与AI排练自我：青少年跨领域使用聊天机器人

文献标题

Rehearsing the Self with AI: Teens Cross-Domain Use of Chatbots

出版信息

• 主题领域: 青少年在学术、情感和社交领域中与生成式AI聊天机器人进行交互的研究。
• 关键词: 生成式AI，聊天机器人，青少年，身份形成，环境信任，自我呈现，情感调节，算法中介，边界调节，人机交互。

背景与问题

• 问题/挑战: 现有研究通常将聊天机器人的使用限制在单一领域（如学术或情感支持），缺乏对青少年如何在多个领域中整合生成式AI的经验性理解。
• 重要性: 青春期是身份探索和情感调节的关键阶段，跨领域使用AI聊天机器人可能以微妙但重要的方式影响这些发展过程。
• 动机与相关研究: 先前的研究探讨了算法中介、情感支持和数字环境中的身份表现，但尚未关注跨领域使用聊天机器人的累积效应。本文基于边界调节、情境崩塌和算法自我呈现理论，探索青少年如何在这些交互中进行导航。

解决方案

• 提出的方法: 引入“环境信任”（ambient trust）的概念，描述通过与AI聊天机器人的反复、情感中立的交互如何促进一致性并影响自我表达，而无需深层次的情感依赖。
• 创新点:
  1. 提供关于青少年在学术、情感和社交领域中混合日常聊天机器人实践的主题化描述。
  2. 结合边界调节、形象管理和算法中介框架进行理论综合。
  3. 提出“环境信任”这一概念，以理解情感中立交互中的累积影响机制。
  4. 提出关于发展适合青少年且透明的AI系统的设计启示。
• 研究过程与关键技术: 对20名年龄在13至18岁的美国青少年进行半结构化访谈，采用反思性主题分析方法，识别青少年如何导航和解释跨领域聊天机器人的使用模式。

研究结果

• 具体发现:
  • 青少年将“个人”定义为秘密或具有风险的内容，从而使情感上有意义的互动感觉既安全又非个人化。
  • 工具性便利性促使习惯性使用，进而带来一致性和熟悉感（环境信任）。
  • 聊天机器人被用于语气调整、印象管理和身份排练，尽管青少年往往未意识到这些活动属于身份工作。
  • 青少年对聊天机器人的关系特性持矛盾态度，既欣赏其响应性，又拒绝过于拟人化的行为。
  • 青少年通过编辑控制和边界设定策略，保持创作权和声音的独立性。
• 相较基线的优势: 本研究将“环境信任”识别为一种新颖的影响机制，与情感依赖或准社会亲密性不同，强调日常交互对身份塑造的累积效应。
• 实验/评估: 访谈探讨了青少年在学术、情感和社交领域中使用聊天机器人的体验，重点关注信任、隐私和情感影响。参与者在年龄、性别和种族/民族方面具有多样性。
• 局限性与未来工作: 样本并非全国代表性，研究结果依赖于自我报告数据，而非行为轨迹分析。未来研究可探讨跨领域聊天机器人使用的长期影响，并开发提升青少年算法素养的干预措施。

摘要

本文研究了美国13至18岁青少年如何在学术、情感和社交领域中使用生成式AI聊天机器人，揭示了语气管理、印象塑造和身份排练的细致实践。提出了“环境信任”这一概念，解释反复且情感中立的交互如何在不依赖深层情感的情况下促进一致性并影响自我表达。研究结果突出了跨领域聊天机器人使用的发育意义，包括通过累积个性化实现的微妙身份塑造。设计启示强调透明性、边界设定和算法素养，以支持青少年在媒介化环境中的自主性和创作权。