AI 在工作 vs 个人生活中的准确性标准：来自线上调查的证据

我们研究了在专业与个人语境中使用 AI 工具时的准确性权衡，以便于采纳，以及这些权衡的决定因素以及当 AI/应用不可用时用户如何应对。由于现代 AI 系统（尤其是生成模型）可以产生可接受但不完全相同的输出，我们将“准确性”定义为情境特定的可靠性：即输出在由风险程度和纠正成本决定的容忍阈值内，与用户意图的一致程度。在一次线上调查（N=300）中，在拥有准确性项目的受访者（N=170）中，要求高准确性（top-box）的比例为工作场所 24.1% vs 个人生活 8.8%（差值 15.3 个百分点；z=6.29，p<0.001）。在更宽泛的 top-two-box 定义下（67.0% vs 32.9%）以及在完整 1-5 序数尺度上（均值 3.86 vs 3.08），这一差距仍然显著。重度应用使用和经验模式与更严格的工作标准相关（H2）。当工具不可用时（H3），受访者报告的个人例程 disruption 超过工作场所（34.1% vs 15.3%，p<0.01）。我们保持主文聚焦于这些实质性结果，并将测试分类学和功效推导置于技术附录中。