全民涌入AI时代，使用率惊人飙升，中老年逆袭成最大黑马

　　人工智能在全球范围内几乎以难以预料的速度推进，中国公众在这一轮浪潮中表现出的态度出乎意料的积极。

　　如果把视线放得更远，就会意识到这并不是一个简单的消费者趋势，许多社会层面的问题也应运而生，比如，我们如何理解技术，如何看待风险，如何处理人与机器之间的权力边界？

　　当 AI 成为中国社会的日常必需品，我们所面对的不是一个工具，而是一种新规则的到来。

　　中国公众接受生成式 AI 的速度，远远超出许多国家，最让人意外的不是年轻群体的热情，而是50到五59岁之间的使用率竟然高达91.4%。

　　很多年轻人看到这个数字的第一反应往往觉得不可置信，觉得自己的父母连微信的功能都没用明白，没理由在 AI 时代突然走在了前面。

　　其实矛盾出现在对中老年群体的刻板印象上，人们长期以为他们对技术天然排斥，但事实并不是这样。

　　中国的中老年人并不缺学习新技术的意愿，当技术与日常需求挂钩，他们的学习速度甚至会超过年轻人。

　　过去几年里，类似的现象很常见，移动支付普及后，中老年人是最快速度接纳二维码支付的一群人。疫情期间，健康码和行程卡迫使他们完成了一次快速的数字化跃迁，短视频平台上银发用户增长速度超过年轻用户。

　　这些经历让他们形成一种明确的态度，只要能直接帮我解决问题，我就会学。

　　生成式 AI 的出现恰好击中了这种需求，对许多中老年人来说，AI能写申诉材料，能帮他们理解政策，能查医疗信息，能规划旅行路线，它能解决的都是日常生活中真正遇得到的困境。

　　他们不需要去理解算法，只要用一次就能感觉到价值，许多人甚至把 AI 当成一种新的“万能帮手”，这是一种非常中国式的实用主义。

　　2023 年 2 月，ChatGPT 在国内引发首次热潮，大量年轻人把 AI 对话截图发到朋友圈、微信群，中老年人虽然不懂大模型是什么，但他们立刻知道：“这东西能帮我写东西。”

　　2023 年下半年，各类本地化 AI 产品全面普及，许多 App 甚至自动内嵌 AI 功能，让人“不学习也会用”。

　　之后，AI 写材料成为公务员群体的隐秘公共工具，中老年公务员、事业单位人员比任何人都更需要写材料，而 AI 恰恰解决了这一痛点。

　　这些事件共同推动中老年用户跨越了一个很关键的心理门槛，“AI 不再是年轻人的玩具，而是我的工具。”当 AI 成为中国互联网的基础设施，年龄差异自然被抹平。

　　过去电视、电脑、互联网要花上十年以上才能进入家庭，如今 AI 的普及可能只需要两年。原因很简单，它不需要学习成本，能立刻显现价值，而且所有人都能用。

　　中国社会的数字化基础让这一过程更快，微信作为统一入口，把全社会的人都纳入一个产品体系里，中老年人的“兼容能力”也比外界印象中更强，于是，AI 的扩散速度变得快就变得自然而然了。

　　不过，大规模的使用并不代表高质量的使用，全民都在用，但不是全民用得“好”。大部分用户尤其是中老年用户，把 AI 当成一种“解决眼前任务”的工具，而不是提升认知或能力的伙伴。

　　普及率高，却不代表理解度高，这正是下一阶段的挑战。

　　调查数据显示，在所有使用者当中，真正付费的比例只有16.1%，愿意每月投入上100元的用户不到8%，这与高使用率对比鲜明。

　　明明人们对AI的依赖度并不低，为何付费意愿并不强？

　　表面上看起来是价格敏感，实际是价值体系还没有建起来。对绝大多数人来说，免费的 AI 已经足够好，写文章，润色，查资料，翻译，这些基础用途几乎所有平台都提供。

　　而对普通用户来说，能完成任务比做到极致更重要，付费 AI 最大的敌人不是竞品，而是自己免费的那一部分。

　　这是一种典型的“产品自我蚕食问题”，任何 AI 平台都面临一个两难：免费版太弱没有用户，免费版太强没人付费。

　　目前国内大部分平台选择的是“免费做强，付费做贵”，但问题来了，付费提供的价值，大部分用户感受不到明显差异。

　　付费版提供的往往只是速度更快，限制更少，生成质量提升一点点，这些差异不足以成为购买理由，许多人在体验上感受不到质变，也就不会产生付费动力。

　　事实上，用户不是不愿意付钱，而是在等一个足够强的购买理由。在近十年的中国互联网发展中，用户已经被各种“免费模式”养得非常聪明。他们很清楚，只要我不急，很快就会有更便宜的、免费的、混合模式的替代品出现。

