超越炒作：映射AI助手使用中的不确定性与满足感
人机交互
2025-06-12 v1
摘要
本文审视了新兴AI个人助手在承诺与真实性能之间的差距。基于对Rabbit R1和Humane AI Pin等设备以及Ohai和Docus等服务的早期采用者的访谈，我们通过使用与满足理论(Uses and Gratifications)和不确定性降低理论(Uncertainty Reduction Theory)的视角来映射用户体验。我们识别出三种核心用户不确定性——功能性不确定性、交互性不确定性和社会性不确定性，并探讨了每种不确定性如何干扰不同的用户满足感。我们表明，虽然营销炒作推动了初始采用，但未满足的期望往往导致挫败感或放弃。我们的发现强调了透明度、任务特定设计以及用户对上下文记忆和个性化的控制的重要性。我们提供了设计和政策建议，包括面向用户的解释性工具以及呼吁建立CI Bench等监管基准，以指导伦理和可解释的AI集成。本研究为创建更可用、更可信、更具社会对齐性的AI助手提供了可操作的见解。
引用
@article{arxiv.2506.09220,
title = {Beyond the Hype: Mapping Uncertainty and Gratification in AI Assistant Use},
author = {Karen Joy and Tawfiq Ammari and Alyssa Sheehan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2506.09220},
year = {2025}
}