在过去30年里，全世界在艾滋病毒预防，包括艾滋病毒检测方面取得了巨大进展。然而，在耻辱和歧视的背景下，艾滋病毒在男男性行为者等关键人群中的流行继续在世界范围内增长[ 1］．马来西亚是东南亚男男性行为者艾滋病流行速度最快的国家之一[ 2］．2019年的监测数据显示，马来西亚超过五分之一(21.6%)的男同性恋者携带艾滋病毒[ 3.］．艾滋病毒检测指引建议高危男同性恋者每3至6个月接受一次检测[ 4， 5］．然而，男同性恋者接受检测的情况并不理想，只有70.3%曾接受检测，40.9%曾在过去一年接受检测，而只有9.5%每年接受检测超过一次[ 6， 7］．此外，在2019年，马来西亚只有3%的男同性恋者有足够的艾滋病毒预防知识，只有36.7%的男同性恋者报告曾接受过艾滋病毒预防服务[ 3.］．检测率低和预防措施不足与对男同性恋者的高度污名化和歧视有关，在马来西亚，同性性行为被世俗和伊斯兰教法定为犯罪。 8］．为了获得艾滋病毒检测和预防服务，马来西亚的男同性恋者必须克服使污名化和歧视持续存在的个人和系统障碍。先前的研究表明，马来西亚男男性行为者艾滋病毒感染负担加重与两种病因有关，如性接触时使用药物[ 9]，这与较高的爱滋病病毒传播率有关[ 10]，以及社会因素，例如对使用暴露前预防措施预防艾滋病毒的社会污名感[ 11]，以及对安全的焦虑和恐惧，此前艾滋病预防工作人员因立法将与同性发生性行为定为犯罪和非自然行为而被捕[ 12]，以及医护人员对男同性恋者的歧视意图[ 13］．使用理论指导的行为改变干预措施并解决个人和系统卫生保健挑战的移动卫生(mHealth)战略有可能克服艾滋病毒检测和预防的多层次障碍[ 14］．

移动技术日益增长的全球渗透和快速信息传递和检索能力使移动健康成为一种很有前途的艾滋病毒干预工具，这需要在人群层面及时监测疾病发展，以及在个人层面早期发现、有效预防和有效诊断。移动健康战略涉及多种模式，包括安装在智能手机上的应用程序或嵌入在现有应用程序或网站中的聊天机器人。多项研究已经确定移动健康是促进艾滋病毒检测和预防的有效手段。例如，HIVSmart应用程序在检测新的艾滋病毒感染和增加自检转诊方面表现出高效[ 15］．最近一项应用程序干预的随机对照试验，旨在增加年轻顺性别男性和变性女性获得艾滋病毒检测和护理的机会，突出表明移动健康技术在有效预防艾滋病毒和提供实时干预方面的能力[ 16］．对41项研究的元分析评估了28项支持艾滋病毒自我管理的循证移动卫生干预措施，进一步揭示了移动卫生干预措施显著改善了个人层面的药物依从性、心理健康和社会支持[ 17］．尽管有大量关于移动健康干预有效性的文献，但这些研究主要涉及应用程序，而聊天机器人在艾滋病毒检测和预防策略中并不存在。

聊天机器人有可能为促进艾滋病毒检测和预防创造新的机会。聊天机器人是基于软件的程序，模仿人类对话代理与用户交互[ 18］．用户通常在手机、笔记本电脑、网站、应用程序和短信等移动平台上与聊天机器人交谈，聊天机器人通过文本响应或其他吸引人的格式(如图片、视频和音频)提供用户所需的信息和解决方案。随着自然语言处理(NLP)和人工智能(AI)的进步，AI聊天机器人(广义上是指具有嵌入人工智能的最小设计接口的计算机程序，用于模拟与人类用户的对话)已被开发为支持患者护理的移动健康策略，并被确定为增加健康信息传递、促进身体活动和健康饮食的有效干预措施[ 19］．2021年对人工智能聊天机器人在医疗保健和肿瘤学领域应用的系统综述强调了将人工智能聊天机器人集成到临床实践中以降低成本、改善患者预后并提高卫生从业人员工作效率的潜力[ 20.］．最近另一篇关于人工智能聊天机器人在数字精神卫生保健中的应用的综述表明，鉴于人工智能聊天机器人从患者身上学习和与患者互动的独特能力，与传统的移动医疗干预相比，了解可能影响人工智能聊天机器人影响的个人和上下文因素尤为重要[ 21］．我们的研究回应了这一担忧，旨在通过展示个人和社会因素如何与影响人们接受人工智能聊天机器人作为数字健康干预措施的机制错综复杂地联系在一起，扩大对人工智能聊天机器人医疗保健应用的理解。此外，鉴于COVID-19大流行的开始，最近的一项综述审查了30个国家用于大流行公共卫生应对的61个聊天机器人，并强调聊天机器人的“可扩展性、广泛可及性、易用性和快速信息传播”是符合公共卫生利益的突出特征，同时呼吁讨论复杂的聊天机器人设计协同作用[ 22］．在这项研究中，我们希望通过阐明以用户为中心的特征来加深人们对AI聊天机器人设计的理解，这些特征是由人工智能聊天机器人接受的多方面促进因素和障碍所告知的。

