超越言语：静态与适应性主动语言代理的感知比较

关于言语打断的日益增长的文献描述了人们如何用言语相互打断，但这些行为尚未在人工代理设计中实现。我们比较了一款原型适应性主动语言代理（根据其打断的紧迫性和正在进行的任务的难度调整言语）与一款静态主动语言代理（不会调整）的感知。该研究假设，基于人类言语打断建模的适应性主动代理将导致伙伴模型认为该主动代理比静态代理更具对话伙伴优势，且适应性代理发起的打断将被判断为时机更好和更恰当。然而，所有这些假设都被拒绝，因为定量分析显示参与者认为适应性代理作为对话伙伴比静态代理更差，且其在打断风格上不太合适。定性分析揭示了这一令人惊讶的发现的原因，因为参与者认为适应性代理在社交上不太合适，且交互不如静态代理一致。