个体特征与语言风格如何塑造开放式用户-LLM 交互偏好：一项初步研究

用户会更喜欢与 LLM 的哪种交互方式？虽然从直觉上可以认为，LLM 回应的准确性会是影响用户偏好的重要变量，但近期研究发现，即使 LLM 的回应不准确，只要被感知为更具权威性、更有确定性、更清晰表达或仅仅更啰嗦，也可能更受用户青睐。这些变量奇妙地归属于更广泛的语言风格范畴，暗示着 LLM 回应的语言风格可能对用户的偏好有实质性影响。这种假设的动态可能具有双刃剑效应：既能提升整体用户体验，又会增加用户对 LLM 虚假信息或幻觉的易感性。在本短文中，我们呈现了探索这一主题的初步研究结果。通过一系列探索性和实验性用户研究，我们发现 LLM 的语言风格确实影响用户的偏好，但具体是如何以及哪些语言风格影响偏好，因用户群体的不同而异，更有趣的是，受用户自身个体特征的调节。作为初步工作，本研究结果需谨慎解读，尤其鉴于样本的局限性——仍需更广泛的人口统计多样性和更大的样本规模。我们的未来工作方向首先旨在解决这些局限性，这将使我们能够更全面地分析语言风格、个体特征与偏好之间的联合效应，并进一步探讨这些变量之间的潜在因果关系。