10:57arXiv cs.AI@Biswadeep Sen, Yi-Chieh Lee一项针对120人的实验比较了社交聊天机器人三种纠错策略:网页撤回、自我纠正和专家聊天机器人纠正。结果显示三种策略均能纠正错误,但只有自我纠正不损害聊天机器人的可信度(信任度和专业感知评分更高)。用户与聊天机器人的社交连接强度(社交吸引力、自我披露)显著预测信念改变幅度,但仅在自我纠正时成立。外部来源纠正会切断社交连接与信念改变之间的关联。论文社交聊天机器人用户信任错误纠正人机交互推荐理由:这篇论文发现聊天机器人自己认错比让别人纠正更能维护信任,而且和用户关系越好效果越好,实测120人,结果很实用。原文
11:33arXiv cs.AI@Pooja Prajod一项针对34名新闻读者的对照实验发现,新闻中详细标注AI参与程度(如人工审核、编辑责任等)反而会降低读者信任,而简短的一行标注虽不引发此问题,却导致读者主动搜寻AI迹象以填补信息缺口。读者并未拒绝透明度,而是提出按需详情、AI比例可视化、媒体级别信号及明确“无AI”标签等用户主导的设计。研究指出,从业者认为负责任的披露方式与用户实际需求之间存在脱节,这是人机交互领域的设计问题。论文AI透明度新闻业用户信任人机交互披露设计推荐理由:新闻编辑室引入AI后面临信任危机,这篇论文用实验数据戳破了“越透明越信任”的迷思,做AI产品设计或新闻业的朋友值得看看,避免好心办坏事。原文