AI辅助的情景未来思考：针对肥胖成人的干预研究
人机交互
2025-06-25 v2 人工智能
摘要
情景未来思考（EFT）涉及对个人未来事件和经历的详细生动想象。其已显示出作为干预手段以减少延迟贴现——即对延迟奖励贬值的倾向，更倾向于寻求即时满足——以及促进一系列不健康行为的行为改变方面的潜力。我们提出了EFTeacher，一个由GPT-4-Turbo大型语言模型驱动的AI聊天机器人，旨�为具有生活方式相关状况的用户生成EFT线索。为评估EFTeacher的可行性和可用性，我们开展了一项混合方法研究，包括可用性评估、基于内容特征问卷的用户评估，以及半结构化访谈。定性发现表明，参与者认为EFTeacher通过富有洞察力的对话交互，具有沟通性和支持性。该聊天机器人促进了想象性思考和对未来目标的反思。参与者欣赏其适应性和个性化功能，尽管也有人指出对话重复和冗长回应方面的挑战。我们的发现凸显了基于大型语言模型的聊天机器人在针对不健康行为的EFT干预中的潜力。
引用
@article{arxiv.2503.16484,
title = {AI-Facilitated Episodic Future Thinking For Adults with Obesity},
author = {Sareh Ahmadi and Michelle Rockwell and Megan Stuart and Nicki Rohani and Allison Tegge and Xuan Wang and Jeffrey Stein and Edward A. Fox},
journal= {arXiv preprint arXiv:2503.16484},
year = {2025}
}