虽然现有的关于使用人工智能聊天机器人改善医疗保健结果的研究鼓励对该技术的采用进行持续的调查，但关于人工智能聊天机器人的上下文适应以适应不同人群、社会文化背景和目标健康状况的独特动态的系统讨论仍然很少。例如，一项针对乳腺癌患者与人工智能聊天机器人之间对话的为期一年的前瞻性研究表明，使用聊天机器人可以提高患者对乳腺癌的知识、药物依从性以及对医疗支持的满意度[ 23］．具体来说，这项研究强调了患者愿意与AI聊天机器人交流敏感和亲密的信息，例如他们的性经历，但患者对癌症相关社会耻辱的感知是否存在或影响聊天机器人的接受程度仍有待探讨[ 23］．当让人工智能聊天机器人适应不同的健康状况和不同社会文化背景下的目标人群时，不应该在没有考虑人工智能聊天机器人可能接收敏感个人信息的文化和疾病背景的情况下，就普遍假设相同的接受程度。在因敏感个人信息泄露而遭受潜在负面社会政治后果的被污名化人群中，如马来西亚的男同性恋人群，是否也能发现同样程度的意愿，仍有待调查。因此，本研究注意到跨文化技术适应的重要性，并将AI聊天机器人接受度的检验置于马来西亚MSM人群的人病语境动态的仔细考虑中。另一项研究调查了韩国易患结核病人群对使用结核病预防人工智能聊天机器人的接受程度，发现聊天机器人有助于向高危人群传播所需的结核病护理信息[ 24］．尽管研究人员承认韩国对结核病的污名化，但对健康污名化的质疑仍然在多层次社会影响如何影响技术接受的系统考虑之外[ 24］．因此，我们希望将系统性污名化纳入影响技术接受度的社会影响话语中，强调人工智能聊天机器人接受度、个人需求和健康宏观社会决定因素之间的相互联系。

为了开发适合马来西亚文化的AI聊天机器人，以促进MSM的艾滋病毒检测和预防，研究人员必须确定聊天机器人在MSM中的促进因素和障碍，以及促进接受的功能。这些发现可以在目前正在开发的人工智能聊天机器人的设计中发挥关键作用，这反过来可能会影响其吸收和使用[ 25］．总的来说，这项研究旨在增加我们对在歧视MSM的环境中开发适合文化的AI聊天机器人作为移动健康干预措施的理解，并为未来在马来西亚开发、实施和扩大MSM友好的AI聊天机器人奠定基础，以改善艾滋病毒检测和预防服务的使用。具体来说，我们探索了是什么影响了MSM接受一个旨在促进艾滋病毒检测和预防的人工智能聊天机器人，使用统一的接受和使用技术理论(UTAUT)。

UTAUT被用来指导分析MSM对旨在促进马来西亚艾滋病毒检测和预防的人工智能聊天机器人的接受程度。UTAUT是技术接受模型(TAM)的扩展，TAM通常用于评估预测人们对新技术接受程度的因素。TAM包含两个构式——感知有用性和感知易用性——作为用户接受新技术的主要预测因素[ 26］．TAM后来扩展为UTAUT，其中包括(1)性能预期(感知有用性)，(2)努力预期(感知易用性)，(3)社会影响，以及(4)便利条件作为经验证明的技术接受和使用意图的预测因素[ 27］．

