文献研读 | 自动驾驶出租车商业应用中老龄化与性别的伦理考量

该理论承认个体在技术采纳中的能动性，且能探究伦理可供性的缺失是否制约了使用技术时负责任行为的实现。其核心逻辑为，用户对技术的认知过程（可供性存在）会影响其对技术能力的识别（可供性感知），进而影响其行为意图（可供性实现）(Faraj & Azad, 2012; Norman, 1988)。

个体能动性(Individual Agency)：指用户在选择、使用技术时并非被动接受，而是具有主动判断、决策和运用技术满足自身需求的能力。

伦理可供性(Ethical Affordance)：指技术在设计和应用中所具备的、支持或保障伦理原则(如公平、透明)实现的属性；其缺失则可能导致用户无法通过技术实现负责任的使用行为。

技术可供性理论在本研究中的应用：旅客对自动驾驶出租车固有伦理特征（公平性、透明度、问责制）的感知，会影响其对技术能力的信念，进而作用于接受该技术的意图，是本研究主要的理论基础。

核心研究问题

1.旅客对自动驾驶出租车的核心伦理考量维度有哪些？

2.这些伦理考量如何影响用户的绩效预期、感知安全性及使用意愿？

3.年龄因素如何作用于伦理考量，进而影响用户对自动驾驶出租车的认知与使用意愿？

4.性别是否会调节年龄与伦理考量的关系，不同性别（尤其老年群体）的伦理关注点是否存在差异？

研究概览

为精准回应上述研究问题，本研究采用“定性+定量”的混合研究方法，通过“探索-验证-深化”的递进路径展开研究，确保结论兼具深度与严谨性。分阶段研究目标：

①定性访谈(研究1)：识别自动驾驶出租车的核心伦理考量维度。

②三轮定量研究(研究2-4)：研究2验证伦理考量对绩效预期、感知安全性及使用意愿的影响模型，研究3探究年龄对伦理考量及后续认知（绩效预期、感知安全性）的影响，研究4分析分析年龄、性别与伦理考量的交互作用。

实证研究

一、研究测量工具

伦理维度：基于研究1访谈结果，开发感知公平性、感知透明度、感知问责制量表，均采用5点李克特量表。

结果变量：绩效预期、感知安全性、使用意愿量表改编自已有成熟量表，同样采用5点李克特量表，经专家验证确保准确性与适用性。

二、研究1：伦理考量维度识别

通过访谈分析，明确自动驾驶出租车的核心伦理维度及用户其他关切：

核心伦理维度（3个）：

1.公平性：强调算法和数据驱动的自动驾驶系统应避免对特定群体产生歧视性偏见，为所有用户提供平等的服务获取机会与服务质量。

2.透明度：要求系统向用户清晰传达算法内部运作机制、数据收集与处理方式及关键决策逻辑，避免“黑箱操作”。

3.问责制：需建立完善的系统运行监控机制、问题响应机制及故障或事故发生后的责任追溯与追究体系。

其他关切：安全性（55%参与者关注，担忧交通事故风险）、性能（25%参与者关注，涉及软件可靠性、算法故障、路线优化、驾驶一致性等）。

三、研究2：伦理考量的影响机制验证

1.研究目的：基于研究1识别的三大核心伦理考量，本研究旨在构建并验证理论模型，阐明感知公平性、透明度、问责制对旅客使用自动驾驶出租车的绩效预期(是否好用)、感知安全性(是否安全)及使用意愿的影响机制。

2.研究假设

H1a：游客对自动驾驶出租车的感知公平性与其绩效期望呈正相关。(依据：分配正义和程序正义原则表明，公平对待和包容性决策会提升对技术的积极认知；在共享经济等场景中，感知公平性已被证实能正向影响服务质量感知，公平的算法和服务可降低弱势群体被排斥的担忧，进而提升用户对服务可靠性、高效性的期望。)

H1b：游客对自动驾驶出租车的感知公平性与其感知安全性呈正相关。(依据：公平的算法被认为更可靠、一致，这是自动驾驶系统安全的核心属性；在服务机器人、医疗AI 等领域，感知公平性可正向影响信任和风险感知，自动驾驶出租车在危机情境中的伦理决策(如无歧视保护用户)会直接关联用户对安全的信心。)

