迈向人工智能聊天与搜索的整合：跨年龄群体的以用户为中心的视角

《ACM Transactions on Interactive Intelligent Systems》：Toward Integrating AI Chat and Search: A User-Centered Perspective Across Age Groups

信息检索中AI聊天与传统搜索的代际差异研究。通过对比25名青年和22名老年用户完成CO2排放证据收集任务的表现，发现青年群体在任务时间、查询次数及外链访问量上显著更高，而老年用户更依赖AI聊天，采用自上而下的检索策略。尽管用户熟悉度存在差异，但两组任务完成度相近，验证了AI聊天在信息检索中的有效性。基于研究提出五项协同设计准则。

　　

摘要

人们每天都会面临复杂的搜索任务；基于聊天的大型语言模型可以通过帮助用户构建查询语句和导航内容来辅助搜索。然而，目前关于将人工智能聊天技术与传统搜索方式结合以提升公众信息检索（IR）效果的用户研究还相对不足。本研究探讨了年轻（25名参与者）和年长（22名参与者）成年人如何使用这两种平台来获取信息。通过两项信息检索任务（一项侧重质量，一项侧重数量），这些任务涉及收集各国二氧化碳排放量的相关数据。结果显示，在这两项任务中，年轻用户花费的时间更多、提交的查询次数更多，访问的外部网页数量也更多。相比之下，尽管年长用户对人工智能聊天的熟悉程度较低，但他们更依赖聊天来完成任务。在质量任务中，年长用户提交的查询语句更长；在数量任务中，他们比年轻用户更快地完成了查询，这反映了他们采用自上而下的信息检索策略。最终，两组任务的结果相似，表明人工智能聊天技术在支持信息检索方面具有潜力。基于我们的研究结果和相关文献，我们提出了五项设计要求，旨在充分发挥搜索和人工智能聊天技术在信息检索中的协同作用。