Presenting Large Language Models as Companions Affects What Mental Capacities People Attribute to...

文章核心总结与翻译

一、主要内容

文章通过两项实验探究了不同AI（大型语言模型LLMs）宣传话术对人们认知与行为的影响：

1. 实验1（470名参与者）将被试随机分配观看“LLMs作为机器”“作为工具”“作为同伴”的宣传视频或不看视频，发现将LLMs描述为“同伴”会让人们更倾向于认为其具备认知和情感能力，而“机器”和“工具”话术仅影响人们对LLMs的态度（如信任度、使用信心），不改变对其心智能力的认知。
2. 实验2（604名参与者，间隔9个月）重复验证了上述结论，并进一步发现：宣传话术对人们依赖LLMs获取事实信息的行为影响有限，但当LLMs输出存在矛盾时，观看“机器”话术视频的被试会更少依赖其结果，更具批判性。

二、创新点

1. 首次通过实验明确了AI宣传话术对人们心智能力归因的因果影响，填补了“公共话语如何塑造AI认知”的研究空白。
2. 发现话术影响的差异性：“同伴”话术侧重改变对AI本质的信念，“机器”话术在特定场景（输出矛盾）下能引导理性依赖。
3. 验证了结论的稳健性：即使在AI技术快速发展的9个月后，话术对心智能力归因的影响依然显著。

---

三、核心部分翻译（Markdown格式）

Abstract（摘要）

公共话语中对大型语言模型（LLMs）的描述方式，会如何影响人们对这些模型的认知与互动方式？为解答这一问题，我们将470名参与者随