尽管现有文献广泛记录了消费者对人工智能（AI）生成创意产出的抵触，AI生成音乐却在市场中取得显著成功，部分歌曲登上排行榜并获得数百万播放量。研究人员通过识别音乐作为一种独特的情感驱动型艺术形式，调和了这一矛盾：在直接接触内容后，作者身份线索在质量判断中的作用会减弱。通过三项实验、一项预实验及多项补充检验，研究发现，尽管消费者最初对AI生成（相较于人类生成）音乐的预期享受度更低，这种差异在直接聆听后会减弱。进一步证明该模式具有领域特异性：AI生成音乐的评价在聆听后与人类生成音乐趋同，而对AI作者身份的惩罚在认知中介更强的领域（如写作）中持续存在。重要的是，审美评价的趋同并非无条件的接受。相反，消费者会经历评价冲突，以调和有利的聆听体验与先前对AI创造力的负面信念。此外，尽管享受度提升，消费者仍不愿通过重听、分享等行为与AI生成音乐进行深度互动。综上，本研究为消费者如何评价AI生成创造力提供了新的解释，强调了情感加工在音乐领域削弱——但未完全消解——AI作者身份担忧的作用。
研究背景与意义
现有研究普遍显示消费者对AI生成创意产出存在厌恶，尤其在写作、视觉艺术等领域，AI标签会导致作品被评价为真实性低、努力程度不足、价值更低。然而，AI生成音乐却呈现与市场预期相悖的繁荣态势：每日超5万首全AI生成歌曲上传至流媒体平台，占每日总上传量的34%；部分AI生成单曲播放量突破千万，甚至登上Billboard榜单。这种“陈述厌恶”与“实际消费”的矛盾，凸显了现有理论的解释缺口。此前研究多聚焦于静态的作者身份偏见，却忽略了音乐作为独特情感驱动型艺术形式的加工机制差异。该研究发表于《Psychology & Marketing》，旨在揭示消费者对AI生成音乐的评价动态变化过程，调和理论与现实的冲突，为理解人机共创时代的消费者心理提供新视角。
关键技术方法
研究采用混合设计实验范式，通过三个主实验、一个预实验及多项补充实验展开验证。样本均来自Prolific平台的美国成年受试者，累计招募超过1500名参与者，覆盖流行、乡村、R&B、独立摇滚、民谣等多种音乐流派。核心技术方法包括：（1）2（生产来源：人类/AI）×2（评价时间：聆听前/聆听后）混合因子设计，操纵唯一变量为作品的生产来源标签，音频刺激保持一致；（2）跨领域对比范式，将音乐与诗歌（写作领域的代表）进行平行实验，验证效应的领域特异性；（3）连续中介模型检验，通过测量期望错位（expectation misalignment）与评价冲突（evaluative conflict），解析偏好变化的心理机制；（4）多情境稳健性检验，包括操纵披露时机、与同类人类作品直接对比、激活消费者对AI经济文化成本的认知等，确保结论的可靠性。
研究结果
预实验
研究人员首先测量消费者在抽象层面的陈述偏好：87.9%的参与者表示偏好人类生成音乐，仅极少数持中立态度，证实了基线层面的AI厌恶存在。
研究1：AI生成音乐的表述-揭示偏好差距
采用混合因子设计，367名受试者对同一首R&B歌曲进行评价，仅生产来源标签不同。结果显示：聆听前，人类标签组的预期质量评分显著高于AI标签组；聆听后，两组评分无显著差异。这验证了假设H1：AI生成音乐的作者身份惩罚在接触后会衰减。
研究2：效应在音乐领域的特异性
扩展至587名受试者，加入艺术形式（歌曲/诗歌）变量。结果显示：音乐领域重复了研究1的模式，聆听后AI与人类标签的质量评分趋同；但在诗歌领域，无论阅读前后，人类标签组的评分始终显著高于AI标签组，验证了假设H2的领域特异性。同时，下游行为意愿呈现稳定差异：无论在音乐还是诗歌领域，AI标签组的重听、探索艺术家、分享意愿均显著低于人类标签组，支持了假设H3——兴趣维度的参与度并未随审美评价提升而改善。
研究3：连续再校准过程的验证
纳入563名受试者，检验期望错位与评价冲突的中介作用。结果显示：在音乐领域，AI标签会引发更高的期望错位，进而转化为更强的评价冲突，最终推动质量评分的正向调整；而在诗歌领域，该中介路径不显著，验证了假设H4。这揭示了消费者从“预期排斥”到“体验接纳”的动态心理过程，但这种接纳始终伴随内在张力。
讨论与结论
研究结论表明，音乐作为情感驱动型艺术形式，其评价主要由即时体验主导，削弱了抽象的作者身份偏见，形成“表述-揭示偏好差距”。但这种差距并非完全接纳：消费者会经历“享受但不认同”的双重困境——审美愉悦提升的同时，深度参与意愿（重听、分享、探索）持续低迷，且伴随期望错位引发的评价冲突。这一发现调和了此前关于AI生成内容“全面厌恶”与“市场繁荣”的矛盾，指出消费者回应是情感加工与认知信念博弈的结果。
在理论层面，研究贡献在于：第一，提出领域特异性框架，阐明加工模式（情感vs认知）决定AI作者身份偏见的作用强度；第二，引入动态偏好视角，超越静态评价，揭示接触经验对偏好的重塑作用；第三，打破“接受-拒绝”二元对立，通过“享受-参与”分离模型，展现了消费者面对AI创造力时的心理复杂性。在实践层面，研究提示流媒体平台：AI生成音乐可满足即时享乐需求，但人类创作者仍在长期关系构建中占据优势；透明披露AI使用情况，是平衡技术创新与行业信任的关键策略。未来研究可进一步探索混合作者身份（人机协作）的感知机制，以及长期暴露下消费者偏好的演化轨迹。