使用UTAUT作为分析框架有三个原因。首先，我们希望利用从这项研究中获得的见解来指导艾滋病毒预防AI聊天机器人的设计。UTAUT强调用户对什么使技术工具有用的感知，而不是研究人员和产品设计师假设什么有用，这将使我们能够从以用户为中心的角度设计人工智能聊天机器人。其次，重要的是使用一个经过验证的框架，如UTAUT，它对识别有效用户对技术的接受有预测价值[ 28- 33］．第三，尽管UTAUT在评估医疗保健技术时增加了自我效能感、便利条件和系统质量[ 34]，关于UTAUT在艾滋病毒特异性卫生技术中应用的调查很少，在文化环境中，对艾滋病毒和MSM的耻辱是普遍存在的。UTAUT中社会影响的标准定义强调了个人的家庭、同龄人和朋友对个人技术接受和行为意图的影响[ 27而不是宏观社会文化决定因素的影响。鉴于马来西亚普遍存在的反同性恋情绪和对感染艾滋病毒的MSM的高度污名化，我们试图通过将污名化纳入当前模型中的社会影响领域，为UTAUT在评估文化特异性和艾滋病毒特异性mHealth接受度方面的适应性提供见解。

参与者的纳入标准如下:(1)为顺性别男性，(2)年龄≥18岁，自我报告(3)在过去6个月内与另一名男性发生过无安全套性行为，(4)hiv阴性或身份不明，(5)会说马来西亚语或英语。

图1描述招聘策略的发现。研究地点为马来西亚，目标人群为男同性恋者。一个基于网络的筛选器被张贴在男同性恋者社交网络应用程序上，包括Grindr、Hornet和Blued，男同性恋者经常在这些应用程序上见面寻找性伴侣。在发起网络筛查的225人中，137人(60.9%)完成了筛查，其中71人(51.8%)符合参与资格。在这71名MSM中，31名(44%)同意参加焦点小组访谈并被录取。作为筛选过程的一部分，每个参与者都被要求完成一份简短的调查，其中包括关于人口特征的问题;艾滋病毒预防措施;以及对药物使用、抑郁和社交媒体使用的自我报告测量。

在获得知情同意后，符合条件的参与者根据他们的空闲时间被分配到不同的组。焦点小组访谈使用Zoom (Zoom视频通信)进行。为了确保匿名性，参与者被要求设置他们的姓名(化名)和视频使用偏好。一位经验丰富的定性访谈者(JAW)在马来西亚的男同性恋者艾滋病预防方面具有专业知识，领导了与研究团队其他成员的所有访谈，并对其进行观察和记录。共进行了5次焦点小组访谈(每个访谈范围为5-9人)，采用半结构化访谈指南( 多媒体附件1)，时间为2021年7月至2021年9月。访谈指南采用Kallio等人的基于证据的5阶段过程[ 35］．首先，我们确定了使用焦点小组讨论的前提条件，将用户技术接受和感知分配为我们访谈的预定主题关注点。其次，根据公式评估的目的和以前的文献，我们决定了我们的3个主要主题进行讨论。 议题1:对HIV检测的态度旨在深入了解聊天机器人干预针对的健康行为变化。 话题2:聊天机器人关注参与者对感兴趣的技术的看法。 主题3:社交网络应用希望得到以用户为中心的建议，关于应该容纳msm友好的艾滋病毒预防聊天机器人的平台，以回应数字健康行业越来越多的社交媒体动员[ 36］．第三，我们制定了访谈指南，确保三个话题从一般问题到更具体的问题有逻辑地进行，为采访者留出空间，探讨讨论中提出的意想不到但相关的问题[ 37］．第四，我们在没有参与制定访谈指南的研究团队成员中进行了试点测试。最后，我们将完整的指南提交给整个研究团队审批。

在焦点小组讨论中，参与者首先观看了关于人工智能聊天机器人及其工作原理的介绍性视频(90秒)，然后是关于使用人工智能聊天机器人促进艾滋病毒检测和预防相关的促进因素和障碍的开放式问题。样本问题包括“你认为人工智能聊天机器人在促进艾滋病毒检测方面有什么帮助?”以及“你希望在哪里找到一个旨在促进艾滋病毒检测和预防的人工智能聊天机器人?”在访谈中确定的主题随着进一步细节的出现而被探究。每组访谈平均85分钟(SD 5;范围81-94分钟)。