H2a：游客对自动驾驶出租车的感知透明度与其绩效期望呈正相关。(依据：透明的信息披露(如数据使用、算法逻辑)能向用户传递可信度信号，减少对数据滥用、未知风险的担忧；明确的技术能力和局限说明可帮助用户形成更贴合实际的期望，进而提升对服务质量、效率的绩效预期，这与共享经济中透明度正向影响服务质量感知的研究结论一致。)

H2b：游客对自动驾驶出租车的感知透明度与其感知安全性呈正相关。(依据：透明度可降低风险感知，提升对AI工具的信任和安全感知；在航空等领域，自动化系统的透明度已被证实能增强用户安全感；清晰的安全协议和数据保护说明，能进一步强化游客对自动驾驶出租车安全性的信心。)

H3a：游客对自动驾驶出租车数据和算法的感知问责制与其绩效期望呈正相关。(依据：明确的问责框架（如法律、保险机制）能让用户间接判断服务的可靠性，问责措施可作为评估自动驾驶出租车运营质量的代理指标，进而提升对服务绩效的期望。)

H3b：游客对自动驾驶出租车的感知问责制与其感知安全性呈正相关。(依据：清晰的责任追溯、问题处理流程能缓解用户对安全风险的担忧；有效的问责监督可及时发现并修正技术缺陷，确保车辆按安全标准运行，减少对系统故障、事故无追偿渠道的顾虑。)

H4：游客对自动驾驶出租车的绩效期望与其使用意愿呈正相关。(依据：技术接受理论表明，感知质量对采纳意愿有显著正向影响；在自动驾驶班车、共享出行等场景中，绩效感知已被证实能提升使用意愿，而旅游场景中优良的交通服务会直接优化旅行体验，进而强化使用意愿。)

H5：游客对自动驾驶出租车的感知安全性与其使用意愿呈正相关。(依据：安全性是技术接受的核心驱动因素之一；若游客认为自动驾驶出租车能安全抵达目的地、避免事故和系统故障，将显著降低使用顾虑，提升采纳意愿。)

3.结构模型结果（假设检验）

公平性的影响：对绩效预期、感知安全性均有显著正向影响，支持H1a、H1b。

透明度的影响：对绩效预期、感知安全性均有显著正向影响，支持H2a、H2b。

问责制的影响：对感知安全性有显著正向影响，但对绩效预期的影响不显著，部分支持H3a、H3b。

结果变量的影响：绩效预期、感知安全性均对使用意愿有显著正向影响，支持H4、H5。

模型解释力：使用意愿的R²为0.681，表明模型对使用意愿的解释力较强。

四、研究3：年龄的影响效应

1.研究目的：基于研究2验证的理论模型，进一步探究年龄因素对自动驾驶出租车相关伦理考量(公平性、透明度、问责制)形成的影响，以及年龄通过伦理考量对绩效预期、感知安全性产生的间接作用。

2.研究假设

H6：年龄增长会降低人们对自动驾驶出租车的感知公平性、问责制和透明度。(依据：老年群体普遍有年龄歧视经历，内化 “技术排斥” 担忧，对自动驾驶出租车的伦理属性有更高预期。旅游场景的陌生环境会加剧风险感知，老年游客对 “是否被公平对待”“责任是否清晰” 的判断更严格，易形成较低的伦理感知。联邦公路管理局数据(2023)显示，老年驾驶员事故率更高，对交通技术的 “可靠性证明” 需求更强，若技术伦理属性不明确，易感知不公平 / 无问责。）

H7：年龄增长会对驾驶表现预期和感知安全性产生间接负面影响。(依据：旅游场景中，老年游客依赖交通技术保障出行，若认为技术 “不公平（如路线歧视）”“不透明（如数据滥用）”，会直接质疑技术性能与安全性。)

3.研究结果

年龄对三大伦理感知均呈显著负向预测作用，支持H6。年龄通过伦理感知对绩效预期与安全感知产生显著负向间接效应，表明老年群体因伦理感知较弱，对自动驾驶出租车的性能与安全预期更低,支持H7。

