Future You: 设计并评估多模态AI生成数字孪生以增强未来自我连续性
人机交互
2025-12-09 v1 人工智能
摘要
如果用户今天就能遇见他们未来的自己呢？AI生成的未来自我模拟了与几十年后数字孪生的有意义相遇。随着AI系统的进步，结合克隆声音、年龄增长的面部渲染和自传体叙事，一个核心问题浮现：这些未来自我的模态是否改变了它们的心理和情感影响？文本聊天机器人、纯语音系统或照片级真实感虚拟人分别如何影响当下的决策和我们与未来的连接感？我们报告了一项随机对照研究（N=92），评估了AI生成未来自我的三种模态（文本、语音、虚拟人）相对于中性对照条件的效果。我们还报告了Claude 4与三个其他大型语言模型（LLM）之间的系统性模型评估，在心理和交互维度上评估Claude 4，并将对话AI质量确立为干预效果的关键决定因素。所有个性化模态相比对照条件均增强了未来自我连续性（FSC）、情绪幸福感和动机，其中虚拟人产生了最大的生动性增益，但各格式之间无显著差异。交互质量指标，特别是说服力、真实性和用户参与度，成为心理和情感结果的稳健预测因子，表明交互的吸引力比其形式更重要。内容分析发现了主题模式：文本强调职业规划，而语音和虚拟人促进了个人反思。Claude 4在增强心理、情感和FSC结果方面优于ChatGPT 3.5、Llama 4和Qwen 3。
引用
@article{arxiv.2512.06106,
title = {Future You: Designing and Evaluating Multimodal AI-generated Digital Twins for Strengthening Future Self-Continuity},
author = {Constanze Albrecht and Chayapatr Archiwaranguprok and Rachel Poonsiriwong and Awu Chen and Peggy Yin and Monchai Lertsutthiwong and Kavin Winson and Hal Hershfield and Pattie Maes and Pat Pataranutaporn},
journal= {arXiv preprint arXiv:2512.06106},
year = {2025}
}