一個新興戰略產業發展過程的實際應用問題，建立人工智能與人的相似性對用戶心理和行為影響的概念模型。具體來說，本研究梳理了人工智能在外形、互動方式、智能和感情4個方面與人的相似性對用戶的影響，回顧了相關的理論模型，總結了典型的研究方法，提出未來可能的研究方向。在理論上，本研究系統分析了人工智能與人的相似性因素在人工智能這類高科技產品使用過程中的影響，豐富了已有人工智能營銷的研究。在實踐應用方面，本研究有助于人工智能企業了解在不同的場景下，用戶對人工智能外形、交互方式、智能化水平的偏好，以及用戶與人工智能的關系對用戶體驗的影響，為人工智能的設計制造提供決策參考。