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使用 LLM 探索人与 SAV 的交互：心理因素对用户体验的影响

Created by
  • Haebom

作者

郭丽瑞、Michael G. Burke、Wynita M. Griggs

大纲

本研究探讨了基于大规模语言模型 (LLM) 的对话式自动驾驶汽车 (SAV) 代理的提示策略对用户感知、体验和采用 SAV 技术意愿的影响。具体而言，我们着眼于心理所有权等心理因素，设计了四个 SAV 代理，它们分别具有不同程度的拟人化和心理所有权诱导因素。在用户交互后，我们定量测量了心理所有权、拟人化、服务质量、自我表露、情感和整体接受度。我们还收集了关于心理所有权体验的定性反馈。结果表明，更具拟人化和心理所有权诱导性的 SAV 改善了用户对人类特征的感知，并引发了积极但主观的回应。定性研究结果支持在 SAV 情境中走向心理所有权的路径，并表明对话代理的感知性能会影响心理所有权。本研究为设计有效的 SAV 交互提供了实用指导。

Takeaways, Limitations

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Takeaways：
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拟人化的 SAV 代理可以增强用户的积极看法和心理所有权。
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SAV 响应的个性化对于用户体验和技术采用至关重要。
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对话代理的表现可以影响心理所有权的形成。
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提供有关设计对话式 SAV 代理以增强用户体验的实用指导。
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Limitations：
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论文中没有直接提到具体的Limitations。
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