影响用户对ChatGPT信任的因素：针对大学生用户属性、信任维度、任务情境与社会认知的混合方法研究

这项混合方法研究考察了影响大学生对ChatGPT信任的四个领域：用户属性、七个明确的信任维度、任务情境以及感知到的社会影响。数据通过针对115名英国本科生和研究生的问卷调查以及四次补充性的半结构化访谈收集。行为参与度的影响超过了人口统计学特征：频繁使用会提高信任，而自我报告的对大语言模型机制的理解则会降低信任。在各维度中，感知到的专业能力和伦理风险是整体信任最强的预测因子；易用性和透明度具有次级效应，而类人性和声誉则不显著。信任高度依赖于任务：对编码和摘要任务的信任最高，对娱乐和引用生成的信任最低；然而，尽管已知存在不准确性，对ChatGPT引用能力的信心却是整体信任的最强单一相关因素，这表明存在自动化偏差。计算机科学专业的学生仅在信任该系统进行校对和写作方面超过同伴，这表明技术专长会细化而非放大依赖程度。最后，对AI社会影响持积极看法的学生报告了最高的信任度，而持混合或消极看法的学生则降低了信心。这些发现表明，对ChatGPT的信任取决于任务可验证性、感知能力、伦理契合度以及直接经验，并凸显了在学术环境中部署LLM时对透明度、准确性线索以及用户教育的必要性。