How Anthropomorphic Language Impacts Public Perceptions of AI
这项研究发现，与对误导性预期的担忧相反，在面向公众的人工智能话语中使用拟人化语言并不会显著改变参与者对人工智能技术的即时感知，相比于非拟人化的描述，尽管长期或自然主义效应仍有可能存在。
原始论文采用 CC BY 4.0 许可（http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。 这是对下方论文的AI生成解释。它不是由作者撰写或认可的。如需技术准确性，请参阅原始论文。 阅读完整免责声明
想象一下你正在试图向一位朋友解释一台非常复杂的机器。你有两种描述方式：
- “机器人朋友”法： 你说：“这台机器在为你的问题而‘思考’，它‘想要’帮助你，并‘决定’你应该买什么。”（这是拟人化语言——赋予非人类事物人类的特征）。
- “工具箱”法： 你说：“这台机器在‘处理’数据，以‘生成’基于其发现的模式的建议。”（这是非拟人化语言——将其描述为一个工具）。
Betty Li Hou 及其来自纽约大学和波士顿大学的团队撰写的这篇论文提出了一个简单的问题：我们描述人工智能的方式是否真的会改变人们对它的看法？
实验：AI 的“味觉测试”
研究人员设置了一个针对公众舆论的“味觉测试”。他们收集了 815 名参与者，并给了他们一份“简报包”——即普通人在网上可能会读到的关于 AI 的文章合集。
他们将参与者分为不同的组，并给他们不同版本的同一个故事：
- A 组阅读将 AI 描述得像人类的故事（它“思考”、“想要”、“决定”）。
- B 组阅读完全相同的故事，但词汇被替换成了听起来更像计算器的样子（它“处理”、“输出”、“被用于”）。
- **C 组（对照组）**阅读专门设计用来吓唬人们的故事，警告人们 AI 可能很快就会变得像核武器一样危险。
他们还测试了两种不同类型的 AI：
- 聊天机器人 (LLMs)： 比如那些写文章或与你交谈的机器人。
- 推荐系统： 比如 Netflix 或亚马逊上建议你观看或购买内容的算法。
在阅读前后，参与者回答了关于以下方面的问题：
- 如果 AI 犯了错误，谁该承担责任？
- AI 会抢走我们的工作吗？
- 我们能否通过测试来确保 AI 的安全性？
- AI 对社会是好是坏？
大惊喜： “机器人朋友”并没有奏效
研究人员原以为，将 AI 描述为一个“思考、决定”的生命体会让人们感到更恐惧，或者更信任，或者改变他们对错误的责任归属的看法。
但事实并非如此。
无论人们读的是“机器人朋友”版本还是“工具箱”版本，他们的观点都保持完全一致。
- 他们并没有突然觉得 AI 更危险了。
- 他们也没有突然觉得 AI 更值得信赖了。
- 他们也没有改变对谁该为错误负责的看法。
这就像是你向某人讲述一辆汽车，要么把它描述为“一辆‘想要’开快车的车”，要么描述为“一辆‘使用’燃料来移动的机器”。听众对汽车安全性的看法并不会因为措辞的不同而改变。
真正的驱动力：“末日”简报包
然而，当研究人员给出**“末日简报包”**（即明确警告灾难性风险的那一个）时，结果完全不同。
阅读了这些可怕警告的人改变了想法。他们变得更加担心 AI 接管世界，更加不相信我们可以通过测试来确保其安全性，并且对 AI 对社会的影响持更负面的态度。
类比：
把“机器人朋友”式的语言想象成一种调味香料。你可以把香料撒在汤（文本）里，但它不会改变主要的食材。然而，“末日”简报包则像是往汤里加入了另一种全新的、辛辣的食材。这确实改变了味道。
这意味着什么（根据论文内容）
论文得出结论，实质内容比风格更重要。
- 如果你想改变人们对 AI 的看法，你必须改变你告诉他们的内容（例如，实际的风险或益处），而不仅仅是改变你描述 AI 的方式（例如，称其为“聪明的”还是“复杂的”）。
- 使用“类人”词汇来描述 AI 的即时影响非常小，几乎可以忽略不计。
一个小小的提示
作者们谨慎地指出，这仅衡量了即时反应。他们指出，如果人们每天都听到“AI 在思考”，或者如果他们经常与 AI 互动，这些微小的效应可能会随着时间的推移而累积。但对于单次阅读过程而言？那些“类人”的词汇并没有产生实质性的影响。
简而言之： 把一个计算器称为“思考的天才”，并不会让人们突然相信它是有生命的或危险的。但告诉他们“这个计算器可能会让世界毁灭”，则肯定会。
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