與 AI 伴侶協商數位身份：動機、策略與情感結果
arXiv - Human-Computer InteractionRenkai Ma, Shuo Niu, Lingyao Li, Alex Hirth, Ava Brehm, Rowajana Behterin Barbie
探討使用者如何在 Character.AI 與 AI 伴侶協商身份，揭示動機、策略與情感結果，並提供設計建議。
AI 幫你先抓重點
AI 重點 1
AI 伴侶的身份共建策略對情感結果的影響
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研究揭示具體的共建策略（角色扮演、情境模擬等）如何塑造使用者的情感體驗，對設計者平衡吸引力與依賴風險至關重要。
AI 重點 2
社會情感沙盒概念及其對使用者身份實驗的啟示
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此概念說明使用者在安全環境中探索社會角色，為創建可控的學習與情感實驗空間提供理論依據。
核心研究發現
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研究發現使用者對 AI 伴侶的動機可分為五類，包括情感慰藉、角色實驗、學習、娛樂與自我探索。
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身份協商過程由三種溝通期望（即即時回應、情感共鳴、個人化）與四種身份共建策略（角色扮演、情境模擬、情感表達、語言調整）構成。
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三種情感結果顯示：正向情感增強、情感依賴風險與情感疏離感，說明 AI 伴侶可能帶來的正負效應。
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使用者在「社會情感沙盒」中可自由實驗社會角色，並在非人類夥伴的安全環境下表達情緒，促進身份建構。
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研究提供設計建議，強調情感支持與風險緩解，例如設計情感監測、使用者教育與互動限制。
對教育工作者的啟發
本研究指出，AI 伴侶的身份共建策略與情感結果密切相關，設計者應在介面中加入情感監測與回饋機制，並提供使用者教育，說明情感依賴風險與自我調節方法。利用「社會情感沙盒」概念，可設計安全的角色扮演與情境模擬功能，讓學習者在非人類夥伴的環境中實驗社會角色，促進自我探索與情感調節。此舉不僅能提升學習動機，也能降低情感依賴與疏離感，為 AI 伴侶在教育場域的應用提供可持續發展的設計藍圖。
原始文獻資訊
- 英文標題：
- Negotiating Digital Identities with AI Companions: Motivations, Strategies, and Emotional Outcomes
- 作者：
- Renkai Ma, Shuo Niu, Lingyao Li, Alex Hirth, Ava Brehm, Rowajana Behterin Barbie
- 來源：
- arXiv - Human-Computer Interaction
- AI 摘要模型：
- openai/gpt-oss-20b
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