消费者情绪如何演变：关于生成式AI 跟踪客户感知中的持续挑战

消费者情绪如何演变 关于生成式 AI跟踪客户感知中的持续挑战 在生成 AI 上跟踪 + 解包消费者情绪 几个月前，DISQO发布了其关于消费者对生成式AI认知的第一份报告。在此期间，ChatGPT、Midjourney、Bard等纷纷占据企业和社交讨论的主导地位，并不断涉足新的应用领域。随着使用量的增加，DISQO正跟踪相关情绪，以帮助营销人员掌握客户在……和对生成式AI的体验及认知。 在我们的首份报告中，我们看到了生成式AI在公众舆论法庭上面临的明显挑战。低水平的知识、极度缺乏的信任以及强烈要求透明性的呼声展示了人们对于AI对我们的近期和长远未来可能产生的影响的担忧。 然而，早期的怀疑可以通过透明的沟通和反复的技术展示来缓解。目前，生成式AI的接触非常普遍。随着采用率的提高、模型的发展以及人们接触到的应用越来越多，我们可能会看到情绪有所改善。但在生成式AI的早期阶段，我们观察到多大的转变？人们的看法是否与快速的采纳速度保持同步？ • 意识和利用率如何变化 ？ • 人们最兴奋和最关心的问题是什么 ？ • 生成式 AI 用户和非用户在感知上有什么不同 ？ 为了回答这些问题及其他问题，我们重复进行了原始的生成式AI调查，并分析了自二月以来人们的感知变化。总体而言，新数据展示了哪些变化，哪些没有变化，并阐明了生成式AI在关键受众中的不断演变地位。 我们的新生成式AI调查于2023年4月22日推出，收集了DISQO专属且完全自愿参与的受众群体中的31,914名成员的客户体验数据。数据按年龄、性别和收入进行了加权处理，以代表美国总体人口。这些调查结果使我们能够考察当前的看法，并分析在过去几个月中这些看法是否有所改变。 知识和使用生成 AI工具 兴奋和关注的原因 或多或少支持使用 AI的应用程序 信任 AI 生成的内容与人类生成的内容 对检测 AI 生成内容的能力的信心 在业务中使用 AI 时 ， 客户对披露的期望 附加细节 DISQO 的第 1 波调查于 2023 年 2 月 28 日与 28, 376 人进行 ， 大约比第 2 波(4 月 22 日)早 7 周。 第 1 波和第 2 波数据都对年龄、性别和收入方面的代表性美国观众进行了加权。 在整个报告中，所有第一波与第二波之间的变化均以问题感兴趣的选项上回答某种方式的人的比例点差形式展示。 对于一些人来说 ， 知识已经大幅增长 我们首先询问了关于生成式AI的整体了解情况。如下所示，了解程度仍然非常有限，但过去几个月内有了显著的增长。尽管有61%的人表示他们的“了解程度较低”，这一比例自二月起下降了8个百分点，主要原因是“非常低”的类别下降了12个百分点。在积极方面，了解程度较高的比例仅整体上升了1个百分点。 无论年龄、教育水平、收入或性别，“非常了解”的比例都保持在较低水平且未发生变化。尽管如此，乐观者可能会对Z世代群体的知识增长表现出谨慎的乐观态度。此外，其他群体也显示出增长的迹象，X世代（+8）、受过高等教育的人群（+7）以及女性（+8）成年人在“一般了解”知识类别中的增长尤为显著。 在不到两个月的时间内 ， 生成 AI的使用增加了 40 ％ 像知识一样，使用数据显示出较低的初始基线和强烈的增长势头。只有10%的2月受访者报告拥有相关经验。 随着生成式AI工具的应用，这一比例在四月份上升至14%。4个百分点的增加意味着从基线水平增长了40%，这强化了生成式AI采用正在迅速扩展到普通消费者中的观点。大约70%的自述AI用户也表示他们对这些技术的体验感到满意，暗示爆炸性增长部分归因于积极的客户体验（CX）。 在过去几个月使用量增加8个百分点的情况下，Z世代成为美国成人中生成式AI用户增长最快的群体。其他群体的使用增长较为稳定，在不同教育水平、收入水平和性别中，使用增长幅度在+3到+4个百分点之间。某些群体对未来兴趣仍然面临挑战，如老年人、受教育程度较低的消费者和女性。 