向生成式 AI 前辈学习——与对话代理交互的多种动机

生成式 AI 若要成功，它需要具备多大的对话吸引力？近六十年来，一些对话代理会对任何问题或评论做出回应以使对话继续。近年来，一些代理利用了机器学习或复杂的语言处理，例如 Tay、Xiaoice、Zo、Hugging Face、Kuki 和 Replika。与生成式 AI 不同，它们专注于互动参与而非专业知识。数以百万计的人有动力与它们互动。其吸引力是什么？如果生成式 AI 同样具有吸引力，它会做得更好吗，还是应该降低吸引力？在生成式 AI 出现之前，我们进行了一项大规模的定量和定性分析，以了解是什么促使数以百万计的人与这样一个“虚拟伴侣”——微软的 Zo——进行互动。我们检查了 2000 名匿名用户的完整聊天记录。我们发现了人们与该软件互动的十几种动机。设计师们学习了增加互动参与的不同方法。生成式对话 AI 尚未有明确的收入模式来解决其高昂的成本。它可能会从更具吸引力中受益，即使它同时支持生产力和创造力。我们的研究和分析指出了机遇与挑战。