语音助手在错误缓解中的性别偏见
人机交互
2024-09-25 v1
摘要
商用语音助手大多被女性化，并与温暖、顺从等刻板女性特质相关联。随着这些助手持续被用于日常用途，理解所刻画性别如何塑造语音助手缓解错误（在语音交互中仍很常见）的能力至关重要。我们报告一项研究（N=40），考察了语音性别（女性化、模糊、男性化）、错误缓解策略（道歉、补偿）与参与者性别对人们交互行为及助手感知的影响。结果显示，道歉的AI助手比提供补偿的显得更温暖。此外，男性参与者偏好道歉的女性化助手甚于道歉的男性化助手。进一步，发生错误时，男性参与者比女性参与者更频繁地打断不论感知性别的AI助手。结果表明，语音助手的感知性别会使用户行为产生偏见，尤其对男性用户，且模糊声音有潜力减少与性别特定特质相关的偏见。
引用
@article{arxiv.2310.13074,
title = {Gender Biases in Error Mitigation by Voice Assistants},
author = {Amama Mahmood and Chien-Ming Huang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2310.13074},
year = {2024}
}