测量大型语言模型依赖性：验证 LLM-D12 量表的阿拉伯语版本
人机交互
2025-08-26 v1
摘要
目前迫切需要可靠且经过文化验证的工具来评估人们对人工智能（AI）和大型语言模型（LLM）的心理反应。这一需求是全球性问题，但在阿拉伯语人群中尤为紧迫，因为 AI 和 LLM 的采用正在加速，而心理测量工具仍然有限。本研究首次在阿拉伯语样本中对 LLM-D12 量表进行了验证，该量表是一种双维度量表，用于评估对 LLM 的工具性依赖和关系性依赖。共有 250 名阿拉伯语参与者完成了 LLM-D12 的阿拉伯语版本。验证性因子分析证实了 LLM-D12 原始的二维结构，所有项目在对应的工具性依赖和关系性依赖上均表现出良好的载荷。该量表表现出良好到优异的内部信度（总体 Cronbach alpha 为 0.90，工具性依赖为 0.85，关系性依赖为 0.90）。外部验证显示，工具性依赖与 AI 接受度和网络成瘾呈正相关，而关系性依赖与较低的认知需求和 LLM 的可信度相关，这表明该工具对不同的使用方式和个人因素具有敏感性。这些发现证实了阿拉伯语版 LLM-D12 是一种心理测量上可靠、文化上适当的工具，为研究、教育和政策中关于 AI 和 LLM 在阿拉伯语语境中的参与提供了必要的工具。
引用
@article{arxiv.2508.17063,
title = {Measuring Large Language Models Dependency: Validating the Arabic Version of the LLM-D12 Scale},
author = {Sameha AlShakhsi and Ala Yankouskaya and Magnus Liebherr and Raian Ali},
journal= {arXiv preprint arXiv:2508.17063},
year = {2025}
}