是否具身：具身性对基于 LLM 的对话智能体用户感知的影响
人机交互
2025-06-04 v1
摘要
对话智能体（CAs）中的具身性是指这些智能体的物理或视觉表征，可显著影响用户感知与交互。关于具身性如何影响利用现代大语言模型（LLMs）的非层级合作任务中 CAs 的感知，现有研究有限，而随着更强大的模型广泛用于通用用途，这是 CAs 的一个常见应用场景。为弥补这一研究空白，我们开展了一项被试内混合方法研究，考察用户在合作任务中对具身与非具身 LLM-based CAs 的感知差异。结果表明，非具身智能体在能力方面获得了显著优于具身智能体的定量评价；在定性反馈中，许多参与者认为具身 CA 比非具身 CA 更具谄媚性。基于先前关于用户对 LLM 谄媚性与拟人化特征感知的研究，我们提出理论：在存在谄媚性的情况下，具身性对 CA 可信度感知通常具有的积极影响可能转为有害。该现象的含义是，与直觉及现有文献相反，若存在谄媚倾向，具身性并非提升 CA 感知可信度的直接途径。
引用
@article{arxiv.2506.02514,
title = {To Embody or Not: The Effect Of Embodiment On User Perception Of LLM-based Conversational Agents},
author = {Kyra Wang and Boon-Kiat Quek and Jessica Goh and Dorien Herremans},
journal= {arXiv preprint arXiv:2506.02514},
year = {2025}
}