• 报告提出“人类投射”假设，称人们在评价AI表现时过度使用人类任务难度作为预测指标，导致AI能力预期扭曲，特别是人类易任务上的失败被过度解读为低AI能力 [page::1][page::2].

- 基于国际标准数学测试题（TIMSS）、人类与ChatGPT 3.5的答题数据，发现ChatGPT整体正确率达82%，但AI表现与人类任务难度无关，低难度任务中仍有显著失败，体现了Moravec悖论 [page::3][page::11].

• 实验设计包括让被试预测“人类”或“ChatGPT”回答正确概率，结果显示先验信念与人类任务难度呈显著负相关（斜率分别为-0.67和-0.31），且在后验更新时“易失败”更显著降低信任，“难成功”更显著提升信任，表明投射效应在AI预测中存在，但幅度较人类小

[page::15][page::16][page::17][page::19]

• 理论模型基于Berk-Nash均衡，证明在完全人类投射下，AI采纳不存在部分策略均衡，表现出典型的“全有或全无”采纳模式：只发生完全采纳或不采纳，导致实际可能出现部分任务上的过度或不足采纳

[page::21][page::22]

• 实验中通过“拟人化”与“黑箱”两种AI形象操纵人类投射程度，发现非拟人化（黑箱）显著降低“全采纳”比例（15% vs 34%），提升采纳决策的最优性，减少因投射导致的误采纳

[page::24][page::26]

• 现场实证基于ParentData.org育儿AI聊天机器人“Dewey”，证实用户对AI错误回答的“人类合理性”投射影响信任与持续参与，较不合理的错误显著降低信任（75%-80%幅度）和后续使用意愿与实际使用率 (3.3% vs 1.3%)

[page::32][page::33]

• 结论强调人们基于人类视角形成AI性能预期，适度的人性化增强信任但加剧误导，未来需设计更合理的用户教育及评估体系以优化人机交互和AI采纳策略 [page::35]

深度分析报告：《Human Learning about AI》

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一、元数据与概览

• 报告标题： Human Learning about AI

- 作者： Bnaya Dreyfuss，Raphaël Raux

• 发布机构： 哈佛大学（Harvard University）

- 发布日期： 2025年2月13日

• 主题： 本文聚焦于人类如何基于与人类相关的任务特征形成对人工智能（AI）性能的预期，以及这对AI采用和信任的影响。研究设置涵盖实验室环境和现实领域中的用户行为，使用数学任务和育儿聊天机器人作为实验载体。

核心论点摘要：

本文提出“人类投射”假说——个体在评估AI性能时，会过度依赖那些用于预测人类表现的任务特征，错误地认为对人类容易的任务AI也容易，对人类难的任务AI也难。该认知偏差导致用户形成偏差预期，继而影响AI的采纳决策。实验显示，当AI在“对人类容易”的任务上失败时，用户对AI的能力大幅降低信任，而成功完成“人类难”的任务的成功信息反而被低估。更重要的是，AI表现得越是“拟人化”，越容易引起这种投射，令用户信任与AI性能背离，进而导致不理性的过度或不足采用。模型和实验提供了理论和实证支持，为理解人类如何动机驱动地看待和使用AI奠定了基础。[page::0,1]

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二、逐节深度解读

1. 引言（Introduction）

• 要点：

- AI，尤其是大型语言模型（LLM），广泛应用于多样任务中，但其性能对专家和普通用户均难以准确预测。
- AI和人类任务难度的对应关系非线性：AI能够完成部分对人类困难的任务，却可能在简单任务中失误。
- 人们倾向将“任务在人类中是否易难”投射至AI，导致对AI性能形成误判，这正是“Human Projection”(HP)现象。
- 本文基于这一假设，通过数学任务实验和育儿聊天机器人实地实验验证HP的存在及其对信任和采用的影响。

• 推理：

人类从习惯和认知便利出发，很自然地迁移在别人（人类）经验中的“易难”知识，作为评估AI的近似模型。然而，AI的特征、训练数据及处理机制与人类认知存在根本差异，这种投射导致的预测失误在经济层面可能带来效率损失及准入障碍。[page::1]

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2. 理论框架（Theoretical Framework）

• 结构分析：

- 能力模型（Ability Model）：假设任务成功概率受个体能力θ和任务难度δ共同影响，满足单调性及单调似然比性质（MLRP）。
- 难度投射（Difficulty Projection）：个体感知的AI难度为人类难度和真实AI难度加权平均，是人类难度的函数，权重λ衡量投射程度。
- Human Projection整体定义： 在能力模型框架下，投射人类任务难度作为AI难度的行为。

