OpenAI 與 MIT Media Lab 關於 ChatGPT 情感使用的研究

OpenAI 與 MIT Media Lab 發佈了聯合研究的發現，旨在了解「情感使用」——涉及情緒參與的互動——如何影響 ChatGPT 使用者的社會與情緒福祉。研究結論指出，對大多數使用者而言，與 AI 的情緒參與較為罕見，但其對福祉的影響並不一致，且高度取決於個別使用者行為、互動模式（文字 vs. 語音）以及個人心理因素。

研究方法

為了捕捉自然行為與因果關係，研究人員採用了兩種平行的研究設計：

  • 觀察性研究（OpenAI）： 對近 4000 萬次 ChatGPT 互動進行自動化分析。為確保使用者隱私，該流程使用自動分類器，無人工介入，將使用者自行報告的情緒與對話屬性相關聯。
  • 受控介入研究（MIT Media Lab）： 一項經 IRB 核准、事先註冊的隨機對照試驗（RCT），在四週內招募近 1,000 名參與者。此研究聚焦於平台特徵（個性與模式）與使用類型對心理社會狀態的因果影響，包括孤獨感、情感依賴與問題性 AI 使用。

情感使用的主要發現

情感參與的普遍性

情感參與在實際使用中相當罕見。情感線索——同理心、關懷或支持的指標——在絕大多數分析過的對話中皆未出現。於重度使用者（定義為 Advanced Voice Mode 前 1,000 名每日使用者）中，情緒表達的互動僅集中於一小群使用者，且這些使用者更傾向將 ChatGPT 視為朋友。

互動模式的影響：語音 vs. 文字

互動模式對情緒福祉產生混合效應：

  • 文字： 以文字互動的使用者平均每則訊息呈現的情感線索多於語音使用者。
  • 語音： 短暫使用語音模式與福祉提升相關，但長時間每日使用則導致較差的結果。
  • 語音個性： 使用較「具吸引力」的語音並未較中性語音或文字互動產生更多負面結果。

對話類型與福祉

對話的性質顯著影響心理社會結果：

  • 個人對話： 此類互動雙方（使用者與模型）皆有較高情感表達，與較高的孤獨感相關，但在中等使用量時，情感依賴與問題性使用較低。
  • 非個人對話： 此類互動往往提升情感依賴，尤其在重度使用者中更為明顯。

使用者特定風險因素

雖然研究無法對所有個人因素建立絕對因果關係，但發現負面結果與特定使用者特徵之間存在強相關性：

  • 依附風格： 在人際關係中較傾向依附的個體更可能遭受負面影響。
  • 對 AI 的看法： 將 AI 視為可融入個人生活的朋友的使用者更易產生負面結果。
  • 使用時長： 長時間每日使用始終與較差的情緒結果相關。

研究限制

研究人員指出了在解讀這些結果時應考慮的若干限制：

  • 同行評審： 研究結果尚未經過同行評審。
  • 範圍： 本研究僅聚焦於與美國參與者的英文對話。
  • 資料來源： 研究部分依賴自行報告的調查資料，可能未能精確反映真實經驗。
  • 技術限制： 用於辨識情感線索的自動分類器並非完美，可能遺漏細微差異。
  • 平台特定性： 結果基於 ChatGPT，未必能推廣至其他 AI 聊天機器人平台。

SUMMARY: OpenAI 與 MIT Media Lab 針對情感使用（與 AI 的情緒互動）進行了研究，發現雖然此類使用在實際使用中較為罕見，但其對福祉的影響會因使用者行為、互動模式與個人情況而有所不同。

TITLE: OpenAI 與 MIT Media Lab 關於 ChatGPT 情感使用的研究

Sources