論文の概要: Institutional Trust and the Domestic AI Advantage: Evidence from DeepSeek and ChatGPT Users in China

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.01228v1
• Date: Sun, 31 May 2026 13:25:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-02 21:34:29.399995
• Title: Institutional Trust and the Domestic AI Advantage: Evidence from DeepSeek and ChatGPT Users in China
• Title（参考訳）: 機関信頼と国内AIアドバンテージ:中国のDeepSeekとChatGPTユーザによる証拠
• Authors: Jiashen Huang, Yu Jia, Xu Pan,
• Abstract要約: 生成的人工知能に対する公的な信頼は、国家の状況にまたがる様々なパターンを示す。 この研究は、AIへの信頼は単にパフォーマンスに対する技術的反応ではなく、制度的屈折の産物であると主張している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.13480043282073
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Public trust in generative artificial intelligence exhibits increasingly divergent patterns across national contexts, yet prevailing research largely overlooks the macro-structural forces underlying this divergence. This study argues that trust in AI is not merely a technical response to performance but a product of institutional refraction. We propose an ``Institutional Prism'' framework to demonstrate how institutional trust shapes user trust in domestic (DeepSeek) and global (ChatGPT) large language models. Drawing on Cognitive-Affective Trust Theory, we distinguish between cognitive and affective dimensions of trust and analyze survey data from 405 Chinese users. The findings show that higher institutional trust is positively associated with stronger affective trust in domestic AI models and shifts cognitive evaluations in a more favorable direction. While under lower institutional trust, this domestic advantage weakens. These findings reveal that institutional trust has emerged as a core dimension of AI trust formation. By linking micro-level psychological judgments with macro-level governance, this research contributes a new perspective to human-machine communication.
• Abstract（参考訳）: 生成的人工知能に対する公衆の信頼は、全国的な文脈にまたがる様々なパターンを示すが、しかし一般的な研究は、この分散の根底にあるマクロ構造的な力を見落としている。 この研究は、AIへの信頼は単にパフォーマンスに対する技術的反応ではなく、制度的屈折の産物であると主張している。 国内(DeepSeek)とグローバル(ChatGPT)の大規模言語モデルにおいて,制度的信頼がユーザ信頼をいかに形作るかを示す「制度的プリズム」フレームワークを提案する。 認知・感情信頼理論に基づき,信頼の認知的側面と感情的側面を区別し,405人の中国人ユーザの調査データを分析した。 その結果,高等教育機関の信頼度は,家庭内AIモデルに対する強い情緒的信頼度と関連し,認知的評価をより好ましい方向にシフトすることが示唆された。 低い機関的信頼の下では、この国内的優位性は弱まる。 これらの結果は、機関的信頼がAI信頼形成の中核的な次元として現れていることを示している。 マイクロレベルの心理的判断とマクロレベルのガバナンスを結びつけることで、人間と機械のコミュニケーションに新たな視点をもたらす。

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