语音助手错误缓解中的性别偏见

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商业语音助手大多被女性化，并与 stereotypically 女性化特质（如温暖和顺从）相关。随着这些助手在日常使用中的持续采用，了解所呈现的性别如何影响语音助手缓解错误的能力至关重要，因为语音交互中错误仍然常见。本研究（N=40）考察了语音性别（女性化、模糊、男性化）、错误缓解策略（道歉、赔偿）和参与者性别对人们互动行为和助手感知的影响我们的结果表明，道歉的AI助手比提供赔偿的助手显得更温暖。此外，男性参与者更喜欢道歉的女性化助手而非道歉的男性化助手。更重要的是，无论感知到的性别如何，男性参与者在错误发生时比女性参与者更频繁地打断AI助手。我们的结果表明，语音助手的感知性别会影响用户行为，特别是对男性用户而言，而模糊语音有潜力减少与性别特定特质相关的偏见。