冒名顶替者就在我们中间：大型语言模型能否捕捉人类角色的复杂性？
人机交互
2025-08-06 v2
摘要
大型语言模型（LLMs）为生成角色创造了新的机会，有望简化和加速以人为中心的设计过程。然而，AI生成的角色可能无法准确代表实际用户体验，因为它们可能缺少理解真实用户需求和行为的上下文和情感洞察。这给质量带来了潜在威胁，尤其是对于新手而言。本文考察了用户如何看待由LLMs创建的角色与由人类精心制作的角色在设计可信度方面的差异。我们收集了由HCI专家根据相关工作中建立的属性开发的十个人类制作的角色。然后，我们使用LLM系统性地生成了十个角色，并在调查中与人类制作的角色进行了比较。结果表明，参与者能够区分人类创建的角色和AI生成的角色，后者被认为信息更丰富且更一致。然而，参与者指出，AI生成的角色倾向于遵循刻板印象，这凸显了在使用LLMs进行角色创建时需要更加注重多样性。
引用
@article{arxiv.2501.04543,
title = {The Impostor is Among Us: Can Large Language Models Capture the Complexity of Human Personas?},
author = {Christopher Lazik and Christopher Katins and Charlotte Kauter and Jonas Jakob and Caroline Jay and Lars Grunske and Thomas Kosch},
journal= {arXiv preprint arXiv:2501.04543},
year = {2025}
}