AI 交談的社交流暢與尷尬：商業互動中的失敗
arXiv - Human-Computer InteractionStephanie Kwari Dharmaputri, Anish Nagpal, Greg Nyilasy, Jing Lei
AI 以關係式談話提升商業互動時，因期望違背與尷尬感降低滿意度，僅在目標相關談話時可緩解。
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AI 重點 1
關係式談話不一定提升滿意度，反而可能因尷尬感降低。
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此洞察顯示在設計 AI 商業對話時，單純增加社交流暢度並非萬靈藥；需考量用戶期望與尷尬感，否則可能適得其反，影響購買意願與品牌形象。
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目標相關談話可緩解尷尬負面效應。
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指出在 AI 對話中加入與交易目標相關的社交元素，可降低尷尬感並提升滿意度，為商業 AI 設計提供具體調整方向，避免過度社交化。
核心研究發現
- 1
AI 進行關係式談話會降低消費者滿意度，且此負面效應由期望違背與感知尷尬所中介。
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若談話內容與交易目標相關，則能減弱關係式談話對滿意度的負面影響。
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即使不存在實際社會後果，AI 主導商業互動中的尷尬感仍能引發負面情緒，成為有效互動的障礙。
對教育工作者的啟發
設計 AI 對話時，先確定用戶期望，避免過度社交化；在關係式談話中加入交易相關訊息以降低尷尬；使用 A/B 測試評估尷尬感與滿意度；考慮提供選項讓用戶自行調整社交程度；針對不同消費者群體調整談話風格。
原始文獻資訊
- 英文標題：
- Socially Fluent, Socially Awkward: Artificial Intelligence Relational Talk Backfires in Commercial Interactions
- 作者：
- Stephanie Kwari Dharmaputri, Anish Nagpal, Greg Nyilasy, Jing Lei
- 來源：
- arXiv - Human-Computer Interaction
- AI 摘要模型：
- openai/gpt-oss-20b
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