盈易点生成式AI用户已超6亿，大模型信任度、风险关注转变

从大模型到智能体，随着人工智能（Al）热度不断提升，公众对AI的信任度以及风险关注也出现新趋势。

近日，对外经贸数字经济与法律创新中心、人大数字经济研究中心等在伏羲智库举办的一场研讨会上发布了《2025年中国网民AI认知调研报告》（下称《报告》）。《报告》根据受访者调查发现，中国网民对AI大模型的整体认知度、渗透率和信任度高于欧美地区。不过，在金融、司法等严肃领域，愿意信任AI的受访网民占比不到二成。

根据《报告》调研，中国网民对于大模型风险的担忧也正在发生结构性转变。人们开始担忧过度依赖AI大模型导致自身认知能力退化、批判性思维弱化，以及可能产生的情感依赖。

哪些领域AI应用更被信任

根据《报告》，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。

生成式AI也正在加速融入日常生活与生产领域。中国互联网信息中心发布的《中国互联网络发展状况统计报告》显示，截至2025年12月，生成式人工智能用户规模达6.02亿人，较2024年底增长141.7%；普及率达42.8%，大幅提高25.2个百分点。

国内AI大模型研发和应用双提速，带来的影响有两方面：一方面，公众对于AI大模型的认知普及度显著提升；另一方面，普通消费者在知识快速更新时遭遇挑战。

在对全国7061份有效回收问卷梳理后，《报告》发现，2025年，AI大模型在国内受访者中的使用渗透率超过50%，“从未听说过”AI大模型的受访者比例仅为3.64%，较2024年年同比下降超7个百分点，降幅达66%。

这份调研中，半数以上的受访者为本、专科学历，研究生及以上高学历群体比重仅约8%，70%的受访者年收入在20万元以下，一二三四线城市受访者占比相当。

同时，《报告》以一份由牛津大学开展，覆盖阿根廷、丹麦、法国、日本、英国和美国共计12217名消费者的国际调查为参照，进行了横向比较。结果显示：中国“从未听说过AI”的受访者比例（3.64%）远低于六国平均水平（22.5%），AI渗透更充分。

根据《报告》，在工作学习和生活两类场景中，中国AI使用率超过40%，超过上述六国平均值（20%左右），也高于美国。在美国，AI在工作学习和生活中的渗透率分别为21%和35%。

不过，高渗透率要想转化为对AI大模型的深度认知，仍待时日。《报告》认为，受访的中国网民对Al大模型的认知正从简单的知晓向深度理解迈进，但知识理解程度呈现“中间群体扩张、深度认知群体收窄”的演变特征，这背后，折射出在Al技术高速迭代的背景下，普通消费者可能面临知识更新滞后的困境。

对外经贸大学数字经济与法律创新研究中心主任许可在解读《报告》时提到，受访者更倾向于将AI大模型当作“伙伴”而非工具。目前，公众对AI大模型的态度更趋理性，最初的狂热追捧或过度恐慌的情绪有所消退，对技术潜力认可度保持稳定，对其局限与风险的认知更为全面。

总体来看，受访者对AI大模型保持积极态度，但在金融等严谨领域，态度更加审慎。

《报告》在剖析不同场景下各国消费者对于AI的信任程度时，发现了一个显著的信任分化现象：国际公众在审慎AI对社会结构的变革影响时，尽管个体层面的影响预期不低，但排在专业机构之后。他们普遍预测AI将对医疗从业人员（59.10%）、金融机构（58.83%）、政府（53.36%）及执法部门（49.61%）产生显著的影响。

对于受访的中国网民来说，对AI的信任高度集中于个人高频使用场景，但对金融服务（18.76%）、司法领域（17.43%）等专业领域信任度明显偏低，健康领域信任度也未突破半数。

“首先，医疗、金融等领域AI应用的容错率更低，甚至零容错；其次，正是因为这些领域AI应用的风险程度较高，治理成本较大，目前国内相关监管也更趋严格；此外，数据是AI应用的基础。目前，这些专业领域的数据治理水平和数据共享程度还有待提升，这些也在一定程度上影响了普通公众和相关领域从业者对AI使用的信心。”一名受访学者在接受第一财经采访时提到。

风险关注点转换

根据《报告》，2025年，受访者对于AI大模型的应用风险出现转向，并出现一些新的关注点。

具体来说，2024年受访者最关注的两项宏观风险为“个人信息不受控搜集（隐私风险）”（68.36%）与“工作岗位被 Al 替代”（60.50%）。2025 年，这两项风险的关注占比均大幅回落，其中，“工作岗位被Al替代”降至39.44%。

《报告》对比分析称，对岗位替代风险的认知变化，或因为2025年“人机协同”的工作模式逐渐被接受，Al与就业市场的融合更趋成熟。

中国科学院大学经管学院教授孙毅称，当前的就业问题受多重因素影响，并不能完全归咎于AI，但AI对就业的影响或许在未来出现拐点，在短时间内导致大量就业替代。此外，目前，大家对AI的技术特性缺少深入理解。AI具有推动知识普惠传播的特性，即将隐性知识显性化，并将显性知识封装，进而提升劳动者学习效率，从而扩大高质量劳动供给、平抑技能溢价。

不过，在孙毅看来，AI大模型的应用普及和深化，也可能会造成经济学上的“知识崩塌”，个体因过度依赖AI工具，逐渐丧失自主思考、深度学习和知识构建的能力，知识的代际传播受到冲击。

《报告》调研显示，关注“能力退化”的人群占比也显著提升。2025年，在被问及Al大模型可能会对人类产生哪些新的风险时，认可“过度使用Al，能力退化”的受访者占比达到45.79%，居新增风险首位；认可“Al幻觉，生成错误信息”的占比达36.37%，是第二受关注的新增风险。此外，在人机交互场景普及后，当年还有24.08%的受访者提出“交互Al产生情感依赖”的担忧。

从风险应对的倾向来看，《报告》提到，在“人工智能健康发展立法”已经进入我国立法进程的背景下，“加强Al监管方面的立法和司法实践”成为消费者最认可的风险应对措施（54.89%）。

国务院办公厅日前印发《国务院2026年度立法工作计划》通知显示，完善人工智能治理，加快推进人工智能健康发展综合性立法。

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