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在儿童与生成式 AI 交互日益频繁的当下，研究人员开展了关于儿童对生成式 AI “心智” 感知及交流行为的研究。结果发现儿童对 AI 和人类的感知与交流存在差异，语音特征起重要作用。该研究为 AI 产品设计提供参考。
随着科技的飞速发展，生成式人工智能（AI）逐渐走进人们的生活，儿童也越来越多地接触到各类 AI 产品，如 AI 智能玩具、聊天机器人等。孩子们与这些 AI 互动时，是否会将它们当作有 “心智” 的伙伴呢？这个问题不仅关乎儿童的认知发展，还涉及到 AI 产品如何更好地服务儿童。在这样的背景下，以往的研究存在诸多不足，例如大多依赖视频观察或儿童回忆，无法让儿童在实时互动中充分体验；研究往往孤立地关注儿童对数字技术的感知，缺乏与人类伙伴的直接对比；对于 AI 语音模式如何影响儿童感知和参与度，也缺乏深入探究。为了解开这些谜团，来自国外的研究人员开展了一项针对儿童对生成式 AI “心智” 感知的研究，该研究成果发表在《Computers in Human Behavior: Artificial Humans》杂志上。
研究人员采用了多种关键技术方法。在实验设计上，进行了一项涉及 119 名 4 - 8 岁儿童的组间实验，儿童被随机分配到三个条件组。在样本选择方面，通过在当地图书馆张贴广告和社交媒体招募儿童参与研究。在测量工具上，使用经过验证的问卷来评估儿童对伙伴 “心智” 的感知，同时通过视频记录和编码分析儿童的交流行为，还对伙伴的语音特征进行了转录和声学分析。
研究结果如下：
- 条件对感知的影响：通过对比儿童与不同伙伴互动后的感知发现，儿童对在场人类伙伴的 “心智” 感知（包括能动性和体验）显著高于 AI 伙伴；隐藏人类伙伴在体验感知上高于 AI 伙伴，但能动性感知两者无显著差异；在场人类伙伴的感知又显著高于隐藏人类伙伴，这凸显了人类具身存在对儿童 “心智” 感知的重要性。
- 条件与年龄对心智感知的影响：进一步分析发现，年龄与条件对儿童 “心智” 感知存在交互作用。随着年龄增长，儿童更倾向于将能动性和体验归因于在场的人类伙伴，与 AI 伙伴的差异逐渐扩大，但隐藏人类与 AI 伙伴间未呈现此趋势。同时，基线语言技能显著调节了条件对体验归因的影响，语言能力强的儿童在不同条件下的体验归因差异更大。
- 条件对交流行为的影响：在交流行为方面，儿童与在场人类伙伴互动时的回应率和实质性回应率均显著高于与 AI 伙伴互动时；与隐藏人类伙伴相比，儿童与 AI 伙伴在回应率和回应深度上无显著差异，但与隐藏人类伙伴互动时实质性回应较少。
- 交流与心智感知的相关性：相关性分析显示，交流行为与心智感知变量之间无显著关系，这表明儿童与 AI 的交流行为可能并不依赖于他们对 AI “心智” 的感知。
- 伙伴语音特征的作用：对伙伴语音特征的分析发现，AI 与人类在平均语句长度、语言复杂性和发音速率上存在显著差异。例如，AI 生成的句子更长、语言更难读懂、发音速率更快。且语音特征与儿童对体验的感知相关，如语言可读性与体验感知正相关，发音速率与体验感知负相关。
- 伙伴语音特征的中介作用：结构方程模型（SEM）分析表明，发音速率在在场人类与 AI 的对比中部分介导了条件对体验感知的影响；在隐藏人类与 AI 的对比中，发音速率和可读性完全介导了条件对体验感知的影响。这意味着当伙伴没有物理实体时，语音特征在塑造儿童感知中更为关键；而当伙伴有物理实体时，物理实体的影响更为突出。
研究结论与讨论部分指出，儿童对 AI 和人类伙伴的感知和交流行为存在明显差异，尤其是当人类伙伴在场时。儿童能够通过 AI 独特的语言和副语言差异来区分 AI 与人类，并且语音模式的差异在儿童对互动伙伴的 “心智” 感知中起中介作用。这些发现不仅有助于理解儿童认知发展如何影响他们对人造和人类主体的感知，还为设计更符合儿童学习和社交需求的 AI 系统提供了重要参考。例如，在设计面向儿童的 AI 产品时，可以优化语音和物理特征，使其更契合儿童的期望。然而，研究也存在一定局限性，如儿童的感知可能受拟人化倾向影响，样本主要来自美国中西部特定背景，对 AI 经验的测量不够精确等。未来研究可从控制儿童对 AI 熟悉度、扩大样本多样性、对比人形机器人与语音 AI 等方面展开，进一步深入探究儿童与 AI 的交互关系，为儿童与 AI 的健康互动保驾护航。
