人工智能（AI）技術正迅速影響全球社會與經濟結構，其接受度與信任程度成為當今熱議的議題。多項研究指出，對AI認知與接受的差異不僅根植於技術本身，也與使用者的知識程度、經濟背景、教育水平及個人心理特質密切相關。透視這些因素，有助於解讀為何部分群體對AI抱持積極態度，而其他人則存疑甚至排斥。
首先，科技接受度模型（Technology Acceptance Model, TAM）在解釋AI使用意願方面扮演關鍵角色。研究顯示，使用者對AI系統的「感知易用性」與「感知有用性」是促使其採用的主要推動力。尤其在台灣軟體企業內部進行的問卷調查中，感知易用性和感知有用性均對接受度產生顯著正向影響，且技術品質與技術轉移的外部因素也顯著促進使用意願。此外，個體的自我效能感會影響系統品質對感知易用性的影響強度，這意味著自信能掌控新系統的使用者更容易接受AI技術。因此，AI軟體公司應聚焦於提升產品可靠度及建立使用者信心，透過易用且具高效能的系統功能來創造正向循環，促使組織內部成功推動數位轉型。
其次，經濟與教育背景在AI信任度的形成過程中展現出顯著的分野。例如，2024年調查發現，年輕人（18至24歲）中有高達60%表達對AI系統的信任，這部分反映出年輕族群對新興技術的開放態度及適應力。然而，隨年齡增長，信任度逐漸降低，部分原因是理解深度與接受程度的差異。同時，高收入（年收入超過十萬美元）與高學歷群體的AI信任度顯著高於低收入及低教育層級，分別為62%與19%。這說明知識和經濟資源對技術掌握及應用有重要影響，也暗示若要推廣AI技術，必須兼顧教育普及以避免技術鴻溝的擴大。
關於AI能力與人類需求的互動，麻省理工學院最新研究提出，AI接受度受「感知能力」與「個性化需求」兩大因素左右。大規模數據處理、快速分析等功能，提升了AI在金融欺詐檢測、資料整理等領域的受歡迎程度，這類任務強調速度與準確性，容易讓人信任軟硬體系統的效率。但在醫療診斷、心理治療等需要豐富人情味與深度理解的場景，使用者則更偏好人類專業判斷，AI雖輔助卻難以完全取代。研究還指出，形式上具象的AI機器人比無形的演算法接受度更高，可能是因為具體形象增強了人機互動的親和力。此外，領導者在組織內部推動AI扮演關鍵角色，其態度將直接影響員工的接受意願。由此可見，AI技術的應用需要兼顧能力展現與用戶情感需求，亦需重視文化差異與長期社會影響。
心理學視角也提供了理解AI接受的有益框架。個體對AI建議的接受度涵蓋了認知、情緒及態度三大層面，同時受到AI系統「人格」及互動品質影響。相關理論如科技接受模型、心靈感知理論等，揭示了人類如何感知AI意圖與信任其決策，亦指出不同使用情境與心理模型下，AI建議的採納程度有顯著差異。這使得未來AI設計須強化透明度與解釋性，提升用戶信任與合作效率。
2025年全球調查進一步強調，雖然大約72%的受訪者接受使用AI技術，但對AI的信任程度普遍仍低，尤其在發達國家中，信任度僅約39%。這反映出，社會大眾對AI倫理及責任問題的關注日益提高，對於如何規範及監督AI成為重要課題。大眾期望政府介入制定政策，確保AI技術能在安全、合倫理的框架下運行。此外，在教育和職場環境中，使用AI輔助學習與工作已成趨勢，但人們對AI影響工作的未來表現出矛盾心態，既期待效率提升也擔憂職業替代風險。
總結來看，人工智能的普及與接受不僅是一場技術革新，更是一項社會文化挑戰。不同族群對AI的態度呈現出知識斷層與經濟不均的特徵，而AI本身必須在滿足效能與個性化需求間取得平衡。無論是從企業提升AI易用性、政府制定規範，或是從教育著手提高全民AI素養，未來AI的發展都應以「人類增強器」的角色為目標，強調人類需求與價值觀的核心地位，促進科技與社會的和諧共融。
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