五、研究4：年龄、性别与伦理考量的交互作用

1.研究目的：基于研究3的研究结果，进一步探讨年龄、性别及伦理考量(公平性、问责制)对绩效预期与感知安全性的交互效应，明确不同性别群体在年龄增长过程中，对伦理考量的关注差异如何影响其对自动驾驶出租车的评价。

2.研究假设

H8：年龄、性别和感知公平性对感知自动驾驶出租车性能预期和安全性存在调节效应。具体而言，年龄增长会增强公平性对性能预期和安全性的积极影响，但这种调节效应仅在男性参与者中显现，对女性参与者无显著影响。(依据：男性在社会压力下更关注 “正义原则”(Zheng et al., 2017)，年龄增长会加剧 “社会地位下降焦虑”，使老年男性更依赖 “公平感知” 判断技术价值。)

H9：年龄、性别及感知问责性对感知自动驾驶出租车绩效期望与安全性存在调节效应。具体而言，年龄增长会增强问责性对绩效期望与安全性的积极影响，但该调节效应仅在女性参与者中观察到，对男性无显著影响。(依据：女性随年龄增长，社会脆弱感增强(Dakin, 2014)，更关注“风险保障”，问责制(明确责任主体)成为判断技术安全的关键。)

3.研究结果：

①年龄、性别与公平性的交互效应：

对绩效预期：三者存在显著三向交互作用。具体而言，年龄增长会强化公平性对绩效预期的正向影响，但该调节效应仅存在于男性参与者中，女性无显著影响。

对感知安全性：三者存在边际显著的三向交互作用，趋势与绩效预期一致，即年龄增长强化公平性对感知安全性的正向影响，且仅适用于男性。支持H8。

②年龄、性别与问责制的交互效应：

对绩效预期：三者存在显著三向交互作用。具体而言，年龄增长会强化问责制对绩效预期的正向影响，但该调节效应仅存在于女性参与者中，男性无显著影响。

对感知安全性：三者存在显著三向交互作用，趋势与绩效预期一致，即年龄增长强化问责制对感知安全性的正向影响，且仅适用于女性。支持H9。

六、研究结论

自动驾驶出租车的公平性、透明度、问责制三大核心伦理考量，对用户的绩效预期和安全感知具有关键塑造作用,其中公平性与透明度能有效提升用户的绩效预期和安全感知，问责制则显著正向影响安全感知，绩效预期与安全感知进一步正向驱动使用意愿。

同时，人口统计学特征的影响显著：年龄增长会降低用户对公平性、透明度和问责制的感知，进而间接负面影响绩效预期与安全感知；性别差异则调节伦理考量的作用，年长男性更看重公平性对绩效与安全的影响，年长女性则更关注问责制的作用。

理论意义与未来展望

理论意义

1.拓展技术可供性理论：首次将伦理属性（公平性、透明度、问责制）纳入技术可供性框架，证实伦理可供性对用户绩效预期、感知安全性及使用意愿的重要影响，尤其凸显其对老年群体的独特作用。

2.丰富自动驾驶伦理研究：聚焦旅游场景，识别出针对自动驾驶出租车的核心伦理维度，填补了不同人群（年龄、性别）伦理差异研究的空白。

3.深化人群差异研究：揭示年龄与性别在伦理考量中的复杂交互作用，明确老年男性与女性的差异化伦理关注点，为精准理解用户行为提供理论支撑。

未来展望

1.拓展样本与场景：增加国际样本、有实际使用经验的参与者，涵盖更多性别类型；将研究场景延伸至城市日常出行、长途交通等非旅游场景。

2.深化变量研究：细化伦理维度的测量指标，探索更多潜在伦理问题；引入其他调节变量（如技术熟悉度、文化背景），构建更全面的影响机制模型。

3.跟踪动态变化：开展纵向研究，持续观察技术发展与政策调整对用户伦理感知、使用行为的长期影响。

✨本期分享人聂玉杰，浙江工商大学市场营销专业二年级本科生，来自甘肃武威，研究兴趣聚焦于自动驾驶汽车领域。

✨智研前沿Human-AI Inquiry是由浙商大 Insight & Interaction Lab 研究小组运营管理的公众号，聚焦商科语境下人工智能与人类社会的交汇研究，分享学术文献精读与研究洞察。关注我们，洞见智能时代的商业与人文前沿。