研究结论

    　　AI 的新形式、新产品迅速发展，显著丰富了生产力工具乃至生活便利服务，但与此同时居民认知是否能够跟上技术的突破也成为新的挑战。已有相当数量的研究对此进行了探讨，其中不乏近期调研得到的海内外最新数据。

    　　国内的角度，杨斌艳、张宁悦2024 年6 月发布于《文献与数据学报》的“认知与赋能：中国城市居民的AI 认知与使用”一文选取的数据来自中国社会科学院舆情调查实验室，其使用的中国民众“AI 认知与使用”专题调查于2019 年和2023 年分别进行，调查对象为中国地级及以上城市18 岁以上网民，侧重民众对人工智能的理解和认知、AI 应用和服务的接触情况、AI 产品的使用情况等等。作者发现：（1）各类产品或服务中，“人脸识别”和“智能家居”是接触和使用最多的。2023 年7 月，“人脸识别”的民众接触率已经超过80%，“智能家居”的接触率达到65%，“智能穿戴设备”为46%；（2）年轻、受教育程度高的群体更早、更多接触AI 产品和服务。以“机器人写作”为例，在2019 年，接触人群并无明显的学历与年龄差异，而在2023 年，18-35 岁群体和本科及以上的高学历群体的接触人数明显要高于对照组。值得注意的是，随着技术和应用的普及和快速发展，这种年龄与学历的差距趋于消失，如2019 年18-35 岁群体对“人脸识别”的接触明显多于35 岁以上群体，本科及以上群体的接触也略高于本科以下群体，但是2023 年的数据已经没有明显的对照组差异；（3）随着人工智能技术的发展，公众的技术焦虑愈发明显，“很焦虑自己跟不上技术的发展”的认可度得分整体有明显上升。

    　　也有文章如汪琛、孙启贵、徐飞（2023） 指出，媒体对AI 的相关报道可能会极大地影响公众对新技术的看法与认知。作者从中国知网（CNKI）的报纸数据库采集了1469 份有关医疗AI（智慧医疗）的中文媒介报道，发现：（1）2017 年是国内医疗AI 媒介传播中重要的起步元年，就当时来看，媒介文本内容分化为两大聚类：一是医疗AI 的影像诊断开始受到社会关注，相关讨论就“医学影像”“肿瘤”“癌症”等词汇展开；二是同时也延续了2016 年之前的医疗数字化转型特征，如“精准”“基层”“分级”等；（2）最新数据（2021 年）显示，较之2020 年，有两类新进热点主题，一是“老年人”，二是“药物”（AI 药物研发是继AI 辅助诊断之后，又一获得显著进展的衍生应用），这也体现出医疗AI 的报道主题正逐步向技术的细分领域深入，并将更多老龄化等社会问题纳入关注。

    　　从国际比较的视角，AI 认知的差异也广泛存在。在YouGov（舆观）代表牛津大学路透社新闻研究所（RISJ）进行的一项调查中，该机构收集了2024 年3 月至4 月在阿根廷、丹麦、法国、日本、英国和美国六个国家开展的在线问卷调查数据（每个国家的样本量约为2000 个，采用一定方法基于年龄、性别、地区和政治倾向进行抽样），调查发现：（1）多数受访者至少听说过一些最流行的生成式人工智能，尤其是ChatGPT ，比例在41%（阿根廷）和 61%（丹麦）之间；（2）尽管近两年存在广泛宣传与政策落地，仍然有一定公众没有听说过任何人工智能工具，比例在19%（日本）和30%（英国）之间；（3）在所有六个国家中，平均而言，55 岁及以上的人群中有16%表示至少使用过一次ChatGPT，而在18-24 岁的人群中，这一比例为56%，差距较为巨大；（4）受访者使用生成式人工智能获取信息（24%）和创建媒体（28%），包括创建图像（9%）、音频（3%）、视频（4%）、代码（5%）和生成文本，其中创建文本包括撰写电子邮件（9%）和论文（8%），以及用于创意写作（例如故事和诗歌）（7%）。不过多数使用者表示只是在随意游戏或实验（11%），而不是希望完成特定的现实任务。

    　　风险提示

    　　海外文献或海外案例的结论不契合国内实际情况的风险；? 引用的学术研究、计量模型所需假设与现实存在偏差的风险。