对生成式AI作者的信任与对其内容信任的分离：两项实验

随着生成式人工智能（GenAI）变得日益复杂和普及，其被感知的人性化程度如何影响信任变得很重要。以往研究表明，拟人化会提高智能体作为顾问时被感知的可信度。我们探究了作者的呈现方式是否也会影响人们对其在非顾问角色中所产出信息的信任。在两项实验中，参与者阅读一篇科学传播博客文章，该文章被归因于一位具有不同拟人化线索的作者。他们评价了作者的可信度（作者信任）和内容的可信度（内容信任）。在实验1（N = 270）中，文章被归因于一位被描述为低或高拟人化线索的GenAI作者，或一位人类专家。人类作者（其隐含的专业专长也有所不同）获得的作者信任高于任一GenAI作者。这一效应可靠地大于对内容信任的效应。低线索和高线索的GenAI作者之间没有可靠差异，包括在拟人化评分上。在实验2（N = 148，预注册）中，参与者与一位作为作者呈现的GenAI聊天机器人聊天，该机器人使用较少（低条件）或较多（高条件）拟人化线索。高线索聊天机器人被评价为更拟人化，并获得适度更高的作者信任。未检测到可靠的内容信任效应，且关于两种效应存在差异的证据不确定。在两项实验中，作者信任和内容信任均强相关。这些结果表明，作者人性化的线索可能更多地塑造对作者的信任，而非对其所传达内容的信任，尽管最清晰的证据来自人类作者与GenAI作者的比较。

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