计算说服的全面调查
计算与语言
2026-03-24 v2 人工智能
计算机与社会
摘要
说服是一种基本的交流方式，影响着从日常对话到政治、营销和法律等高风险情境中的决策。对话式 AI 系统的兴起显著扩展了说服的范围，带来了机遇与风险。AI 驱动的说服可用于有益的应用，但也可能通过不道德的影响构成威胁。此外，AI 系统不仅是说服者，也容易受到说服，使其易受到对抗性攻击和偏见强化。尽管 AI 生成的说服内容取得了快速进展，但我们对何种因素使说服有效仍缺乏了解，因为其本质上是主观且情境依赖的。在本综述中，我们围绕三个关键视角提供了关于说服的全面概述：（1）AI 作为说服者，探讨 AI 生成的说服内容及其应用；（2）AI 作为被说服对象，检视 AI 易受影响和被操纵的机制；（3）AI 作为说服判断者，分析 AI 在评估说服策略、检测操纵和确保伦理说服方面的作用。我们引入说服研究的分类框架，讨论未来研究的关键挑战，以提升 AI 驱动说服的安全性、公平性和效果，同时应对日益强大的语言模型所带来的风险。
引用
@article{arxiv.2505.07775,
title = {Must Read: A Comprehensive Survey of Computational Persuasion},
author = {Nimet Beyza Bozdag and Shuhaib Mehri and Xiaocheng Yang and Hyeonjeong Ha and Zirui Cheng and Esin Durmus and Jiaxuan You and Heng Ji and Gokhan Tur and Dilek Hakkani-Tür},
journal= {arXiv preprint arXiv:2505.07775},
year = {2026}
}
备注
Accepted to ACM Computing Surveys