arXiv cs.AI· Joshua Ashkinaze, Yubo Zhou, Pengyu Chen, Avi Bhattacharya, Hyebin Park, Yanman Zhang, Stephanie Preston, Eric Gilbert, Ceren Budak·· 12 小时前AI 评分34
As-If Machine（AIM）：用个性化反事实叙事让遥远政策风险变得切身
The As-If Machine: Personalized counterfactuals make distant policy risks feel close
AI 导读
研究者提出多智能体系统 As-If Machine（AIM），让用户共同撰写"假如某政策情景发生在自己身上"的个性化反事实故事。在科学资助（N=1,007）和卫星网络安全（N=894）两项预注册实验中，AIM 将心理贴近度分别提升 0.36 和 0.38 个标准差（对比专家撰写的短文），对比无关话题写作则提升 0.80 和 0.90 个标准差。
正文 · AI 翻译
摘要：生活经历可以塑造政策态度，但我们只能经历一次人生。因此，公民可能无法支持那些针对他们从未亲身经历过的风险的政策。叙事可以让这类风险变得直接且切身，但个性化故事仍难以大规模生成。在此，我们探讨 AI 能否通过模拟参与者的人生、仿佛该情景已经发生，从而使遥远的情景变得具体可感。我们提出 As-If Machine（AIM），这是一个多智能体系统，人们通过它共同撰写个性化的反事实叙事——即关于自己在不同政策未来下的人生故事。在两项关于科学资助（N=1,007）和卫星网络安全（N=894）的预注册且配额匹配的实验中，我们将 AIM 与两个对照组进行比较：阅读同一主题下由专家撰写的短文，以及与 AIM 共同撰写一个无关主题。AIM 提升了心理亲近感——即风险让人感觉与自身有多接近——在两个领域中的提升幅度几乎相同（相对于短文分别为 0.36 和 0.38 个标准差（SD），相对于无关写作分别为 0.80 和 0.90）。即使在那些对 AI 持负面看法的参与者中，AIM 也提升了心理亲近感。对于政策态度，在科学资助方面，AIM 相对于短文的效果为 0.16 个 SD，相对于无关写作的效果为 0.10 个 SD（不显著）；卫星网络安全的相应效果分别为 0.54 和 0.67 个 SD。在 23,496 次人机自动补全交互中，参与者与系统扮演了不同角色：AIM 提供具体细节以支撑情景，参与者提供第一人称视角和情感。与 As-If Machine 共同撰写使遥远的政策风险变得切近。
| 学科： | 人机交互（cs.HC）；人工智能（cs.AI） |
| 引用为： | arXiv:2610.33301 [cs.HC] |
| （或 arXiv:2610.33301v1 [cs.HC] 用于此版本） | |
| https://doi.org/10.48550/arXiv.2610.33301 由 DataCite 颁发的 arXiv DOI（待注册） |
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来自：Joshua Ashkinaze [查看邮箱]
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2026年10月23日星期五 21:11:11 UTC（5,277 KB）
来源：arXiv cs.AI · arxiv.org