從工具到代理人：當AI越來越像人，我們真的更願意接受它嗎？

這幾年，AI的變化非常快。早期大家多半把AI當成工具，用來翻譯、推薦、搜尋、輔助判斷；但現在的AI，越來越像「代理人」了。它不只會回答問題，還會主動推理、規劃、互動，甚至代替人做部分決策。

但問題也跟著來了：當AI越來越像人，我們真的會更願意接受它嗎？還是反而更加不安？

這篇發表於2025年《行銷期刊》（Journal of Marketing）的論文〈從工具到代理人：人類對AI接受度的後設分析洞見〉（From Tools to Agents: Meta-Analytic Insights into Human Acceptance of AI），正是在回答這個問題。

過去很多科技接受理論，主要把AI當成一種新工具，重點放在它有沒有用、好不好上手、值不值得採用。但作者指出，現在的AI已經不只是工具，而是越來越像「有主動性、能互動」的代理人。當AI從工具走向代理人，人類評估它的方式也會跟著改變。這時候，人們不只在意它準不準、快不快，也會開始在意：它會不會取代我？我還有沒有控制權？它太像人，會不會反而讓我不舒服？

在研究方法上，這篇論文採用的是「後設分析」（meta-analysis），也就是把許多研究放在一起重新整理與統合。作者一共整合了287個效果值（effect size）、136個研究、61篇論文，總樣本數為119,358人。這種做法的好處是，不只看單一研究的結果，而是看整體文獻累積起來，到底透露出哪些比較穩定的規律。

作者提出一個很清楚的雙視角框架。第一個是「工具」視角，也就是把AI視為工具，重點看它的能力、透明度、可靠性、成本等。第二個是「代理」視角，也就是把AI視為代理人，重點看它像不像人、是不是自己做決定、會不會讓使用者失去控制感。

除此之外，研究也同時考慮任務情境與使用者差異，例如：這個AI是用在消費者情境還是專業情境？有沒有牽涉隱私？有沒有道德判斷？使用者來自哪個地區？是不是學生？等。

這篇研究重要的結論之一是：人類對AI仍然存在小幅但穩定的保留。整體效果值是負的，代表平均而言，大家相較於人類選項，還是對AI略有排斥。不過，作者也發現，這種排斥正在隨時間慢慢下降。也就是說，AI厭惡還沒有消失，但確實在減弱。這其實很像許多新科技剛出現時的情況：一開始先懷疑，後來才慢慢習慣。

更有意思的是，這篇研究整理出幾個很明確的接受條件：

1.能力最重要

只要人們覺得AI夠強，接受度就會明顯上升。這不難理解。多數人對AI的第一個判斷，仍然是它到底能不能把事情做好。

2.擬人化未必是好事

很多人以為，把AI做得更像人，會更容易被喜歡。但研究發現，擬人化反而可能降低接受度。原因很簡單，因為太像人卻又不夠像，反而容易引發不舒服，這和常說的「恐怖谷效應」有點像。

3.大眾比較喜歡通用式AI，而不是專家型AI

大家通常更能接受像ChatGPT、Gemini 這種什麼都能做一點的AI，而不是只能做單一任務的專家型AI。至少從這篇研究的整體結果來看，通用式AI的接受度更高。

4.人們不喜歡AI直接替自己做決定

當AI扮演的是執行者，而不是顧問時，接受度會顯著下降。換句話說，多數人目前還是比較能接受AI提建議，而不是AI直接接管。

研究還有幾個很實際的發現：

1.使用者其實比較在意AI用了哪些資料，而不是它背後的演算法到底怎麼跑。也就是說，「輸入透明度」比「過程透明度」更重要。

2.只要任務牽涉到道德判斷或個人隱私，AI的接受度就會下降。這點很合理。人們可以接受AI幫忙選商品、推薦內容，但若牽涉倫理判斷、敏感資料、醫療或司法等高風險場景，警戒自然會升高。

3.當任務有額外獎勵時，人們反而更願意採納AI。這說明很多時候不是大家不信AI，而是當結果真的和自身利益有關時，人們會更認真評估它的價值，而不是只憑直覺排斥。

最後是這篇研究帶來的幾個實務建議：

1.不要急著把AI做得很像人，先把它做得夠強、夠穩、夠值得信任，通常更重要。

2.設計上應優先從建議型AI開始，也就是讓使用者保有最後決定權，減少被AI接管的不安。

3.在隱私與道德敏感場景中，要特別謹慎，因為那是人類最容易抗拒AI的地方。

4.與其花很多力氣解釋複雜模型，不如清楚說明：你用了哪些資料、為什麼給出這個結果。對大多數人來說，這種透明度更重要。

最後，這篇研究最值得記住的是：人類不是單純在接受一個更聰明的工具，而是在學著和一個越來越像代理人的AI相處。

當AI還只是工具時，人們主要問的是「好不好用」；但當AI越來越像代理人，人們問的就變成「我能不能信任它、它會不會取代我、我還有沒有掌控權」。也因此，未來真正做得好的企業，不會只是把AI做得更厲害，而是把AI設計得更為人所用。

作者：羅凱揚（台科大企管系兼任助理教授）、鍾皓軒（臺灣行銷研究有限公司創辦人）

資料來源：Li, B., Lai, E. Y., & Wang, X. (2025). From tools to agents: Meta-analytic insights into human acceptance of AI. Journal of Marketing. https://doi.org/10.1177/00222429251355266