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报告概述

本报告基于2024年对美国纽约联储消费者预期调查和意大利央行家庭展望调查的数据，首次系统比较了意大利和美国家庭对生成式人工智能（GenAI）的采用情况。报告分析了当前使用频率（偶尔使用和经常使用）的跨国差异，并运用Blinder-Oaxaca分解法探讨了人口统计特征（年龄、教育、就业状态等）对差异的贡献。此外，报告还考察了两国居民对未来使用意愿、GenAI对福祉和财富的预期影响、对AI相对于人工服务的信任度，以及对不同机构处理个人数据的安全信任。研究旨在揭示文化、经济和社会人口因素如何塑造GenAI的扩散路径，为政策制定者提供参考。

报告的核心结论

美国GenAI采用率高于意大利，但完全由人口结构差异解释。

美国成年人口中，年轻、高学历和就业人群比例更高，这些群体本身GenAI使用率较高。分解显示，人口结构差异可完全解释整体使用差距（偶尔使用差距5.4个百分点，经常使用差距2.0个百分点），而群体内使用差异反而缩小了差距。

意大利人对GenAI改善福祉和财富的预期更为乐观。

尽管意大利人实际使用率更低，但在控制人口因素后，他们认为GenAI将改善总体福祉（可能性高17.1个百分点）、财富（高13.9个百分点）和获取信息（高10.2个百分点）的概率显著高于美国人。

两国用户对GenAI的信任均低于人工服务，但意大利人对政府和机构数据保管更信任。

在银行、政策干预、信息提供和教育等领域，两国受访者普遍对AI的信任低于对人。但意大利人相对更信任政府处理个人数据（高10.8个百分点）以及大型科技公司（高4.4个百分点），可能受欧洲GDPR等隐私法规影响。

未来使用意愿上，美国人更可能将GenAI用于金融建议，其他领域无显著差异。

控制人口特征后，意大利人未来12个月使用GenAI获取金融建议的可能性比美国人低6.1个百分点，但在工作、教育和休闲方面两国无显著差异。这表明人口结构仍是关键因素。

报告回答的关键问题

美国家庭和意大利家庭谁更常使用生成式AI？

美国家庭的GenAI使用率更高：36.4%的美国人曾使用（至少一次），意大利为31.0%；经常使用（每周至少一次）分别为13.7%和11.7%。差距主要由美国人口更年轻、受教育程度更高、就业比例更高导致。

意大利人为何对GenAI的未来影响更乐观？

尽管使用率较低，意大利人对GenAI改善总体福祉和财富的预期显著高于美国人。报告认为这可能源于意大利人相信GenAI将通过供给侧渠道（如金融机构整合）或宏观经济溢出效应间接带来好处，而非直接个人使用。

人们对GenAI的信任度与人工服务相比如何？

两国受访者在所有考察领域（银行、政策、信息、教育）对GenAI的信任均低于人工服务。信任度在敏感领域（如银行、政策）尤其低，而在教育和信息领域相对较高。此外，意大利人对政府处理个人数据的信任高于美国人。

人口结构如何影响GenAI的采用差异？

通过Oaxaca-Blinder分解，美国与意大利GenAI使用差距的100%可由人口结构（年龄、教育、就业状态）解释。尤其是年轻人、大学毕业生和就业人群比例差异贡献最大。例如，美国大学毕业生占比33.3%，意大利仅16%，教育差异单独解释了4.5个百分点的差距。

报告中的代表性数据

36.4% vs 31.0%

美国与意大利GenAI偶尔使用率

2024年（美国2月，意大利8-9月），美国联邦储备银行纽约分行SCE与意大利央行HOS调查，对象为成年个体。差距5.4个百分点。

16.0%

意大利大学毕业生占比

2024年8-9月调查，意大利受访者中拥有大学学位的比例，远低于美国的33.3%，是解释使用差距的关键因素。

高出17.1个百分点

意大利人对GenAI改善福祉的乐观程度（相对美国人）

2024年调查，控制人口特征后，意大利人认为GenAI将使状况变好的概率比美国人高17.1个百分点。

以上数据根据报告摘要整理，具体统计口径和数值请以完整报告原文为准。

完整报告包含什么

  • 完整调查问卷：附录包含美国SCE和意大利HOS调查中GenAI模块的完整问题，包括使用频率、未来使用意愿、信任评估等28道题，便于理解数据来源。
  • 详细的分组使用率表格：按性别、年龄、教育、就业状态细分的两国GenAI使用率，可评估不同群体的采用差异。
  • Oaxaca-Blinder分解的完整结果：除正文外，附录提供各人口变量对使用差距的贡献估计及其统计显著性，可深入分析每个因素的作用。
  • 行业就业结构的影响分析：附录A包含基于意大利行业使用率和美国行业就业比例的模拟，评估行业结构对跨国使用差距的潜在贡献（约20%）。
  • 有序Probit回归结果：多个表格展示控制人口特征后，两国在预期影响、信任度等方面的比较，包括系数和边际效应。
  • 关于GenAI认知度的分析：报告中提到意大利受访者对GenAI不熟悉的比例更高，并通过加入认知度虚拟变量进行稳健性检验，相关结果在附录表格中。
  • 未来使用意愿的详细对比：按工作、金融建议、教育、休闲四个领域分别展示两国的使用意愿分布，以及控制变量后的差异。
  • 信任度分领域分析：涵盖对银行、政策、信息、教育领域的AI vs 人工信任，以及对政府、金融机构、科技公司的数据存储信任，均以1-7量表呈现。

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