描述性统计使用SAS(版本9.4;SAS研究所)来总结参与者的人口特征;艾滋病毒预防措施;以及对药物使用、抑郁和社交媒体使用特征的自我报告测量。对访谈进行记录，逐字转录，并使用主题分析进行分析。新兴主题被映射到UTAUT的4个结构上。专题编码使用NVivo (version 9;QSR International)由4位研究人员(ZN, MAAH, WMI和VT)独立完成了第一轮编码。每个编码器都确定了从研究结果中出现的模式和主题，这些发现涉及使用聊天机器人进行艾滋病毒检测和预防的好处、担忧和可取的功能。所有编码员协作讨论他们的发现，解决任何差异，并在没有发现新主题时达到饱和。 The first author (MP) reviewed all the findings; identified similarities, differences, and redundancies among each coder’s findings; and organized the themes and illustrative quotations according to the four constructs of the UTAUT ( 图2):(1)性能预期(即感知有用性)，(2)努力预期(即感知易用性)，(3)便利条件，以及(4)社会影响。随后，4位编码器通过将研究结果与系统可用性量表中的主题进行比较，对主题饱和度进行了回顾性评估。系统可用性量表是一个简单的10项态度李克特量表，提供了可用性主观评估的全局视图[ 17］．我们将调查结果与系统可用性量表进行了比较，因为系统可用性量表是一个可靠且经过验证的工具，可以评估广泛的技术主题，包括新技术的使用频率、复杂性、技术问题、各种功能的集成以及不一致性。系统可用性量表中出现的任何新主题都由抄写本中的4名编码员反复检查，以确保我们的结果足够全面，可以指导各种各样的移动健康干预措施和产品。为了提高可靠性，编码后对主题进行审查，最终编码的主题将返回给6名受访者进行准确性检查，并确定我们的解释与他们的预期观点之间是否存在差异。所有参与者都同意我们的发现。

本研究由耶鲁大学(ID 2000025910)和马来亚大学(ID 202049-8488)的机构审查委员会批准。参与者回顾了所有与研究相关的风险和益处，并在参与前提供了签署的知情同意书。所有涉及人类参与者的程序都符合机构或国家研究委员会的道德标准以及1964年赫尔辛基宣言及其后来的修正案或类似的道德标准。参与者在完成研究后得到45马来西亚林吉特(10美元)的报酬。

参与者的人口统计学特征显示在 表1．参与者的平均年龄为30.6岁(SD 6.4岁)，他们包括4个民族:马来人(12/ 31,39%)、华人(16/ 31,52%)、印度人(1/ 31,3%)和混合(2/ 31,6%)。在所有参与者中，48%(15/31)从未采取过暴露前预防措施;23%(7/31)在过去6个月内没有接受艾滋病毒检测;32%(10/31)的PHQ-2评分为>3，表明有抑郁障碍的可能。

总体而言，大多数参与者对使用人工智能聊天机器人进行艾滋病毒检测和预防反应积极。 多媒体附件2总结了根据UTAUT的4个领域确定的关键主题，并附有说明性引用。 图3展示了参与者建议的MSM对AI聊天机器人的首选功能。

在马来西亚这样的地方，同性性行为在世俗和伊斯兰教法中是非法的，必须考虑几个关键的设计和实施因素，以提高以MSM预防艾滋病毒为目标的AI聊天机器人的可接受性。UTAUT框架是检查新技术障碍和促进因素的理想启发式方法;因此，我们分析了与MSM接受AI聊天机器人相关的潜在促进因素和障碍，旨在基于UTAUT促进艾滋病毒检测和预防，将参与者的见解分类为绩效期望、努力期望、便利条件和社会影响。没有额外的或异常的主题与上述4个因素不兼容或不一致。研究结果表明，通过正确的设计、功能和平台，实施人工智能聊天机器人来促进艾滋病毒检测和预防是可以被马来西亚的男同性恋者接受的，男同性恋者是高度容易感染艾滋病毒的高危人群。

