面向老年人的反思式故事讲述智能体：在基于LLM的个性化叙事中整合论证图式与论辩挖掘

本工作考察知识驱动的、基于大语言模型（LLM）的故事讲述能否支撑老年人与数字伴侣之间有目的的叙事互动。为应对LLM的已知局限（包括幻觉与透明度有限），我们提出一个反思式故事讲述智能体，整合知识图谱、用户建模、论证理论与论辩挖掘来引导并审查叙事生成。研究分为两个阶段。第一阶段采用参与式设计，11名领域专家参与形成性评估，为迭代改进提供依据。所得系统基于结构化用户模型生成叙事，这些模型刻画了促进健康的活动与动机。第二阶段让55名老年人评估基于人设的叙事，涵盖四种提示与两个创造力等级。参与者评估了感知到的目的性、有用性、文化亲近感与不一致之处。系统还计算幻觉风险指标以评估生成的叙事。参与者在大约三分之二的叙事中识别出与自己相关的目的，而这些情形中约有一半识别出了基于论证的目的。文化可识别性强烈影响使用该功能的意愿；而当叙事保持可理解且与个人相关时，轻微的不一致往往能得到容忍。幻觉风险指标较高的叙事更容易被感知为不一致，而较高的论证质量指标往往伴随更高的清晰度与意义性评分。总体而言，该研究将论辩挖掘定位为一种反思性审查机制，用于在面向老年人的健康导向LLM故事讲述中比较形式化形式化依据关联信号与人类评估。