比较人类、机器人与无躯体代理中的自我披露主题与语义

随着社交机器人及其他人工智能体对话能力的提升，重要的是了解针对这些代理的内容与意义是否因代理的躯体化程度而变化。在本研究中，我们分析了来自三个受控实验中的数据，其中参与者分别向人类、人形社交机器人和无躯体对话代理进行自我披露。运用句子嵌入和聚类，我们识别了参与者披露中的主题，然后由大型语言模型对这些主题进行标注和解释。随后，我们评估了这些主题及其背后语义结构是否因代理躯体化程度而有所不同。我们的发现表明，一致性很强：主题分布在不同躯体化程度之间没有显著差异，语义相似性分析显示，披露的表达方式高度可比。这些结果表明，尽管躯体化可能影响人类在人机和人机交互中的行为，但无论面对人类还是人工交际者，人们倾向于保持一致的主题焦点和语义结构进行自我披露。