尽管整体使用率为14%已经不容忽视，但仍有一半以上的population（86%）尚未接触。如我们后续将看到的，生成式AI的使用对积极的下游结果具有巨大的预测性，比如信任、兴奋和适用性。 信任受到很大挑战 [但正在增加] 随着AI应用的数量和复杂性的增加，推动信任水平向积极方向发展变得至关重要。这需要将全盘反对者转变为中立的怀疑论者。我们已经开始看到信任有所提升，但这种提升是逐步的。总体而言，信任水平仍然很低；54%的用户认为AI内容不如人类内容可信，而大约一半的消费者则认为它“远不如”可信。 然而，信任度正在从极端转变为适度。相信AI生成内容“远不如”人类生成内容的比例下降了6个百分点。这主要是由于千禧一代和X世代成年人中积极因素的增加，他们的采用率和知识水平更高。Z世代是唯一一个在“远比”类别中对AI内容信任度有所增长的群体，这表明他们要么对某些特定的AI应用非常乐观，要么对某些特定的人类内容来源极度不信任，或者两者兼而有之。 高度关注和两极分化的兴奋 在短短几个月的时间里，生成式AI工具既取得了令人惊叹的成就，也出现了令人震惊的失败。它们还经历了大规模的测试阶段，使消费者接触到大量的新信息和错误信息。让我们来看看客户对生成式AI内容的主要担忧（顶部）和兴奋点（底部）。下一页我们将详细解析这些数据的关键观察结果。 关注 [和一点点兴奋] 的原因 欺诈和黑客是很大的恐惧因素 对于高级用户而言，对欺诈和黑客攻击的担忧可能显得较为普遍。毕竟，恶意行为者可以利用几乎任何技术过程或平台。尽管如此，生成式AI因其能够“深度伪造”人类声音、面部表情等特性，尤其可能引发这些担忧。在缺乏更深入的了解、更新的行业标准以及更广泛的法律监管的情况下，许多消费者认为欺诈和黑客攻击等结果是极具威胁的可能性。 尽管几乎所有的消费者对生成式AI的担忧自2月调查波以来都有所减少，但有一个例外情况尤为突出：劳动力市场的影响。人们继续对这些新AI技术可能取代人类工作者的可能性感到忧虑。这些担忧也在很大程度上反映在关于这一话题的商业讨论中，因为知识工作者和内容创作者可能是受影响最严重的一群人。 准确性可能会给怀疑论者留下深刻的印象 随着对生成式AI工具接触的增加，人们对它们准确性的担忧已有所减少。这一趋势不仅源于简单的接触，还部分归因于生成式AI技术的进步，其中模型已经发展成为更加先进和互联的版本，类似于其alpha或beta阶段。随着期望值的提高，尚不清楚准确性是否会继续成为主要关注点，还是会转变为更大的兴奋原因。 情感和创造力是下一级的差异化因素 提供有关类似人类特质（如同理心和自发性）的保证对生成式AI开发者来说颇具挑战。不过，这些工具的早期采用者相对乐观，认为AI能够驱动更具情感性和创造性的回应。例如，大约四分之一的生成式AI用户认为这些工具能够激发更多的人类创造力。 感知因应用领域而异 生成式AI技术如此引人注目的一个最主要原因是其能够在众多不同的应用场景中得到部署。这些模型及其相应的平台可以编写文案、处理数据、生成图像、构建报告，并执行成千上万种我们许多人难以完全理解的任务。然而，这种广泛的应用多样性使得很难孤立出一个客观的消费者情绪指标。人们对AI生成内容的看法很大程度上取决于具体情境。 我们询问了消费者在12个不同的领域使用AI生成内容的适当性，这些领域从企业材料到各种形式的娱乐应有尽有。下一页将详细阐述关键发现。 对适当性的看法取决于上下文和消费者 AI 坚持者的抵抗力仍然很高 ， 包括老年人 我们继续看到，一大部分消费者对AI生成的内容持开放态度。有30%的消费者认为AI生成的内容不应该用于任何这些领域，而在婴儿潮一代中这一比例上升至37%。 AI 用户对 “有争议 ” 的领域更加开放 在预期会有较大阻力的领域（例如，博客、采访、播客），仅有约10%的消费者认为生成式AI是适当的。然而，在自我报告的用户中，这一数字上升至约15%，相较于基线水平增加了50%。