當前設計領域正面臨生成式 AI 快速滲透的挑戰，設計師在面對 AI 輔助創作時，常出現動機不確定、價值評估模糊與使用意願差異等問題。雖然生成式 AI 展現了高度的創造潛能，但其在專業設計決策過程中的心理動機與認知評估機制仍缺乏系統性探討。為此，本研究以期望價值理論（expectancy-value theory, EVT）為理論基礎，探討設計師觀看生成式 AI 所生成之設計方案後，依據其當下情境反應所產生的動機與行為意圖，並檢視 EVT 於自動駕駛汽車內裝設計的生成式 AI 應用中的適用性，藉此揭示影響設計師使用生成式 AI 之行為動機與使用意願的關鍵因素。透過問卷調查，共取得涵蓋不同設計領域與專業水平的 215 份有效數據，確保研究成果的廣泛性。結果顯示，感知價值在 EVT 模型中具有核心作用，可直接影響設計品質與使用意願，同時在績效期望與感知成本中，設計品質與使用意願的影響之間具有中介效果。儘管感知成本的正向影響較為微弱，但結果證實生成式 AI 的感知成本具有一定的激勵效果。這一發現表明，當設計師認為生成式 AI 帶來的價值足夠高時，即便感知成本較高，仍可提高對 AI 生成的設計品質與使用意願。本研究驗證了 EVT 模型在 AI 協作設計決策中的應用價值，為生成式 AI 在設計實務上提供理論支持，以及優化未來生成式 AI 工具的應用策略。