【摘 要】
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人工智能技术的快速发展引发了舆论的普遍关注，人们一方面期待人工智能可以大幅提升工作效率，一方面又担忧其未来的不确定性。考虑到公众对人工智能技术的态度可以在一定程度上影响它的发展前景，我们需要了解公众对人工智能的态度如何，以及这一态度会受到哪些因素的影响。详尽可能性模型（elaboration likelihood model, ELM）指出，态度的变化可能会受到信息专业性和自我相关度两个方面的影响，因此文章探讨了在不同自我相关度水平下，公众对人工智能（AI）的态度会在何种程度上受到专家意见的影响，并设计了
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人工智能技术的快速发展引发了舆论的普遍关注，人们一方面期待人工智能可以大幅提升工作效率，一方面又担忧其未来的不确定性。考虑到公众对人工智能技术的态度可以在一定程度上影响它的发展前景，我们需要了解公众对人工智能的态度如何，以及这一态度会受到哪些因素的影响。详尽可能性模型（elaboration likelihood model, ELM）指出，态度的变化可能会受到信息专业性和自我相关度两个方面的影响，因此文章探讨了在不同自我相关度水平下，公众对人工智能（AI）的态度会在何种程度上受到专家意见的影响，并设计了对照实验进行验证。
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