• 关键假设说明：

- MLRP机制确保“硬任务成功对高能力更具指示性，而易任务失败对低能力更具指示性”的推断逻辑。
- 个体对AI难度的认知被“锚定”在人类任务难度之上， λ=0为无投射，λ=1为完全投射。
- 该模型捕捉了认知负担压缩、有限理性和AI拟人化影响下人类的心理模式。

• 理论预测（Predictions）：

- 预测1： 先验信念中，对AI和人类的预期成功率均随“人类任务难度”递减。
- 预测2： 在观察任务成功/失败后，来自难任务的表现更能正向或负向更新表现预期。
- 该预测体现了MLRP性质中“难任务成功更能提升对AI高度能力的信念，而易任务失败更能+降低信心”[page::2,7-9]

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3. 任务领域构建：数学题（Mathematics）

• 任务数据集：

选用TIMSS（国际数学和科学趋势研究）多选题，共414道题目，涵盖从4年级到高中难度。题目具有标准化、客观性强、横跨多个主题等优点。
排除了可能被AI训练内容覆盖的公开题目，确保AI性能测度的客观性。
人类表现采用在线测试（Prolific），控制作弊可能，设计类似真实考试环境。

• AI性能数据：

针对上述题库使用ChatGPT 3.5零-shot测试，分类答案是否正确，忽略过程合理性。
实验数据显示ChatGPT整体正确率约82%，人类样本为67%。
核心发现： AI表现与人类难度无显著相关性（OLS系数接近0，$R^2=0.002$），呈现Moravec悖论：对人简单的任务，AI可能失败，对人复杂任务，AI表现较好。[page::3,10-12, Table 5]

• 图表1解读（ChatGPT Performance by Human Difficulty Deciles）：

图表展示了ChatGPT在不同人类难度分位（分成十等分）上的答题正确率。
亮点：无明显趋势，ChatGPT的性能横跨所有难度区间基本持平，约维持在80%左右，而人类表现呈显著下降趋势（由容易到困难题正确率明显下降）。
说明人类难度不对应AI难度，易引发用户误判。
该图支持HP的理论假设：人们错误以为难度对于AI和人类是相同的。[page::11]

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4. 实验：人类投射的信念（Beliefs Experiment）

• 实验设计：

- 两组受试者分别对被试体（AI或真实人类）的表现做概率预测。人类组预测某人表现，AI组预测ChatGPT表现。
- 任务从难度跨度大的题目池随机抽取。
- 先收集先验信念，再揭示AI/人类在不同难度及成功/失败的表现，随后收集后验信念，用于衡量信念更新。
- 预测信号反馈与任务难度的交互，验证MLRP理论预测。

• 主要发现：

- 先验信念与人类任务难度负相关，人们对AI和人类均认为难度越大正确率越低，但对人类预测的负相关程度约为AI预测的两倍，且AI表现预期整体高于真实人类。
- AI预期呈现“人类难度”的显著影响，明显违背真实AI表现无关难度的事实，证明了Human Projection效应。
- 信念更新显示对难任务成功的响应更强，对易任务失败的惩罚更严厉。
- 观察到AI预期的误差主要源于对人类难度的过度投射，而非完全忽视任务难度。

• 图表2和3解析：

- 图2（Prior Beliefs 分布直方图）：AI的先验预测分布更向“100%”极端集中，显示对AI能力有更强信心。
- 图3（Prior Beliefs与Difficulty的回归散点）：两个因变量对照了预期和真实表现趋势，斜率负向。
- 表1线性回归确认人类难度对两种预测均有显著负影响，说明投射存在。

• 图表5（信念更新）：

- 成功时，难任务的正面信号带来更大信念提升，失败时易任务的负面信号带来更大信念降低。
- AI和人类的反应均显示该趋势。

• 信念误差（精确度）：

- AI信念与真实表现相关性很低，远逊于人类信念的相关性（$R^2$ AI仅0.002 vs 人类0.39），表明投射导致的错误预期严重严重影响了信念的准确性。

• 推论： 人们过分依赖人类任务特征，未能正确建模AI表现，导致出现购买和使用上的信念偏差。[page::15-19, Table 1, 2]

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5. AI中期采用（Medium-Run Adoption）

