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Presenting Large Language Models as Companions Affects What Mental Capacities People Attribute to...

文章核心总结与翻译

一、主要内容

文章通过两项实验探究了不同AI(大型语言模型LLMs)宣传话术对人们认知与行为的影响:

  1. 实验1(470名参与者)将被试随机分配观看“LLMs作为机器”“作为工具”“作为同伴”的宣传视频或不看视频,发现将LLMs描述为“同伴”会让人们更倾向于认为其具备认知和情感能力,而“机器”和“工具”话术仅影响人们对LLMs的态度(如信任度、使用信心),不改变对其心智能力的认知。
  2. 实验2(604名参与者,间隔9个月)重复验证了上述结论,并进一步发现:宣传话术对人们依赖LLMs获取事实信息的行为影响有限,但当LLMs输出存在矛盾时,观看“机器”话术视频的被试会更少依赖其结果,更具批判性。

二、创新点

  1. 首次通过实验明确了AI宣传话术对人们心智能力归因的因果影响,填补了“公共话语如何塑造AI认知”的研究空白。
  2. 发现话术影响的差异性:“同伴”话术侧重改变对AI本质的信念,“机器”话术在特定场景(输出矛盾)下能引导理性依赖。
  3. 验证了结论的稳健性:即使在AI技术快速发展的9个月后,话术对心智能力归因的影响依然显著。

三、核心部分翻译(Markdown格式)

Abstract(摘要)

公共话语中对大型语言模型(LLMs)的描述方式,会如何影响人们对这些模型的认知与互动方式?为解答这一问题,我们将470名参与者随

http://www.jsqmd.com/news/1135392/

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