人工智能产生广受欢迎但模板化的移情反应

最近的研究表明，越来越多的人转向 大语言模型 (LLM) 寻求情感支持，并且人们认为 LLM 响应比人类编写的响应更具同理心。我们提出了这一成功的原因：LLM 已经学习并持续部署了一个广受欢迎的模板来表达同理心。我们开发了 10 种共情语言“策略”的分类法，其中包括验证某人的感受和释义，并应用此分类法来描述人们和 LLM 在撰写共情回复时产生的语言。通过对总共 n = 3,265 个人工智能生成的（由六个模型）和 n = 1,290 个人类编写的响应进行比较的 2 项研究，我们发现 LLM 响应在话语功能层面上高度公式化。我们发现了一个模板——一个结构化的策略序列——它匹配 83--90% 的 LLM 响应（在保留的样本中匹配 60--83%），当这些匹配时，覆盖了 81--92% 的响应。相比之下，人类书写的反应更加多样化。最后我们讨论了人工智能产生的同理心对未来的影响。