验证决定：温暖程度与用户特征如何塑造对对话式智能体信息检索的依赖

对话式人工智能（AI）提供了高效便捷的信息获取途径，但可能导致过度依赖，当用户盲目信任AI且在不核查事实的情况下接受其答案。信息检索正越来越多地遵循混合交互范式，将对话式AI与网页搜索结合，使事实核查更加便捷。本文考察了这种交互范式在减少依赖方面的效果。我们进一步探讨了哪些因素（如数字素养和对话温暖程度）驱动用户对AI答案进行验证。我们进行了一项混合主体的问答实验，参与者可与温暖型或中性型聊天机器人互动。我们的发现表明，尽管用户可同时访问对话式和网页搜索，依赖仍然存在。选择是否验证主要由既有用户感知（如对聊天机器人信任程度）驱动，而非答案属性，部分用户无论环境如何都进行事实核查，而另一些用户则默认信任聊天机器人。温暖的对话风格通过增加用户在聊天机器人错误时认同感，对依赖产生间接但关键的影响。咨询额外AI来源可预测更高的准确率，而传统网页搜索则不行。本研究通过以下方式扩展了对过度依赖的研究：（a）证明了即使可获取事实核查，依赖仍然存在；（b）识别出验证行为是用户依赖的；（c）揭示了对话温暖程度对过度依赖的间接影响，并对设计可信赖的对话式搜索系统具有启示。