荣誉效应：探讨日语敬语对 AI 生成物理解释的影响
物理教育
2024-07-25 v2 计算与语言
摘要
本研究 investigates 大语言模型 (LLM) 在解释动量守恒定律时，日语敬语形式对其回答产生的影响。我们分析了六个最先进 AI 模型（包括不同版本的 ChatGPT、Coral 和 Gemini）的输出结果，使用 14 种不同的敬语形式。我们的发现表明，敬语显著影响 AI 生成回答的质量、一致性和正式程度，表明 LLM 能够解释和适应语言中嵌入的社会语境线索。不同模型之间观察到显著差异，其中一些模型侧重历史背景和推导，而另一些则侧重于直观解释。该研究突显了利用敬语调整 AI 生成解释深度和复杂度的潜力，尤其是在教育情境中。此外，AI 模型对文化语言元素的响应性凸显了在 AI 发展中考虑文化因素的重要性，尤其是针对教育应用的开发。这些结果为 AI 辅助教育和 AI 系统文化适应性的研究开辟了新的研究方向，对个性化学习体验的开发以及面向全球教育的文化敏感 AI 工具具有重大意义。
引用
@article{arxiv.2407.13787,
title = {The Honorific Effect: Exploring the Impact of Japanese Linguistic Formalities on AI-Generated Physics Explanations},
author = {Keisuke Sato},
journal= {arXiv preprint arXiv:2407.13787},
year = {2024}
}