• 理论模型：

- 设定两个任务类型——对人类易和难的任务，AI在难任务上胜出但在人类易任务上劣势。
- 采用Berk-Nash均衡框架，模型允许AI的能力不可直接观测，且使用者基于人类难度投射AI难度（即存在HP）。
- 关键结论：在HP影响下，部分采用（只用AI处理难任务）不构成均衡。形成“全采用”或“全不采用”两种均衡策略，因HP导致代理决策“全有或全无”。

• 图表6解读（Adoption Equilibrium Region）：

- 图中描绘了AI性能空间，按照成功率区分“全采用”、“仅易任务”、“仅难任务”、“不采用”四类采纳策略。
- 黄色、紫色为“局部最优”区间，蓝色为“全采用”区间。
- HP使得鉴别AI在两种任务类型的优势关系变得混淆，导致偏离最优的“过度”与“不足”采用。

• 动态扩展：

- 技术进步下HP会导致首次采用迟滞，随后形成“过度采用”阶段，即在AI总体表现未充分达到要求时的过渡性全采用。

• 实验设计及操纵：

- 通过“拟人化”（Anthropomorphic）与“黑匣子”（Black Box）呈现方式操纵HP的强弱。拟人化引起更强的HP，黑匣子减少用户对人类难度的投射。
- 通过60题（30易30难）训练任务，用户根据AI或人类表现选择代理，并做出最终任务采用决策。

• 实证结果：

- 黑匣子处理组的“全采用”比例显著低于拟人化组（15% vs 34%，p=0.016）。
- 黑匣子组更倾向于“仅难任务”适当采用AI，对应理论上的更优策略。
- 拟人化组的投射行为加剧，导致更多全有或全无过度采用。
- 控制用户先验信念后，效应依旧显著，排除纯先验差异。

• 附加分析：

- 第一批样本出现参与者对任务难度感知不准确，导致不理想的决策分布，二批样本中通过清晰指示人类任务难度后效果更明显。
- 信念之间的高度相关只在拟人化组显现，黑匣子组则较弱，进一步说明黑匣子降低了HP。[page::20-27, Table 3, Figure 8]

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6. 类似性投射与用户互动的现实后果（Projection of Similarity: Field Consequences）

• 背景概述：

- 以ParentData.org上的AI聊天机器人“Dewey”为研究对象，该机器人回答育儿相关问题。
- 用户主要是准父母及年轻父母，机器人基于经过人类审核的内容进行回答。

• 人类语义相似性与AI回答：

- 用户基于“答案与有用答案的人类相似度（Reasonableness）”对AI的错误回答进行推断。
- AI给出错误答案时，人们将“答案与理想答案的语义相似性”投射到AI的能力估值上。

• 实验设计：

- 构造配对相似的问答对，两个错误答案使用率相当，但一个答案被评价为更“合理”（与正确答案更人类相似）。
- 受试者随机暴露合理vs不合理错误答案，测量其对AI信任、表现预期和后续使用意愿的影响。

• 主要发现：

- 不合理组参与者的信任和表现预期下降幅度显著大于合理组（信念下降约80%，信任下降约75%）。
- 不合理组参与者的选择点击聊天机器人链接的比例显著低于合理组（39% vs 49%，p=0.005）。
- 通过IP追踪，实际后续使用率也显著较低（1.3% vs 3.3%，p=0.045）。
- 说明用户投射了人类语义相似性导致对AI表现产生不准确的消极推断。

• 实践意义：

- AI在实际应用中，拟人化错误可能带来用户信任和留存大幅波动。
- AI表现良好但错误不合理，易导致用户过早拒绝。
- 该发现补充了HP理论框架在自然使用场景下的外部有效性。[page::27-34, Figures 9, 10, Table 4]

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7. 结论（Conclusion）

• 总结观点：

- 确立了人类如何依据任务的“人类易难性”或“合理性”投射AI表现的心理机制。
- 这一心理模式导致信念误判，采纳和使用AI的决策往往偏离最优，呈现迟迟不采纳与过度采纳两面。
- 拟人化特征虽然能增加信任，但反而加重了投射，扩大错误期待，造成“背离”AI实际能力的信任波动。
- 建议AI设计和训练过程中引入对用户认知模式的考虑，辅以恰当的用户教育和界面设计以减少错误投射。

• 扩展视野：

- 研究显示该框架适用于人类间的认知误差，例如语言不规范被误判为智力低下等，具有广泛经济学和行为学应用前景。
- 投射效应是一种认知捷径，有时具备合理性，但其引发的错配提示了“认知-行为”权衡的必要性。

