arXiv cs.AI· Canfer Akbulut, Justine Breuch, Arianna Manzini, Lujain Ibrahim, Matija Franklin, Roma Patel, Iason Gabriel, Kristian Lum, Laura Weidinger·· 13 小时前AI 评分42
个性化语言模型的长期影响：992 人五天实验揭示记忆式与问卷式个性化的差异
Tailored to you: longitudinal effects of personalising language models
AI 导读
一项研究招募 992 名参与者，连续五天与大语言模型进行日常咨询对话，对比非个性化基线、基于记忆（依据过往对话历史）和基于问卷（依据预研究收集的信息）两种个性化方式。结果显示，人机交互随时间推移的若干变化主要由重复使用驱动，而非个性化本身；但使用个性化模型的参与者在咨询与信息分享的态度和行为上出现差异。研究强调不同个性化路径对交互结果的细微影响，并讨论其对个性化 AI 系统负责任设计与部署的启示。
正文 · AI 翻译
摘要：开发个性化语言模型的兴趣正在迅速增长。虽然个性化通常被视为更好地服务多样化用户需求的一种机制，但与个性化模型的持续互动对人们对 AI 的感知和行为所产生的影响仍鲜为人知。最关键的是，在直接的人机交互循环之外的下游后果，例如对用户自我认知和人际关系的影响，在很大程度上仍未被考察。在本研究中，我们招募了 992 名参与者，在五天时间内与语言模型完成每日寻求建议的互动，并将非个性化基线的结果与两种个性化方法进行比较：基于记忆的个性化（以先前的对话历史为条件）和基于问卷的个性化（以研究前通过问卷收集的信息为条件）。我们发现，人机交互随时间推移出现的若干变化主要由重复接触驱动，而非个性化本身。然而，与个性化模型互动的参与者在寻求建议和信息分享的态度与行为上表现出差异。最后，我们强调了不同个性化方法对交互结果的细微影响，并讨论了这些发现对负责任地设计和部署个性化 AI 系统的意义。
| 主题： | 人工智能（cs.AI） |
| 引用为： | arXiv:2609.20077 [cs.AI] |
| （或本版本的 arXiv:2609.20077v2 [cs.AI]） | |
| https://doi.org/10.48550/arXiv.2609.20077 由 DataCite 颁发的 arXiv DOI |
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来自：Canfer Akbulut [查看电子邮件]
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2026年9月17日 星期四 11:35:06 UTC（2,885 KB）
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2026年10月27日 星期二 17:13:18 UTC（2,885 KB）
来源：arXiv cs.AI · arxiv.org