AI治理的具身化：政府数字人如何重塑公众对数字公共服务的接受度

在数字化转型的宏大叙事中，生成式人工智能正以前所未有的速度渗透到公共服务领域，而政府数字人（Government Digital Humans）则是这种融合的具身化体现。这不仅仅是技术工具的升级，更是城市治理范式从“固定程序”向“智能交互体”的深刻转变。从中国引入广州的税务数字人“ Yue Yue”到其他城市的智能服务机器，这些数字人利用生成式AI、云计算和大数据，以虚拟形象或智能机器人的形式，提供全天候、高度个性化的行政审批、智能问答和业务处理服务。它们的核心价值在于打破传统固定系统的僵化，通过拟人化的交互，将复杂的政府流程转化为直观、便捷的对话体验。

然而，技术能力的飞跃并不能自动转化为公众的采纳意愿。正如学术研究指出的，将生成式AI嵌入公共服务，其成功的关键不再仅仅是技术本身的先进性，而是公众对这种‘数字代理’的心理预期和信任构建。本研究将期望确认理论（Expectation Confirmation Theory, ECT）与技术接受模型（Technology Acceptance Model, TAM）进行深度耦合，旨在超越传统的“供给侧”效率论，转向理解“需求侧”的接受逻辑。

我们发现，公众对政府数字人的接受意愿并非单一因素驱动。它受到一系列复杂中介变量的共同影响。首先，‘期望确认’——即用户对该数字人能提供的服务质量和交互体验的预期——是接受过程的起点。其次，这种期望会通过一系列感知维度进行中介。感知到的‘智能程度’（Perceived Intelligence）、‘信息质量’（Perceived Information Quality）和‘拟人化程度’（Perceived Anthropomorphism）是塑造数字人形象和功能可靠性的关键。当一个数字人被感知为足够聪明、提供准确信息，并且在交互上表现出足够的‘人性’时，其‘吸引力’和‘有用性’（Perceived Usefulness）才会显著提升。

更深层次的驱动力在于‘AI信任’。在数据和算法驱动的时代，公众对AI的信任是决定其是否愿意将敏感事务交付给数字人的最后一道防线。信任的建立，往往是基于透明度、可靠性以及对隐私安全的清晰界定。因此，对于城市治理部门而言，优化数字人服务，不应仅仅是提升其AI模型的参数，更要聚焦于提升其‘感知有用性’和‘可信度’。这要求治理者必须从技术实现层面，转向对‘数字体验’的系统性设计，确保每一次人机交互都能在效率、准确性和信任感之间找到最优平衡点。

这种研究范式的转移，标志着我们对未来城市基础设施的理解正在升级。未来城市不再仅仅是钢筋水泥的堆砌，而是由一个由AI驱动的、具备具身智能的服务网络构成。城市系统必须学会如何设计‘数字公共空间’，让技术不仅是后台的优化引擎，更是面向市民的、可信赖的、富有感知力的服务伙伴。这要求我们在推进‘城市操作系统’的建设时，必须将‘用户期望’和‘技术伦理’置于同等重要的战略高度，确保技术进步最终服务于提升市民的福祉和数字主权。