　　这导致中国 AI 行业面临一个结构性难题，AI 普及度全球领先，AI 付费率全球偏低。

　　本质上，中国消费者对科技产品有一种高度实用主义预期：“你要收费？那你得给我一个必须付的钱的理由。”而现在，大多数 AI 产品还没有提供这样的理由。

　　要真正让用户付钱，需要的不是简单的功能差距，而是价值等级的重建，免费版像自行车，付费版只是更好的自行车，那不会让用户掏钱。

　　但如果付费版变成摩托车，就会立刻形成动力，当 AI 从文案工具变成专业顾问，从写段子变成能解决实际商业问题的伙伴，它才能让用户看到不可替代的价值。

　　未来的竞争不会来自模型参数，而是取决于谁能先构建一个新的价值参照系统，让用户觉得付费不是为了更快，而是为了做那些免费做不到的事。

　　当用户的价值感建立，付费现象自然就会出现。

　　公众对高风险场景的明显拒绝，医疗、人事管理和交通驾驶，是中国公众最不愿意让 AI 介入的三个领域，这三者的共同点是出了问题代价太高，而且责任难以划清。

　　人们在这方面有一个共识，AI 可以辅助医疗，但绝不可以决定生死。

　　设想一个场景，把 CT 影像输入 AI，几秒钟就给出诊断报告，看起来很高效，但中国公众不会完全相信。

　　因为我们在现实中见过太多医疗事故，各种误诊纠纷，各地曝光的“假药、过度检查”丑闻，长期以来，医疗领域的信任链条非常脆弱。

　　当技术再加入其中，就更容易让人产生一种强烈的不安全感：“这个机器出错了，我连追责的对象都没有。”

　　所以公众宁愿相信一个经验丰富的医生，也不愿把生死交到一台无法承担责任的算法手里。这种担忧不是对技术的排斥，而是一种现实经验的反映。

　　在人事管理领域同样如此，AI 一旦带偏，可能毁掉一个人的职业生涯。

　　招聘选拔和绩效考核关系一个人的职业命运，任何误判都可能带来不可逆的后果，企业也不愿意把这类决定交给无法承担责任的技术。

　　更令人担心的是算法偏见，它很可能会在无形中固化机构自身的偏见，让问题变得更难被察觉。

　　在中国职场体系里，人事管理是权力结构的核心区域，不可能轻易交给一个“无法承担责任”的东西。

　　交通领域更是如此，中国公众对生命风险的敏感度极高，交通事故的真实案例更让人对自动驾驶心存疑虑，个别品牌自动驾驶误判路况造成严重后果。

　　这些事件让公众产生了强烈认知，AI 可以开车，但绝不能在关键时刻“自己决定”。人们担心的不是自动驾驶能力，而是关键时刻它能否能够保持可控性。

　　人们害怕的不是 AI，而是“责任缺位”，AI 最大的问题，不是它不够聪明，而是它不会承担后果。

　　在医疗、交通、人事这类高风险领域，公众需要的不是更强的 AI，而是更明确的责任体系。

　　当系统做出错误决策时，用户需要知道谁来赔偿，谁来承担法律责任，谁对风险负责。如果这些问题不解决，技术再先进也只是辅助，而不会成为决策主体。

　　结语：

　　AI 已经成为时代的必答题，中国人愿意用 AI，而且用得快，用得自然，用得普遍。但社会不是盲目拥抱 AI，而是在试探、在体会、在谨慎前行。

　　开放与警惕同时存在，期待与防备也同时存在，这种复杂的态度正是快速变动时代下最现实的反应。

　　技术突破只是起点，价值重建才是决定格局的力量。时代的浪潮会继续向前，真正决定未来的，是每一个人面对 AI 时的选择。

　　参考资料：

　　《近1/3网民使用AI制作图片视频，你用过吗？》人民日报2025-03-26

　　《基层干部学AI，主动拥抱技术变革值得点赞》光明日报2025-02-27

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