搭建认知鸿沟：面向老年人的语音化社区聊天机器人共设计与评估
人机交互
2026-03-13 v1
摘要
退休社区的数字门户往往会造成物理和认知障碍，导致老年人回避数字化。生成式AI通过实现自然语言交互提供了解决方案，但其采纳受到这些系统不透明、“黑盒”本质以及残留可用性挑战的阻碍。为此，我们在太平洋西北部的一个继续护理退休社区评估了一个语音化大型语言模型（LLM）聊天机器人。通过混合方法的共同设计和 literacy 研讨会（N=25），我们应用了结合多模态可访问性和刻意AI教育的“玻璃盒”方法。该干预显著改善了参与者的技术理解（p=0.004）和感知透明度（p=0.001），使他们的交互模型从盲目信任转向以可验证证据为导向的知情依赖。虽然语音输入降低了认知负荷，但针对80岁以上用户的可用性评分显著下降（r=-0.50），表明真正以年龄为中心的AI必须发展走超越触摸式界面向零触控导航的方向。
引用
@article{arxiv.2603.11303,
title = {Bridging the Cognitive Gap: Co-Designing and Evaluating a Voice-Enabled Community Chatbot for Older Adults},
author = {Feng Chen and Luna Xingyu Li and Ray-Yuan Chung and Wenyu Zeng and Yein Jeon and Yizhou Hu and Oleg Zaslavsky},
journal= {arXiv preprint arXiv:2603.11303},
year = {2026}
}