UTAUT指出，积极感知的性能期望和感知的低努力使用促进了使用意愿和技术接受[ 27］．基于我们的结果，人工智能聊天机器人的感知有用性和易用性源于其传播有价值的艾滋病毒相关信息的能力，为用户的问题提供简单的答案，并提高艾滋病毒预防意识，以及其便利性和全天候可用性。参与者高度评价了人工智能聊天机器人实现这些功能的能力。根据参与者的意见和对首选功能的直接反馈，艾滋病预防AI聊天机器人的设计需要(1)纳入安全和隐私设置，确保匿名性，以保护聊天机器人用户;(2)具有易于到达的人类代理和嵌入在AI聊天机器人界面中的客户支持部分;(3)在界面中嵌入学习中心或信息中心，并考虑将各种教育、提高意识和信息材料纳入信息中心;(4)经过细致的模型训练，以高精度和清晰度回答复杂问题;(5)提供路标问题，分解复杂问题，方便复杂问题的解决;(6)具有用户友好和直观的界面，不会削弱老年用户导航AI聊天机器人的能力;(7)为新注册用户提供导航手册或聊天机器人功能导览; and (8) have an efficient and responsive technical support sector where technical issues can be reported and investigated 24/7. As demonstrated in previous applications of the UTAUT in assessing technology acceptance, performance expectancy and effort expectancy had a significant impact on use intention, although performance expectancy is often reported as a stronger factor [ 39- 43］．结合这些发现，从本研究中获得的定性见解进一步证明了确保和持续增强以用户为中心的设计的必要性，该设计基于用户对聊天机器人性能和易用性的反馈。

这项研究的结果进一步扩大了可能鼓励艾滋病毒预防AI聊天机器人接受和使用的便利条件。在聊天机器人的设计和实现中应考虑与医疗保健专业人员和服务的联系。艾滋病毒预防人工智能聊天机器人不仅应该被设计为一站式信息提供中心，而且还应该被设想为医疗保健连接的枢纽，在医疗保健消费者和医疗保健提供者之间提供有效的联系和沟通。这一发现强调了社会生态学和系统思维在数字健康工具设计中的重要性。理想情况下，医疗保健服务应被视为一个生态系统，而不是一个服务场所随时影响另一个服务场所的接受和使用的独立服务场所。促使当地艾滋病毒诊所、艾滋病毒检测点和艾滋病毒卫生保健提供者参与;将它们纳入艾滋病毒预防人工智能聊天机器人的用户-聊天机器人提供者生态系统;允许人工智能聊天机器人根据要求随时将患者数据传输给医疗服务机构，这对于提高聊天机器人的实施结果(如可接受性和可持续性)至关重要。

还应该指出，个人内部的便利条件，如对艾滋病毒自检的态度，是由外部基础设施条件复杂地形成的。如果人工智能聊天机器人打算通过将用户连接到HIV家庭检测服务来鼓励HIV自检，那么自检服务系统的整体功能以及HIV家庭检测供应商所提供的信息传播和教育基础设施将是影响参与者对HIV自检态度的重要因素，从而影响他们对接受HIV预防聊天机器人的态度。因此，聊天机器人开发团队可以联系艾滋病毒家庭检测供应商，鼓励开展有关其产品的教育活动，强调其艾滋病毒家庭检测试剂盒的功效、透明度和局限性。为了帮助塑造用户对自检的积极看法，人工智能聊天机器人还可以加入一个功能，允许用户比较不同自检套件的质量，如价格、敏感性和特异性、积极和消极的预测值，以及用户评论和满意度评级。如Venkatesh等人[ 27)认为，“便利的条件对使用意图有直接的积极影响。”正如之前一项关于韩国成年人接受信息抗结核聊天机器人的混合方法研究所支持的那样，便利条件，特别是“用户认为存在支持使用抗结核聊天机器人的组织和技术基础设施的程度”，与结核病患者对聊天机器人的接受程度有很强的联系[ 24］．根据本研究的结果和以往的文献，艾滋病预防AI聊天机器人的设计应该采用系统思维，创建一个有效的以用户为中心的聊天机器人艾滋病护理服务系统，并投资改善便利条件，而不仅仅是关注聊天机器人本身的特点。

