AI-powered Chatbots: Effective Communication Styles in Sustainability Conversations
两项预注册实验研究表明，采用动机访谈式风格而非指导式风格的 AI 驱动聊天机器人，在促进用户对可持续发展议题的参与度和兴趣方面更为有效，尽管两种风格产生的学习效果相当。
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想象一个通往可持续未来的路径不再依赖于讲座，而是更多取决于对话的世界。几十年来，科学家和政策制定者已经知道，告诉人们该做什么往往无法改变他们的行为。相反，改变行为最有效的方法是帮助人们找到自己改变的理由。这种被称为“动机性访谈”（motivational interviewing）的思想是一种咨询技术，引导者通过提出开放式问题并进行深度倾听，帮助对方探索自身的价值观，并解决他们在面对困难话题时产生的矛盾心理。这与一种更传统的、指令式的风格形成鲜明对比，在那种风格中，专家只是简单地提供指示、事实和明确的行动计划。虽然这种方法长期以来一直被用于医疗保健领域，以帮助人们戒烟或管理体重，但现在出现了一个新的问题：一个计算机程序，具体来说是一个人工智能聊天机器人，能否利用这些类人的对话技巧来帮助我们更加关注环境？
两位研究人员恩尼奥·比兰奇尼（Ennio Bilancini）和莱昂纳多·博琴切利（Leonardo Boncinelli）以及他们的同事尤金尼奥·维卡里奥（Eugenio Vicario）着手测试了这个问题。他们想看看人工智能聊天机器人是否能够有效地讨论联合国可持续发展目标——这是一份关于建设更美好世界的十七项全球目标清单——以及机器人的说话方式是否会改变人们对该话题的参与程度。他们为聊天机器人设计了两种截然不同的交谈方式。在一种情境中，机器人扮演着支持性伙伴的角色，使用动机性访谈的风格，通过提问来鼓励用户深入思考为什么可持续发展对他们很重要。在另一种情境中，机器人则采取指令式风格，表现得更像一名老师或管理者，提供清晰的信息，并试图说服用户了解这些目标的重要性。
为了找出哪种方法效果更好，该团队进行了两场涉及近 1,600 人的大型在线实验。每位参与者都被随机分配与其中一种聊天机器人风格就可持续发展议题进行交谈。对话很短，平均持续不到五分钟，并在标准的网络浏览器上进行。研究人员测量了三项指标：参与者觉得自己学到了多少知识、对话结束后他们对该话题的兴趣程度，以及他们在聊天过程中实际写了多少字。写作量作为参与度的直接衡量标准，显示了参与者愿意为这场对话投入多少精力。
结果显示，人们对这两种风格的反应存在明显差异。那些与使用动机性访谈风格的聊天机器人交谈的人，其书写字数显著多于那些与指令式风格交谈的人。这表明，这种富有同理心、基于提问的方式让人们能够保持更高的参与度，并愿意让对话继续下去。此外，与指令组相比，动机性访谈组的参与者在聊天后报告称，他们对可持续发展话题的兴趣水平更高。他们感到更加好奇，并对该主题产生了投入感。
然而，研究也发现了对话风格能力的一个令人惊讶的局限性。尽管参与度提高且兴趣增加，但研究人员发现，在人们觉得自己学到了多少知识方面，并没有发现可衡量的差异。无论聊天机器人是一个支持性的倾听者还是一个直接的指导者，参与者对自身新知识获取情况的自我评估基本上是相同的。这表明，虽然亲切、好奇的语气对于激发动力和注意力非常有效，但它并不一定会让人们觉得比直截了当的教学式语气吸收了更多的知识。研究表明，“如何”对话对于动机和注意力至关重要，但对于即时的知识获得感而言，或许并非如此。
这些发现为任何试图推广环境意识的人提供了实用的见解。使用一个倾听并提问，而不是仅仅进行说教的人工智能聊天机器人，似乎是激发兴趣并鼓励人们思考可持续发展问题的更有效方法。这项研究并不声称这种方法解决了气候危机，也不认为它能创造永久性的专家，但它确实表明，数字交互的语气可以显著影响一个人参与其中的意愿。通过让人们按照自己的方式去探索这一话题，即使是通过与机器人的简短交谈，我们也可能更好地触及那些需要成为解决方案一部分的人们的内心与思想。
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