21世纪经济报道记者 王俊

随着生成式人工智能技术的迅猛发展，AI大模型已深度融入公众日常生活与工作场景。近日，对外经济贸易大学数字经济与法律创新研究中心与中国人民大学数字经济研究中心发布的《中国网民AI认知调研报告》（以下简称《报告》）显示，AI 大模型在公众中的知晓度和使用率已达到较高水平，使用渗透率超过50%。

受访者对AI大模型的信任呈明显分层特征，在低风险、非关键决策场景中充分信赖AI输出，而在涉及金融、法律等领域则保持高度审慎，愿意信任AI的受访者占比均不足两成。

从时间维度纵向来看，公众对AI大模型风险的担忧正在发生结构性转变。早期聚焦于隐私泄露、数据滥用、就业岗位替代等技术外部性问题，如今更多转向对技术内生性影响的反思。例如，人们开始忧虑过度依赖AI大模型可能导致人类自身认知能力退化、批判性思维弱化，甚至产生情感依附；同时，对AI大模型生成虚假或误导性内容的警惕也显著增强。

面对AI带来的复杂挑战，公众普遍认为有必要加强规范与引导。不过，尽管治理呼声高涨，公众对自身在算法社会中的权利边界、维权途径及相关政策内容知之甚少。多数人未曾主动了解国家出台的AI治理法规，也不清楚在遭遇算法不公或数据侵权时应如何主张权益。

AI渗透率超50% 但用户对智能体、具身智能认知仍处于初始阶段

数据显示，截至2025年10月31日，中国已发布约1509个大模型，位居全球首位，形成了世界领先的研发与应用规模；同时，个人用户累计注册数超31亿，API调用用户突破1.59亿，这组数据不仅彰显了我国在AI领域的技术实力，更直观反映出AI大模型已深度融入个人生活、产业服务与数字经济的各个层面，重塑着人们的生产方式与生活形态。

《报告》显示，虽然使用渗透率超过50%，但用户整体对AI大模型的了解和使用情况存在明显的双重差距。第一重是使用过与未使用过群体的差距，约54.27%的受访者使用过AI大模型，但仍有45.73%的受访者未实际使用。第二重是“会用”与“精通”的差距，使用过AI大模型的受访者中，72.94%仅“部分了解”相关知识，“非常了解”者仅占2.57%，自我评估使用熟练度时，62.21%的用户认为自己“一般熟练”，“比较熟练”者仅17.94%，这揭示当前用户多能通过基础操作解决明确问题，但对技术原理及高级功能缺乏系统认知。

在使用场景方面，用户高度聚焦于实用类需求，学习与工作是核心应用场景。学习场景占比56.23%，工作使用占比53.3%，生活使用占比48.87%，三类场景占比均显著高于娱乐用途（36.67%），这一数据表明，AI大模型主要被定位于解决学习与工作难题的生产力工具。

对于智能体、具身智能等AI新形态，用户认知尚处于初级阶段，深度认知群体极少。《报告》显示，智能体方面，仅6.95%的受访者表示 “非常了解”，28.83%的受访者表示 “完全不了解”；具身智能方面，仅5.98%的受访者表示 “非常了解”， “完全不了解” 的受访者则高达31.57%。

“这一现状表明，智能体、具身智能等更复杂的 AI技术仍处于市场教育初期，用户对其功能、应用场景的认知深度不足，后续需通过场景化科普、应用示范等方式，逐步缩小新形态 AI的认知缺口。”《报告》称。

在金融、司法场景下 愿意信任AI的受访者占比不足两成

公众普遍认可AI大模型在便捷性、创新性和效率提升方面的价值，但对其信任具有差异化特征。

整体来看，受访者对AI大模型的态度以积极为主，且体验偏正向。

不过，受访者对AI大模型的信任呈明显分层特征。对于基础信息查询、辅助创作、简单事务处理这类轻量、明确任务，愿意信任AI大模型的受访者均接近或超六成；而对专业问题参考、复杂事务处理这类任务，愿意信任AI大模型的受访者占比则明显下降，仅为46.69%和29.00%，可见对AI的信任会随任务自主性与责任要求提高而递减。

场景方面，对于日常生活（68.51%）、教育学习（67.47%）等低风险场景，愿意信任AI的受访者占比均超六成；而在金融服务（18.42%）、司法领域（17.64%）等高风险场景，愿意信任AI的受访者占比均不足两成，反映出用户在涉及核心利益、专业决策时的谨慎态度。整体来看，用户对AI大模型的整体信任态度以谨慎接纳为主，60.71%的用户处于“半信半疑”状态，明确信任与不信任的用户占比偏低。

用户担忧隐私、工作岗位替代和AI幻觉

在问题反馈方面，用户使用AI大模型的核心痛点相对集中在隐私安全与结果质量。在使用问题反馈中，“数据隐私和安全问题”占比最高，达到39.61%。“生成的结果不令人满意”占比为37.19%，紧随其后。个人创造性下降、错误和无用信息等问题的反馈占比也相对较高，反映出用户对AI生成内容实用性和自身信息安全的关注。

从风险认知的维度来看，用户对AI大模型的风险担忧强度依次是能力退化、隐私问题、工作岗位替代和AI幻觉，40%左右的用户都表现出上述四个方面的担忧。

关于AI大模型的未来发展，法律法规的完善最受用户关注，占比达到50.67%，其次是技术的创新和突破，占比为47.08%。“服务应用的拓展”“伦理道德的讨论” “社会接受度的提高” 的关注占比也均超三成。

在伦理原则关注上，“隐私保护与数据治理”的占比遥遥领先，达到61.12%。“透明性与可解释性”“安全与可靠” 的关注占比也均超四成，体现出用户对AI发展规则约束和安全底线的重视。

为应对AI带来的风险，在社会层面，用户主张通过强化监管与多元治理降低AI风险，“加强 AI 监管方面的立法和司法实践”占比最高，达到 54.89%。 “构建全社会开放、合作、协商的多元治理机制”占比为37.60%。 “鼓励技术创新以解决可能的风险” “加大对企业的监管和处罚力度” 等措施也得到较多用户认同，反映出用户希望通过顶层设计和多方协作的方式规范AI发展。

整体而言，超七成用户（72.11%）认为需要加快AI治理进程，其中“比较紧迫”占比54.31%， “非常紧迫”占比17.80%。

尽管用户对大模型治理的诉求强烈，但权利意识与政策认知明显滞后于诉求。《报告》显示，仅5.74%的用户亲自阅读过国家有关算法安全、AI大模型安全的相关规定以及涉及自身合法权利的相关内容，35.01%的用户听说过部分内容，25.70%的用户只听说过名字，高达33.55%的用户表示完全不了解。在AI产品算法知情权和信息收集拒绝权的认知上，仅5.58%的用户非常了解，25.42%的用户大致了解，41.35%的用户听说过但不清楚具体内容，还有27.64%的用户完全不了解。

“以上数据反映出用户对AI相关权益的认知存在明显短板，多数人并不清楚自身在使用AI产品时拥有的合法权利，也缺乏对相关政策法规的了解。”《报告》指出。