OceanChat：虚拟对话人工智能代理对可持续态度和行为改变的影响

文献标题

OceanChat: The Effect of Virtual Conversational AI Agents on Sustainable Attitude and Behavior Change

出版信息

• 主题领域: 利用会话式人工智能代理促进环保行为和态度。
• 关键词: 会话式人工智能、环保行为、海洋保护、可持续性、大型语言模型、环境教育、拟人化、共情、行为改变、交互系统。

背景与问题

• 问题/挑战: 传统环境教育难以将意识转化为有意义的环保行动。现有技术干预通常依赖静态信息、需要专用硬件或缺乏互动性，限制了其可及性和参与潜力。
• 重要性: 应对气候变化和海洋生态系统中的塑料污染对生物多样性和人类健康至关重要。需要创新且可扩展的解决方案来激发情感共鸣并促进行动行为改变。
• 动机与相关研究: 以往研究探索了生态反馈系统、游戏化界面和虚拟现实用于环境参与，但尚未充分利用会话式人工智能结合情感共鸣角色设计的潜力。本文基于这些努力，将大型语言模型与特定物种的互动叙事相结合。

解决方案

• 提出的方法: OceanChat，一个互动系统，包含由人工智能驱动的海洋角色（白鲸、水母、海马），通过动态、个性化对话促进环保行为。
• 创新点:
  1. 使用会话式人工智能进行环境传播的开放、可扩展架构。
  2. 提供关于物种表现和交互方式如何影响环境态度和行为的实证洞察。
  3. 创建情感共鸣、由人工智能生成的环境角色的设计原则。
  4. 引入基于大型语言模型的合成预评估方法以优化系统设计。
• 流程与关键技术:
  • 开发了三种实验条件：静态科学信息、静态角色叙事和互动会话叙事。
  • 进行随机对照试验（N=900），评估系统对环境信念、行为意图和可持续选择的影响。
  • 将实时对话、特定物种叙事和行为心理学原理整合到人工智能系统中。
  • 使用合成参与者进行部署前测试和优化。

结果

• 具体发现:
  • 会话角色叙事条件显著提高了可持续选择偏好（β = 0.342, p = 0.031）和环保意图（β = 0.173, p < 0.001）。
  • 情感连接（例如与海洋动物的共情，β = 0.404, p < 0.001）是行为结果的关键驱动因素。
  • 白鲸角色在情感参与方面表现最强，在喜爱度（β = 0.361, p < 0.001）和共情（β = 0.184, p = 0.040）方面优于水母和海马条件。
• 相较基线的优势:
  • 互动对话在促进行为意图和可持续产品偏好方面优于静态科学信息和静态角色叙事。
  • 静态方法在创造情感共鸣和行为承诺方面效果较差。
• 实验/评估:
  • 进行了一项包含三个条件和三种物种的被试间实验，分析了气候变化信念、可持续消费和信息共享等结果。
  • 使用经过验证的量表和回归模型测量环境态度、行为意图以及对人工智能角色的感知。
• 局限性与未来工作:
  • 对深层心理测量（如心理距离和气候政策采纳）的影响有限。
  • 短期研究时长；长期效果尚未测试。
  • 条件间存在剩余时间差异，并依赖于先前态度。
  • 未来工作应探索重复交互、特定物种的语言线索以及多感官模式以加深参与。

总结

OceanChat 展示了会话式人工智能代理在促进环保行为和与海洋生物情感连接方面的潜力。系统的互动、特定物种叙事显著改善了可持续意图和选择，其中情感共鸣发挥了关键的中介作用。尽管白鲸角色实现了最强的参与度，研究强调了在拟人化与物种真实性之间保持平衡的重要性。局限性包括干预的短期性质及其对深层心理和政策相关结果的有限影响。未来研究应关注长期参与策略、扩展物种特定线索以及在现实环境中的可扩展部署。