從搜尋代理到傳遞介面：理解對話式搜尋中健康資訊的人類信任感
arXiv - Human-Computer InteractionXin Sun, Rongjun Ma, Xiaochang Zhao, Janne Lindqvist, Jan de Wit, Zhuying Li, Abdallah El Ali, Jos A. Bosch
研究探討了搜尋代理類型與資訊傳遞介面如何共同影響使用者對 LLM 提供之健康資訊的信任程度。
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AI 重點 1
信任感不僅取決於「內容來源」，更取決於「呈現方式」。
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這挑戰了傳統認為資訊準確性是信任唯一來源的觀點。在設計 AI 學習工具時，介面的感官設計（如是否具身化）與資訊內容同樣重要，這對於提升學習者的信任與參與度至關重要。
AI 重點 2
使用者的既有知識與自主權會調節對 AI 的信任。
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這意味著 AI 工具不應採取「一體適用」的策略。設計者必須考慮使用者的先備知識水平，並在提供自動化建議的同時，保留使用者的自主決策空間，以避免過度依賴或盲目信任。
核心研究發現
- 1
研究發現使用者對 ChatGPT 提供之健康資訊的信任度顯著高於 Google 搜尋結果，顯示 LLM 在對話式搜尋中的潛力。
- 2
資訊傳遞介面的形式（文字、語音或具身化介面）會顯著影響使用者對相同 LLM 來源資訊的信任程度。
- 3
影響信任感的關鍵因素包括來源可信度、使用者的搜尋自主權、既有知識水平，以及互動風格與模態。
對教育工作者的啟發
對於開發教育科技工具的設計者而言，本研究提供了兩大啟發：首先，在設計 AI 導師或知識檢索工具時，不應僅專注於模型本身的準確性，更需精細設計「傳遞介面」（如語音互動或虛擬化身），以優化學習者的信任感。其次，應建立「適應性介面」，根據學習者的既有知識水平與自主需求，調整互動的強度與模態。例如，對於高知識水平的學習者，應提供更具自主性的搜尋介面，而非僅提供單向的答案，以維持學習過程中的批判性思考與信任平衡。
原始文獻資訊
- 英文標題：
- From Search Agents to Dissemination Interfaces: Understanding Human Trust in Health Information from Conversational Search
- 作者：
- Xin Sun, Rongjun Ma, Xiaochang Zhao, Janne Lindqvist, Jan de Wit, Zhuying Li, Abdallah El Ali, Jos A. Bosch
- 來源：
- arXiv - Human-Computer Interaction
- AI 摘要模型：
- /models/gemma-4-26B-A4B-it
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