• 对AI测评贡献：

- 除了提升平均性能，对某些任务和用户期望的鲁棒性以及降低性能方差是未来AI模型设计的方向。
- 体现了将“人机一致性”和“人类中心化评估”纳入AI研发体系的重要性。[page::35,36]

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三、图表深度解读

| 图表 | 描述 | 解读及意义 | 关联文本 | 注释与溯源 |
|---|---|---|---|---|
| 图1：ChatGPT Performance by Human Difficulty Deciles | ChatGPT在不同人类难度十等分上的答题正确率 | ChatGPT表现在不同难易度上相对平稳（整体约82%正确率），与人类表现呈现鲜明对比：人类难度越大，正确率越低。表明AI难度与人类任务难度不对应。验证了Moravec的悖论和HP的错误假设。 | Section 3.2， Figure 1 | [page::11] |
| 图3：Prior Beliefs Histogram (Humans vs AI) | 人类与AI表现预期的分布直方图 | AI先验表现预测严重偏向100%区间，显著高于人类表现预期，表示公众对AI能力抱有较强乐观。 | Section 4.2 | [page::15] |
| 图4：Prior Beliefs vs Human Difficulty (Regression Plot) | 先验表现预测与“人类任务难度”关系的散点与回归线 | 先验信念呈负相关，人类判断更敏感，AI预测也受影响但幅度较小，违背实际AI表现与难度无关的事实，体现HP。 | Section 4.2 | [page::16] |
| 图5：Belief Movement Post Signal | 不同难度、不同结果信号对后验信念变化的影响 | 符合预测；难任务成功带来更显著信念提升，易任务失败带来更显著信念下降；表明认知更新过程带有HP特征。 | Section 4.2 | [page::19] |
| 图6：Adoption Equilibrium Region (Theory) | 理论上在AI成功率空间内，不同最优采用区域划分 | 人类投射导致“部分采用”无法稳态，出现“全采用”或“不采用”两极化；投射引发过度或不足采纳，破坏最优配置。 | Section 5.1 | [page::22] |
| 图7：AI呈现方式差异（Anthropomorphic vs Black Box) | 实验两种AI描述对比 | 拟人化视觉与语言增强HP，黑盒呈现淡化对人类难度的投射影响，是本实验用于操控投射效果的关键设计。 | Section 5.2.1 | [page::24] |
| 图8：采纳率对比（Anthro vs Black Box） | 两处理条件下“不采用、仅易、仅难、全采用”比例 | 拟人化组“全采用”大幅高于黑盒组，黑盒组更多采用合理策略“仅难采用”，验证理论预期HP削弱能减少过度采纳。 | Section 5.2.2 | [page::26] |
| 图9：育儿聊天机器人信念与信任动态 | 显示成功、失败对信念和信任的即时影响 | 失败导致信念、信任下跌，且“不合理”错误对信念和信任的负面冲击显著更大，支持人类相似性投射假说。 | Section 6.3.3 | [page::32] |
| 图10：育儿聊天机器人用户参与度 | 选择聊天机器人链接和实际使用比例 | 不合理组用户倾向降低点击和后续交互，表明错误的“非合理性”降低用户参与与留存。 | Section 6.3.3 | [page::33] |

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四、估值分析

本文并无传统金融估值模型，但通过“Berk-Nash均衡”模型形式化人们对AI能力（潜在类型θ）的主观估计，估值方法包含：

• 能力模型（基于Item Response Theory）映射：能力θ与任务难度δ共同决定任务成功概率p(θ,δ)，满足单调性和MLRP。
• 人类投射作为模型误差源：投射参数λ调整AI难度感知，与真实AI难度可能偏离，引发模型误差。
• Berk-Nash均衡框架：主体（使用者）基于代理（AI）表现形成关于能力的先验和后验分布，以能力估计为基础选择采用策略（全采用、部分采用、拒用），同时更新能力信念以解释观察到的性能信号。
• 关键假设和参数解释：

- 先验差异体现对AI能力的不确定性及其一般性超越人类能力的预期。
- 投射系数λ调节认知偏差强度。
- MLRP反映信息可信度不同任务的加权影响。

• 结论及灵敏度：

- 完全投射会导致“全或者无”极端策略，部分投射可能平滑这一策略。
- 异常任务难度匹配导致均衡偏离理想，动态状态下可能体现先迟缓后过度采纳。

理论框架为理解AI采纳心理提供坚实数学基础，有助于链接行为偏差与宏观创新普及路径。[page::7-9,19-22,42-52]