这项研究还提供了关于社会影响如何影响艾滋病预防人工智能聊天机器人的接受程度的见解。社会影响最初是由Venkatesh等人定义的[ 27在UTAUT中，“一个人认为重要的其他人认为他或她应该使用新系统的程度”。这一因素的含义是，人们的行为受到他人对他们的看法的影响，并根据他人对他们的看法进行调整。在本研究中，社会影响的定义超越了一个人的行为意图如何直接受到重要他人对自己的看法的影响，而是关注社会文化氛围和集体社会看法(如污名化、歧视和刑事定罪)如何影响个人行为。访谈显示，马来西亚反女同性恋、男同性恋、双性恋、跨性别者和酷儿文化以及对艾滋病毒的禁忌，形成了男同性恋者对艾滋病毒护理的隐私担忧，并促使男同性恋者求助于保护隐私的技术，如艾滋病毒预防人工智能聊天机器人，这将使他们在艾滋病毒检测和护理服务中绕过人类互动。尽管先前试图实证验证UTAUT的研究表明，社会影响在不同环境下对技术接受的影响不一致[ 26]，这项研究指出了一个新的镜头，通过它可以检查社会影响。与其仅仅关注个人行为如何受到重要他人对他们的看法的影响，宏观层面的社会影响，如文化耻辱、歧视、社会不平等、健康正义和身份压迫，可以进一步作为社会影响的潜在变量进行调查，从而研究技术接受度。考虑到这些系统的社会文化因素，对于设计针对系统弱势高危人群的移动医疗干预措施尤其重要，这些人群经历了社会边缘化和医疗保健不平等的沉重负担。

我们为世界各地的研究人员在设计适合文化的人工智能聊天机器人时提供了2个主要建议。首先，研究人工智能聊天机器人旨在解决的健康结果或疾病的社会决定因素，应该是设计过程中不可或缺的一部分。对驱动特定人群对健康状况和医疗保健的行为和态度的社会文化机制的理解，可以用来决定人工智能聊天机器人应该渴望连接哪些医疗保健利益相关者，以有效地鼓励目标人群的健康促进行动。可以连接形成以用户为中心的人工智能医疗生态系统的不同层次的利益相关者包括用户、家庭、朋友、医疗保健提供者、社区卫生工作者、非营利组织、政府机构、政策制定者、研究人员和社区支持网络。其次，尽管上游社会决定因素，如卫生政策、歧视和社会文化污名化，以及系统性的医疗保健不平等，不能通过一项移动医疗技术单独解决，但移情NLP和人类自定义支持agent移情训练等功能，可以缓解用户对健康状况的系统、污名或歧视引起的焦虑，可以纳入人工智能聊天机器人，以鼓励对健康和寻求护理的积极态度。Rahmanti等人的最新出版物[ 44]对一个为体重管理设计了人工移情功能的聊天机器人的研究表明，移情NLP在产生长期行为改变和培养情感和社会支持方面具有良好的影响。因此，我们建议将人工同理心纳入人工智能聊天机器人的设计中，以针对高危人群中受污名困扰和引发焦虑的健康状况。还应该致力于在人工智能聊天机器人nlp中训练文化和社会定制的同理心反应，而不是假设一种反应适合所有的同理心语言。对卫生保健工作者的移情训练被描述为“毫无疑问的重要性”[ 45］．在虚拟空间中，人工智能聊天机器人的人类支持代理承担与临床环境中的医疗保健工作者相同的用户或患者沟通和解决问题的任务。在整个AI聊天机器人网络的最终实现和运行过程中，聊天机器人可以将用户推荐给人类代理以获得进一步的支持，这不仅需要在聊天机器人编程中考虑同理心训练，而且需要在聊天机器人系统的人类扩展中考虑同理心训练。反内隐偏见训练和同情关怀可以被认为是人类支持共情训练的一部分。

最后，UTAUT指出，绩效预期、努力预期、便利条件和社会影响的影响“受年龄、性别、经验和使用自愿程度的调节”[ 27］．虽然这项研究没有系统地探索这些因素的调节作用，但它表明了年轻和老年用户对艾滋病毒预防AI聊天机器人的接受程度的潜在差异。由于技术素养有限，老年人在使用聊天机器人时可能会遇到更高的难度。未来的随机对照试验将研究年龄、经验、社会经济背景和教育水平等多部门身份的调节作用，这可能有助于证明，在相同的人工智能聊天机器人的情况下，不同人群对技术的使用意愿和接受程度是否会有所不同。

可接受性是一个广泛评估的实施结果，定义为实施利益相关者对给定的处理、服务、实践或创新是令人满意或满意的看法[ 46］．这两个 验收而且 可接受性在本研究中提到，但应注意这两个术语之间的区别。我们使用 验收如UTAUT中所述，表示使用者使用某项技术的意图[ 27］．这项研究专门调查了与用户意图使用人工智能聊天机器人进行艾滋病毒检测和预防相关的潜在障碍和促进因素。我们使用 可接受性按照实施科学的意图，表示实施结果[ 46］．对影响用户接受度的因素的洞察被用来讨论本研究对聊天机器人实施结果的影响。

