在人机信息寻求对话中烹制礼貌
人机交互
2026-01-16 v1
摘要
礼貌是人类交流的核心维度，但其在人机信息寻求中的作用仍未得到充分探索。我们研究了在烹饪辅助场景中，用户的礼貌行为如何塑造对话结果。首先，我们标注了 30 段对话，识别出从“超礼貌”到“超高效”的四个不同用户集群。然后，我们将研究规模扩大到 18,000 次模拟对话，涵盖五种礼貌特征（包括不礼貌）和三个开放权重模型。结果表明，礼貌不仅仅是表面功夫：它系统地影响回复长度、信息增益和效率。寻求参与的提示产生的回复比超高效提示长 90%，信息点数量多 38%，但密度明显较低。不礼貌的输入产生了冗长但效率较低的答案，与礼貌输入相比，每瓦时产生的信息点数量最多减少 48%。这些发现凸显了礼貌既是一个公平性问题，也是一个可持续性问题：不同的对话风格可能使用户处于优势或劣势，而“礼貌”的请求可能隐藏着能源成本。我们讨论了这些发现对信息智能体包容性和资源意识设计的影响。
引用
@article{arxiv.2601.09898,
title = {Cooking Up Politeness in Human-AI Information Seeking Dialogue},
author = {David Elsweiler and Christine Elsweiler and Anna Ziegner},
journal= {arXiv preprint arXiv:2601.09898},
year = {2026}
}