温暖型与能力型人工智能道歉方式如何通过情感表达及被感知到的真诚度来影响信任与原谅？

《Computers in Human Behavior》：How Warm- versus Competent-Toned AI Apologies Affect Trust and Forgiveness Through Emotions and Perceived Sincerity

危机沟通中AI生成道歉的效果及关系语气调节作用研究。通过3（AI/人类/控制）×2（温暖/能力）实验设计，发现AI道歉通过降低负面情绪提升信任和宽恕意图，而温暖语气在AI条件下效果更显著。理论贡献在于验证刻板内容模型在AI沟通中的应用，实践启示是AI需结合温暖语调并明确人类监督以增强可信度。

　　随着生成式人工智能（GenAI）在企业沟通中的应用日益广泛，其在危机传播中的角色正引发越来越多的关注。人们开始思考，AI生成的道歉是否能够有效重塑公众信任与宽恕。研究基于“机器启发式”理论，探讨了AI撰写的道歉信息中包含的“关系线索”如何影响受众的情感和认知反应，从而影响信任和宽恕的程度。通过一项包含3种作者身份（AI、人类、对照组）和2种关系语气（温暖、能力）的组间因子设计实验，共有464名参与者参与研究，评估了在危机情境中，将温暖语气融入AI生成的道歉信息是否有助于克服AI固有的感知缺陷。

研究结果显示，人类撰写的道歉被普遍认为更加真诚，其积极影响也更为显著。相比之下，AI撰写的道歉往往引发更多负面情绪，并被认为缺乏真诚感。然而，关系语气在调节作者身份对信任和宽恕的间接影响方面发挥了重要作用。具体而言，当道歉信息采用温暖语气时，这种语气能够缓解因AI作者身份而产生的负面情绪，进而增强信任和宽恕。而AI作者身份带来的负面情绪则在温暖语气下有所减弱，这表明在某些情境中，AI生成的道歉可能比人类撰写的道歉更有效地促进信任和宽恕。

这些发现凸显了情感和认知机制在AI介导的沟通中的重要性。同时，研究还进一步拓展了机器启发式理论的应用范围，将其与声誉管理和组织透明度联系起来。通过引入情感（负面情绪）和认知（感知真诚）中介变量，研究构建了一个更为全面的模型，以理解公众如何评估和回应AI生成的道歉。此外，研究结果也提供了新的视角，表明在某些情况下，AI生成的道歉可能比人类撰写的道歉更有效，尤其是当其语气温暖时。

本研究的理论贡献在于，它不仅支持了“关系启发式模型”（SCM）的假设，即关系语气能够塑造个体对沟通者的看法，还进一步揭示了在AI介导的沟通中，温暖语气可能作为一种补偿性信号，提升AI生成信息的感知真诚度。这为理解AI在情感敏感情境中的作用提供了新的理论框架，同时也为组织在使用AI进行危机管理时提供了实际指导。例如，AI生成的道歉信息若采用温暖语气，可能更容易被公众接受，减少因AI的非人性化特征而产生的抵触情绪。

在实践中，这些发现对那些希望在危机情境中使用AI的组织具有重要指导意义。研究表明，除了内容本身，关系语气在塑造公众情感反应方面同样关键。AI生成的道歉信息如果能够传达出温暖和真诚，可能有助于缓解公众的负面情绪，进而提升信任和宽恕的意愿。然而，需要注意的是，尽管AI可以模拟人类的情感表达，但这种表达往往缺乏真实的情感体验，这可能引发公众对AI生成内容的质疑，认为其缺乏真正的悔意和情感共鸣。

此外，研究还指出，AI生成的道歉在情感和认知层面的中介效应与作者身份密切相关。例如，AI作者身份的负面效应在温暖语气下被显著削弱，而人类作者身份则能更有效地提升感知真诚度。这表明，当AI生成的道歉信息带有温暖语气时，它们在情感层面可能更接近人类表达，从而在一定程度上缓解公众的负面情绪。然而，这种效果的强度和范围可能受到危机类型和公众情绪强度的影响。

从实际操作角度来看，研究强调了在AI生成道歉信息时，需要考虑如何通过语气和表达方式来增强其情感共鸣。例如，AI生成的道歉信息如果能够传达出真诚和关怀，可能更有效地与公众建立情感联系，减少因AI非人性化特征而产生的距离感。此外，研究还提到，通过“提示工程”优化AI生成的道歉信息，使其更符合人类的表达习惯和情感需求，是提升其沟通效果的重要手段。

在企业实践中，如何平衡AI的效率优势与人类的情感表达，是一个值得深入探讨的问题。虽然AI在内容生成和快速响应方面具有明显优势，但其在情感表达上的局限性可能导致公众对AI生成内容的不信任。因此，企业在使用AI进行危机管理时，应结合人类的监督和指导，确保AI生成的道歉信息既具有专业性和效率，又能够传达出真诚和温暖。这种结合不仅有助于提升公众对AI的信任，还能够增强危机沟通的整体效果。

研究还指出，AI生成的道歉信息在某些情况下可能比人类撰写的道歉更具优势。例如，当危机事件涉及技术性问题或操作失误时，AI生成的道歉信息如果强调能力，可能更容易被公众接受。而在涉及道德或伦理问题时，人类的参与和情感表达则显得更为关键。因此，企业在选择AI生成道歉信息的语气时，应根据危机的性质和公众的情绪反应进行调整。

此外，研究还强调了“人机协作”在危机沟通中的潜力。通过结合AI的效率优势和人类的情感表达能力，企业可以更有效地应对危机，同时避免因AI的非人性化特征而引发公众的抵触情绪。这种协作模式不仅提高了沟通的效果，还增强了组织在危机中的透明度和可信度。因此，企业在使用AI进行危机管理时，应注重与人类沟通者的协作，确保AI生成的信息能够更好地传达出真诚和关怀。

总体而言，这项研究揭示了AI在危机沟通中的潜力，同时也指出了其面临的挑战。AI生成的道歉信息在某些情境下可能比人类撰写的道歉更有效，特别是当其采用温暖语气时。然而，为了最大化AI在危机沟通中的效果，企业需要在信息的生成和传达过程中，注重情感表达的优化和人类的监督。这不仅有助于提升公众对AI的信任，还能够增强危机沟通的整体效果。因此，未来的研究应进一步探讨不同类型的危机如何影响AI生成道歉信息的效果，并探索如何在实际操作中更好地结合AI和人类的优势，以实现更有效的危机管理。