AI大模型发展影响机制研究框架
2025-11-06 18:21:05 0 举报该作品 “AI 大模型发展影响机制研究框架” 包含研究设计全流程、TAM 理论驱动的概念模型、技术演进时间轴、用户接受度多维度影响因素、实证研究与策略转化路径五大核心模块。以分层逻辑和具象化呈现，把 AI 大模型从技术迭代到社会接受的复杂影响机制拆解为可落地的分析体系，适用于学术科研、行业研判、企业 AI 战略规划等场景，助力高效梳理研究逻辑。
作者其他创作
大纲/内容
中介变量
认知负荷·情感反应
2000s
构建理论基础
深度学习
突破
问卷调查法
展示数据收集与处理流程、模型构建与验证方法、研究结论的实践转化路径
大规模收集用户
2010s
软件使用习惯
Transformer
5、实证研究与策略建议框架
与偏好数据
架构提出
H1: AI技术特性→感知有用性(+)
统计建模法
2018
运用回归分析
机器学习等方法
GPT-1发布
预训练模型
构建预测模型
2020
案例分析法
GPT-3发布
深度分析典型
大模型时代
企业AI应用
实践成效
2023+
多模态大模型
AI应用爆发
4、AI大模型用户接受度影响因素分析
感知易用性
(PEOU)
影响因素分析
调节变量
办公人群软件使用习惯
• 信任程度
AI功能接受现状
• 风险感知
技术特性、个人特征
• 社会影响
组织环境影响机制
使用态度
整合式研究框架
(ATT)
实证研究与模型构建
循环优化·持续改进
数据收集与处理
结果分析验证
使用意愿
(BI)
预测模型构建
核心框架
策略建议形成
实际使用
(AU)
研究方法
使用效果
满意度·绩效
机器学习
文献分析法
兴起
系统梳理相关
理论与研究现状
AI大模型发展影响机制研究框架
基于TAM的AI大模型用户接受理论模型
整合技术特性、用户认知、环境因素的多维度影响机制
持续使用
注：(+)表示正向影响，箭头粗细表示影响强度假设
习惯养成
• 技术成果转移路径
TAM核心
推荐传播
理论假设
社会影响
假设关系
AI特性
4
接收路径
政策建议与应用价值
• 政策制定指导方案
• 行业应用推广策略
外部变量
• 系统特性
相关理论
• 社会价值评估体系
• 用户特征
AI办公软件发展历程
• 环境因素
用户行为变化研究现状
技术接受模型(TAM)
感知有用性
用户习惯形成理论
(PU)
现状调研
技术特性维度
性能指标
包含响应速度、准确率和多任务处理能力等技术参数，高性能模型能显著提升用户信任度和使用意愿。
02
04
人口属性
个性化能力
年龄、教育背景和职业类型导致需求分层，年轻高学历群体通常表现出更强的技术适应能力。
可靠性安全性
学习适应性
• 产学研协同创新
03
01
• 稳健性检验方案
认知阶段
感知评估
情感阶段
3
态度形成
研究结论实践转化路径
行为阶段
• 理论成果应用机制
使用决策
预测变化趋势
理论价值贡献
实践指导意义
文献综述
交互自然性
先验知识和技术熟悉度形成使用预期，经验丰富的用户对性能缺陷容忍度更高。
用户特征维度
界面友好度、学习成本和系统稳定性共同构成使用门槛，低复杂度设计可扩大用户覆盖范围。
经验与认知
易用性与可靠性
智能化程度
H11: 用户特征调节技术特性→感知变量
研究内容
提出优化策略
2
验证实用性
模型构建与验证方法
• 计量模型设计框架
研究总结
结论验证与
• 因果识别策略选择
实践建议输出
理论应用价值
H7: 使用意愿→实际使用(+)
H8: 信任程度调节PU→ATT
H9: 社会影响→使用意愿(+)
H10: 实际使用→使用效果(+)
研究意义
AI办公软件普及
用户习惯转变
揭示影响机制
研究背景
研究目的
H12: 环境因素调节感知变量→行为意愿
技术成熟度变化
H13: 使用效果→持续使用意愿(+)
展示从早期AI到大模型的发展历程、关键技术节点与用户习惯转变、技术成熟度与用户接受度的对应关系
H14: 认知负荷中介技术特性→易用性
对办公软件使用
研究流程
提出问题
AI技术快速发展
H5: 感知易用性→使用态度(+)
H6: 使用态度→使用意愿(+)
解决问题
习惯的深度影响
1
数据收集与处理流程
分析问题
• 多源数据整合策略
深入分析现状
识别关键影响
• 数据质量控制机制
因素与机制
• 预处理标准化流程
H2: AI技术特性→感知易用性(+)
H3: 感知易用性→感知有用性(+)
H4: 感知有用性→使用态度(+)
1980s
用户接受度
3、AI大模型技术演进时间轴
技术成熟度
图例
1、研究设计框架图
1950s
技术演进时间轴
AI概念提出
图灵测试
用户接受度变化
专家系统
知识工程
1990s
AI大模型技术演进路线图
探索人工智能大模型技术演进、用户接受度影响因素及实证研究路径的综合分析框架
2、理论基础与概念模型图
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