活动
[CSSL@CUHK Webinar] 人工智能模拟人类？利用大语言模型在说服场景中模拟人类回应
日期：
2025年2月25日
時間：
9:30 am to 11:00 am (UTC+8,HKT)
地點：
信和楼4楼422室和Zoom（混合模式）
講者：
张竞文教授
講者簡歷：
张竞文博士是加州大学戴维斯分校传播系副教授和公共卫生科学系兼职教授。她创建了健康与技术研究实验室 (CHATR) 。她的研究重点是理解、设计和测试说服技术（例如社交媒体和人工智能聊天机器人），以影响公众态度并推动行为改变。
報名：
https://cloud.itsc.cuhk.edu.hk/webform/view.php?id=13700660 (non CUHK CSS members only)
講座摘要：
生成式人工智能与大语言模型（LLMs）不仅提升了传播研究的效率，更从根本上重塑了学者们观察和理解人类复杂传播过程及其影响的方式。通过自动化曾经需要大量人力投入的任务（如实验设计和数据标注），LLMs为研究复杂的传播动态提供了新方法，并增强了传播研究的多样性和包容性。本次演讲旨在探讨LLMs在合成和复制人类与AI之间说服性对话方面的能力，揭示LLMs在预测人类如何与具有说服力的AI对话及其信念变化方面的潜力。基于近期《科学》杂志上一篇论文（Costello等，2024）的实验设置和发现，我们构建了两个GPT-4o代理：一个模拟机器人说服者，另一个通过使用相应的人口统计信息和其他个人数据来模拟人类被说服者。研究结果表明，LLM模拟的被说服者在三轮说服对话后其态度变化的程度显著低于原实验中人类被说服者的改变。这表明尽管LLMs 可以模拟说服性沟通对话，但在复制人类-AI对话中观察到的说服效果强度方面可能有所不足。演讲将讨论这些研究结果对AI在说服干预和信念改变研究中的应用意义。
備註：