生成式AI的用户尤其对这种新技术在社交媒体和企业营销材料中的应用持开放态度。 对音乐、电影和电视节目的接受度低 虽然代际差距是常态，但在播客、歌曲创作和电影剧本等领域，年龄差异并不明显。例如，每一代成年人中认为AI适合编写歌曲、电视剧或电影的比例低于15%。这表明，AI向音频和娱乐领域的进一步扩展将面临极化反应。 随着时间的推移变化是惊人的有限 与其他调查领域（如知识、使用情况、担忧等）相比，过去几个月内各应用领域对这些技术感知适宜性的变化相对较小。换句话说，消费者仍然在所有列出的应用领域中表现出同等程度的——并且是非常谨慎的态度。不过需要注意的是，表示“完全不适宜”的比例下降了4个百分点，这可能表明抵触情绪正在减弱。 即使使用越来越多 ， 据报道的检测技能也令人沮丧 随着生成式AI的应用和讨论爆炸式增长，可以说人们比以往任何时候都有更多的机会测试他们的“AI检测”技能。即使每个人都知道生成式AI的存在，他们是否觉得自己能够在实际环境中识别出来？为了了解这一点，我们询问了人们他们区分AI生成内容与人类生成内容的能力感知。 仅有7%的人对其检测AI生成内容的能力充满信心，而其中大多数人的信心并不完全达到最高水平。只有1%的消费者具有“非常高的”信心，这一比例在生成式AI用户中略高，为3%。 变化在此处较为有限，仅在较低的信心水平上有所显现：对“非常低”信心的群体减少了7个点，而“相当低”（+3）和“一般”（+4）信心的群体则有所提升。因此，尽管检测技能可能有所提高，但并未达到与这些日益先进的工具相匹配的速度。 消费者期望在使用生成式 AI 时披露 不断增长的生成 AI 知识与微不足道的检测技能相结合 yields 一种不确定性增加的情况。我们如何知道哪些内容是由AI生成的，哪些是由人类生成的，除非使用AI的公司透明地披露其应用场景？如果他们选择不披露，他们是否会面临负面的客户体验后果？我们询问了人们认为在使用AI生成的内容时，公司或个人是否应该明确披露其重要性。 无论您是否认为披露是适当、可行或有助于提升品牌形象的，大多数人普遍认为这是至关重要的。具体而言，86%的美国成年人表示，公司披露使用AI生成内容的做法非常重要；大约三分之二的人认为这一点非常关键。尽管在过去几个月中，诸如使用情况和知识水平等其他指标有所增加，但披露的重要性却始终保持不变。 主要影响 保持插入状态为了实施生成式AI及其外部沟通，公司在短期和长期决策中都必须将客户置于核心 位置。这些工具可以通过具备以客户体验为首要目标的战略视野来驱动运营效率提升、客户体验改善、员工创造力激发以及投资者支持。 生成式AI技术快速发展；落后的企业有可能在竞争中遇到困难。因此，创新业务场景应用的领导者应当高度重视衡量和跟踪客户体验（CX）的机会与挑战。测试您的信息传达方式，与用户互动，探索披露选项，优化营销策略，并随时准备应对生成式AI不断变化的未来。 利用机会教育消费者知识在此领域呈指数级增长，推动了曾经不了解该领域的消费者迅速采纳。对于进入 这一领域的品牌，通过展示市场首例应用来推出新产品或服务，提供了独特的机会，以通过客观介绍生成式AI来更好地引领市场。 提升消费者在人工智能竞赛中的竞争力，并通过促进理解和参与的方式激励他们与您的AI应用互动。专业网络和开发平台充满了人工智能培训提示和视频，因此，通过社交媒体展示行业领导力的品牌可以在人工智能讨论中占据显着位置。 继续... 披露仍然是一个棘手但可测试的问题随着生成式AI工具的普及，我们看到了其在高度 polarization 的领域（如音乐、政治广告和电视剧剧本）中使用关注度的增加。在这些领域以及许多其他生成式AI尚未广泛流行的情况下（参见第9-10页），公司在选择不披露其使用生成式AI时正走在一条细线上。 许多消费者仍然（令人惊讶地）期望在沟通链的另一端有人类的存在，如果他们意外发现那边有一个AI模型，公司可能会收到一