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清楚了吗？澄清性问题对人类-LLM 交互的影响
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AI 综述
一项针对人类与大语言模型（LLM）交互的实验（N=180）发现，LLM 主动提出澄清性问题，会提升被试对交互的理解感与满意度；但同一实验也发现，被试因此更少审查回答，更多原样接受含错误的回答。研究提示，澄清性提问在改善主观体验的同时，可能与用户对回答内容的核查减少有关。上述结果来自该实验的被试与任务情境，尚不能推广到其他人群或使用场景。
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最新进展11月3日 13:00
新实验（N=180）发现，LLM 澄清性提问提升满意度，却减少用户对含错回答的审查。报道时间线
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11月3日
- arXiv · Human-Computer Interaction清楚了吗？澄清性问题对人类-LLM 交互的影响
实验（N=180）发现，LLM 主动提出澄清性问题虽提升理解感与满意度，却让被试更少审查回答、更多原样接受含错误的回答。
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