在Ping Identity于2026年10月6日通过PR Newswire发布的新闻稿《Ping Identity调查发现，当AI从辅助转向执行时，用户信任会发生变化》中，公司通知称，该新闻稿中的第二个超链接已更新。以下为更正后的完整新闻稿：
Ping Identity调查发现，当AI从辅助转向执行时，用户信任会发生变化
这项全球研究显示，随着AI从提供支持和建议转向采取行动，消费者的接受度显著下降。
丹佛，2026年10月6日 /PRNewswire/ -- 为全球大型企业提供数字身份安全服务的Ping Identity发布了其《2026年消费者调查》。调查显示，消费者愿意赋予AI的自主权存在明确上限：仅有5%的消费者对“AI在获得其批准后采取行动”感到舒适，只有3%的消费者接受“AI在未经最终批准的情况下完成日常交易”。
这项调查基于对12个国家1.1万名消费者的访问。结果显示，随着AI从回答问题转向代表消费者采取行动，信任正面临挑战。这种转变要求消费者信任相关组织及其AI代理，允许其访问更多个人数据和数字账户；但与此同时，消费者对这些信息如何被管理的信心仍然偏低。全球仅12%的消费者完全信任组织能够妥善管理其身份数据，低于2025年的17%。消费者尤其谨慎，不愿让AI接触他们的资金和电子邮件；他们担心的不仅是出错，还包括权限、代表性和问责问题。
完整报告标题为：Trust AI to Act? Where Consumers Draw the Line。
Ping Identity消费者细分战略副总裁Darryl Jones表示：“消费者愿意让AI做更多事情，但他们希望自己能够决定AI可以走多远。我们赋予AI的责任越多，就越需要清楚说明它能做什么、能访问什么，以及最终由谁掌控。”
全球主要发现
消费者接受AI辅助，但会对自主行动设限
- 支持高于自主：56%的消费者愿意将AI用于低风险支持（27%）或建议推荐（29%），但仅5%的消费者接受AI在获得批准后采取行动，只有3%的消费者接受AI在未经最终批准的情况下执行日常操作或交易。
- 财务与访问边界：42%的受访者表示，会允许AI代理支出的金额不超过100美元；22%的受访者则完全不允许任何金融交易。
- 代表性与监督担忧：71%的受访者担心，代表自己行事的AI代理可能会错误表达他们的个性或价值观；47%的受访者表示，相比AI代理犯错，他们更担心自己不得不持续检查AI代理的工作。
消费者想要透明度，而不只是性能
- 对披露的要求：56%的受访者表示，知道何时使用了AI，比单纯获得尽可能快的结果更重要。
- 未披露AI的后果：20%的消费者表示，如果怀疑网站在未告知的情况下使用AI，他们会立刻离开该网站；另有20%的消费者表示，未来将完全避免使用该品牌。
不同国家对AI自主性和信任的期待存在差异
- 授权意愿差异明显：印度（70%）和印度尼西亚（61%）的消费者明显更愿意让AI独立作出决定；相比之下，瑞典（21%）、荷兰（19%）和澳大利亚（18%）的消费者接受度较低。
- 优先事项不同：在澳大利亚，68%的消费者希望知道何时使用了AI；美国这一比例为63%，英国为57%。而印度尼西亚则较为特殊，62%的消费者更看重速度和准确性，而不是披露。
新闻稿称，随着AI从辅助走向执行，安全且受到治理的AI对于建立消费者信任至关重要。明确的权限、透明度和问责机制，能够让消费者相信AI是在既定边界内运行，并且人类仍然掌握控制权。
Ping Identity表示，可进一步了解其“Identity for AI”方案，该方案旨在保护和治理AI代理。
方法论
这项随机、双重选择加入（double-opt-in）调查由Ping Identity委托进行，执行方为市场研究公司Talker Research。该公司团队成员属于市场研究协会（MRS）和欧洲民意与市场研究协会（ESOMAR）。Talker Research访问了1.1万名消费者，覆盖美国（2,000人）、英国（2,000人）、法国（1,000人）、德国（1,000人）、澳大利亚（1,000人）、新加坡（1,000人）、印度（500人）、印度尼西亚（500人）、荷兰（500人）、瑞典（500人）、西班牙（500人）和意大利（500人）。同比比较基于Ping Identity的《2025年消费者调查》。
关于Ping Identity
Ping Identity表示，公司帮助各类组织在客户、员工、合作伙伴以及非人类实体之间保护和管理数字身份。无论是保护数百万用户、打击欺诈、简化第三方访问，还是实现无密码体验，在每一个数字化时刻建立信任都不应拖慢业务。其企业身份平台面向云、混合和本地环境，强调可扩展性、灵活性和集成能力。公司称，借助其Runtime Identity能力，Ping可通过在每次交互中持续验证身份、上下文和意图，帮助组织采用AI和自动化，并实时保护和治理AI代理。
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