总的来说，这项研究的结果说明了MSM接受AI聊天机器人作为促进艾滋病毒检测和预防手段的潜在促进因素和障碍，这些因素根据UTAUT的4个结构进行分类。与绩效预期、努力预期、便利条件和社会影响相关的见解都表明，预防艾滋病毒的AI聊天机器人可能在马来西亚的MSM中获得很高的接受度。我们的证据表明，必须使用以用户为中心的设计来提高人工智能聊天机器人的便利性、可用性、解决问题的能力，以及提供有价值的信息和提高艾滋病毒预防意识的能力。反之，忽略这些因素会阻碍用户对聊天机器人的接受。我们的研究结果还指出，如果将系统和社会生态思维有效地纳入人工智能聊天机器人的设计中，与医疗保健服务的链接和供应商-消费者信息传播得到聊天机器人中包含的功能和医疗保健网络的良好支持，用户接受的机会就会更大。本研究进一步提供了关于健康污名化和歧视对艾滋病毒相关卫生技术影响的假设，值得通过随机对照试验和定量回归分析进行进一步调查和验证。随着马来西亚艾滋病毒预防人工智能聊天机器人实施前形成研究的发展，这些见解将用于指导人工智能聊天机器人的设计，以及人工智能聊天机器人实施结果的测试、评估和优化，如人工智能聊天机器人开发计划实施中期和后期的适当性、可行性和可持续性。

虽然这项研究为理解AI聊天机器人作为艾滋病毒预防策略的使用提供了重要的知识，但必须承认以下局限性。首先，考虑到本研究的预实现阶段和探索性质，研究结果既没有在统计上检验任何关于用户接受AI聊天机器人技术的假设，也没有证实AI聊天机器人的实际可接受性。应进行进一步的定量或混合方法研究，以证实所报告的因素是否与马来西亚以msm为目标的AI聊天机器人的实际可接受性和可用性有关。其次，所有访谈都是用英语进行的，这可能限制了对数据的解释。一个由英语和非英语人士分层的大样本可能会揭示与参与者接受人工智能聊天机器人相关的其他促进因素和障碍。然而，由于这项研究的目的不是检验假设，而是产生深入的见解，这个样本不会破坏参与者意见的重要性或有效性[ 47］．第三，采用方便抽样的方式进行受访者的招募。虽然招募的参与者代表了广泛的人口统计学特征(见 表1)，从而降低了由于同质人群特征而导致见解过于狭隘的风险，随机抽样可以通过纳入更大的参与者人口统计学多样性来加强研究，从而产生更广泛的见解。此外，考虑到马来西亚对艾滋病和非异性恋倾向的禁忌文化，参与者可能会隐瞒有关艾滋病毒护理的敏感个人经历和社会问题的信息，这可能会为本研究提供更多的见解。我们也承认在参与者中存在误报MSM身份的可能性，尽管我们认为这是极不可能的，因为参与者自愿在社交媒体上对我们的招募做出回应，而且在歧视MSM的社会政治环境中，采取虚假边缘化身份的动机是不合理的。此外，本研究仅获得了潜在MSM用户的视角。对医疗保健提供者和其他利益相关者(如社区卫生工作者和当地政策利益相关者)的观点进行调查，本可以更丰富地了解什么可能鼓励或阻止马来西亚接受和使用人工智能聊天机器人。在这方面有必要进一步研究。

在缺乏研究的情况下，在反女同性恋、男同性恋、双性恋、跨性别者和酷儿的文化环境中，是什么影响了人工智能聊天机器人作为艾滋病毒预防工具的接受，这项研究有助于理解什么可能影响用户接受旨在促进马来西亚艾滋病毒检测和预防的人工智能聊天机器人。本研究的结果展示了在MSM中使用AI聊天机器人的感知好处和担忧，并应用UTAUT框架来了解用于预防病耻感疾病的卫生技术的接受程度。这些发现不仅可以为旨在促进艾滋病毒检测和预防的人工智能聊天机器人的未来设计提供信息，而且还为将健康耻辱纳入UTAUT在卫生技术环境中的应用提供了方向。