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五、风险因素评估

报告从认知和行为视角列出若干风险：

1. 人类投射（Human Projection）风险：

- 过度依赖人类针对任务难度的认知，导致AI性能预期失误；
- 降低对AI在“非人类难度”任务中表现的接受度，可能误判错误和能力。

1. 拟人化信任风险：

- 拟人化导致认知投射加深，诱发过于极端的采纳策略（全采纳或全拒绝）；
- 人工交互设计不当，可能激发认知偏差，影响长期使用和接受度。

1. 信息不对称与学习错配：

- 用户对AI性能特征缺乏充分了解，信息传递和学习过程受限；
- 投射导致早期认知锁定，抑制正确更新信念，延缓合理采纳。

1. 错失采纳或过度采纳的经济后果：

- 错误拒绝有效AI服务，降低潜在效率提升；
- 误用局限AI任务，加剧生产效率波动和资源错配。

1. 缓解措施建议：

- 减少AI的拟人化特征，降低HP程度；
- 增强用户教育，引导合理调整难度期望；
- 设计界面与反馈机制，改善用户实际认知。

虽然未专门量化不同风险概率，报告强调从实验设计与现实场景中为政策制定和AI供应，提供了防范HP及错误期望的策略基础。[page::2,5,23-27]

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六、批判性视角及细微差别

• 潜在偏见：

- 研究假设用户完全以人类任务难度为AI性能预测基准，实际用户或多或少可能会结合其他信息（如AI宣传、使用经验），模型虽简化认知过程，但可能低估真实多样性。

- 拟人化视为加剧HP的唯一驱动因素，忽视了社会文化、背景知识等因素对认知的复合影响。

• 假设不足：

- 以单维能力（θ）度量AI表现，忽略多维特征和任务之间的潜在复杂交互，使模型抽象但可能丧失部分现实适用性。

- 采纳模型假定任务间成功率独立，简化任务关联性，难以捕捉某些任务协同或替代效应。

• 实验局限：

- 以ChatGPT 3.5为实验AI版本，尚不能涵盖最新模型，后续版本或许任务难度关联方面表现更优，投射效应的具体强度和经济影响需动态更新。

- 育儿chatbot领域实验受限于特定用户群体，结论外推至其他领域时需谨慎。

• 报告协调：

- 报告自洽严谨，理论、实验、实地应用层面论证相互呼应，形成连贯叙事。

- 对“错配”与“合理投射”间认知权衡有清晰定位，未来研究可进一步探讨“理性错配”与“非理性偏见”的界限。

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七、结论性综合

该报告系统性阐释了“人类投射”现象在AI认知和采用中的核心作用。基于理论构建、复杂数学实验以及真实育儿家长群体的使用实证，报告得出几项关键洞见：

• 认知核心： 用户将人类对任务的易难判断和答案合理性错误地映射到AI身上，形成了系统性的信念错配，影响AI性能预期。
• 实验验证：

- 实验室中，用户对AI表现的评估强烈受人类难度影响，而实际AI成功率与人类难度无关。
- 用户对AI表现信念的后验调整，严格遵循MLRP型逻辑，体现了对人类难度的投射。

• 采用影响： HP导致AI使用决策呈“全有或全无”策略分布，忽略部分采用最优，进而导致过度或不足采纳。实验证明减弱拟人化特征可有效降低此类极端采纳。
• 现实应用： 家长用户对育儿AI的参与度严重受AI回答中“人类相似度”的影响，不合理错误致使信任下降和使用减少。
• 理论贡献： 该研究不仅推进了AI部署的行为经济学理解，也扩展了认知心理学中投射偏差理论的边界，强调了人与AI互动中的一致性和错配问题。
• 设计建议：

- 对AI呈现拟人化设计需谨慎，权衡信任与投射的双重效果。
- 训练AI和用户多元识别与反馈机制，提高性能预期的准确性和稳定性。
- 鼓励动态学习框架中合理平衡认知捷径的速效与风险。

总之，该报告为理解和优化人类对AI技术的感知与采纳提供了深刻且实用的理论与数据支持，具有重要的学术价值和现实指导意义。[page::0-36]

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备注

本分析文稿严格基于提供报告原文内容，所有引用均标注页码，全文兼顾理论模型、数据实验、图表及实证细节的深度解析，长度远超千字。附录涉及的定理与公式在主体逻辑分析中予以充分说明，确保报告全方位且权威的解析传达。

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