Generative AI in Saudi Arabia: A National Survey of Adoption, Risks, and Public Perceptions
作者: Abdulaziz AlDakheel, Ali Alshehre, Esraa Alamoudi, Moslim AlKhabbaz, Ahmed Aljohani, Raed Alharbi
分类: cs.CY, cs.AI, cs.CL
发布日期: 2026-01-26
💡 一句话要点
沙特阿拉伯生成式AI应用调查：揭示采用现状、风险认知与公众期望
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 生成式AI 公众认知 风险评估 沙特阿拉伯 全国调查
📋 核心要点
- 现有研究对沙特阿拉伯GenAI的公众认知、应用情况及相关担忧缺乏深入探索，阻碍了GenAI在该地区的健康发展。
- 本研究通过全国性调查，全面评估沙特民众在GenAI认知、使用、风险感知和培训需求等方面的现状，为政策制定提供依据。
- 调查结果揭示了GenAI在沙特阿拉伯的普及程度和应用偏好，同时也指出了公众对隐私、伦理和潜在失业等问题的担忧。
📝 摘要（中文）
本研究旨在探索沙特阿拉伯在“2030愿景”下，生成式人工智能（GenAI）快速发展背景下，公众对GenAI的认知、应用情况以及相关担忧。通过对沙特全国范围内330名参与者（覆盖不同地区、年龄段和就业领域）的调查，研究考察了GenAI使用的七个维度：认知与理解、采用模式、感知影响、培训需求、风险与障碍、数据共享行为以及未来期望。结果显示，93%的受访者积极使用GenAI，主要用于文本任务，而编程或多模态生成等高级应用较少。尽管使用普遍，但整体认知和概念理解仍然不均衡，许多人表示技术知识有限。参与者认识到GenAI在提高生产力、工作质量和理解复杂信息方面的优势，但也警告说，过度依赖可能会削弱批判性思维和关键专业技能。对AI生成输出的信任仍然谨慎，对隐私、虚假信息和伦理滥用（包括潜在的失业）的担忧普遍存在。受访者对结构化的GenAI培训表现出浓厚的兴趣，培训应结合基础技能、特定领域应用以及关于隐私、伦理和负责任使用的明确指导。这些结果为沙特阿拉伯的GenAI应用奠定了基线，并强调了政策制定者和开发者的优先事项：扩大AI素养，确保文化和语言上一致的GenAI解决方案，并加强隐私和负责任部署的框架。
🔬 方法详解
问题定义：本研究旨在量化沙特阿拉伯国民对生成式AI的采用情况、风险认知和公众看法。现有研究缺乏对沙特阿拉伯GenAI应用情况的全面调查，无法为该地区的GenAI发展提供有针对性的指导。现有方法难以捕捉不同人口统计群体对GenAI的差异化认知和使用模式。
核心思路：本研究的核心思路是通过大规模的全国性调查，收集不同地区、年龄段和就业领域的沙特国民对GenAI的看法和使用情况。通过分析调查数据，可以了解GenAI在沙特阿拉伯的普及程度、应用领域、潜在风险以及公众的培训需求。这种方法能够提供一个全面的视角，从而为政策制定者和开发者提供有价值的参考。
技术框架：本研究采用问卷调查的方法，主要分为以下几个阶段： 1. 问卷设计：设计包含七个维度的问卷，包括认知与理解、采用模式、感知影响、培训需求、风险与障碍、数据共享行为以及未来期望。 2. 样本选择：在沙特全国范围内选取330名参与者，确保样本覆盖不同地区、年龄段和就业领域。 3. 数据收集：通过在线问卷的方式收集数据。 4. 数据分析：使用统计方法分析调查数据，例如描述性统计、相关性分析等。 5. 结果呈现：将分析结果以图表和文字的形式呈现。
关键创新：本研究的关键创新在于首次对沙特阿拉伯的GenAI应用情况进行了全面的全国性调查。与以往的研究相比，本研究的样本量更大，覆盖范围更广，能够更准确地反映GenAI在沙特阿拉伯的实际情况。此外，本研究还深入探讨了公众对GenAI的风险认知和培训需求，为政策制定者提供了有价值的参考。
关键设计：问卷设计中，采用了李克特量表来评估受访者对GenAI的认知、态度和行为。在数据分析方面，使用了SPSS软件进行统计分析，包括描述性统计、方差分析和相关性分析等。样本选择方面，采用了分层抽样的方法，以确保样本的代表性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
调查显示，93%的受访者积极使用GenAI，主要用于文本任务。然而，公众对GenAI的整体认知和概念理解仍然不均衡，许多人表示技术知识有限。受访者普遍担忧GenAI可能带来的隐私泄露、虚假信息传播和潜在失业等风险。研究还发现，受访者对结构化的GenAI培训表现出浓厚的兴趣。
🎯 应用场景
该研究结果可应用于指导沙特阿拉伯的AI政策制定，例如制定AI伦理规范、加强AI安全监管、推广AI教育和培训等。此外，该研究还可以帮助企业了解沙特市场对GenAI的需求，从而开发更符合当地用户需求的产品和服务。研究结果对其他发展中国家在推广GenAI应用方面也具有借鉴意义。
📄 摘要（原文）
Generative Artificial Intelligence (GenAI) is rapidly becoming embedded in Saudi Arabia's digital transformation under Vision 2030, yet public awareness, adoption, and concerns surrounding these tools remain underexplored. This study provides an early snapshot of GenAI engagement among Saudi nationals. Using a nationwide survey of 330 participants across regions, age groups, and employment sectors, we examine seven dimensions of GenAI use: awareness and understanding, adoption patterns, perceived impacts, training needs, risks and barriers, data-sharing behaviors, and future expectations. Findings show that 93% of respondents actively use GenAI primarily for text-based tasks, while more advanced uses such as programming or multimodal generation are less common. Despite the prevalence of use, overall awareness and conceptual understanding remain uneven, with many reporting limited technical knowledge. Participants recognize GenAI's benefits for productivity, work quality, and understanding complex information, yet caution that sustained reliance may undermine critical thinking and key professional skills. Trust in AI-generated outputs remains cautious, with widespread concerns about privacy, misinformation, and ethical misuse, including potential job displacement. Respondents show strong interest in structured GenAI training that combines foundational skills, domain-specific applications, and clear guidance on privacy, ethics, and responsible use. These results establish a baseline for GenAI engagement in Saudi Arabia and highlight priorities for policymakers and developers: expanding AI literacy, ensuring culturally and linguistically aligned GenAI solutions, and strengthening frameworks for privacy and responsible deployment.