人間と人工知能の相互作用における検証行動のプロセスの探求

目的 生成型人工知能（GenAI）の固有の幻覚は社会的リスクを引き起こします。人間とAIの相互作用の文脈において、検証行動は情報リスクを制御し、誤情報の拡散を防止し、情報の汚染を減少させるための鍵です。本研究の目的は、この行動の明示的なプロセス、すなわちそれがどのように発生し、どのような戦略であるかをモデル化することです。 設計/方法論/アプローチ 重要な出来事技法を採用し、22人のインタビュー参加者から質的データを収集しました。彼らは人間とAIの相互作用における44の実際の検証行動の出来事を提供しました。質的データに基づいてテーマ分析を実施し、検証プロセスの主要なフェーズと行動要素を特定しました。 発見 検証行動のプロセスは3つのフェーズで構成されています。検証の前に、相互作用シナリオと相互作用ツールは検証の文脈を提供し、ユーザーのさまざまな動機を引き起こします。検証中、戦略は、情報コンテンツ、コンテンツ源の一貫性、情報源リンク、思考の連鎖を含む4つの内容と、AIとの継続的な相互作用、情報源リンクの追跡、オンライン情報検索、相互作用、対人検証、実践的検証、アーカイブ資料の検索を含む7つの方法で構成されています。検証後、検証結果、システムの認知の更新、感情の評価、行動の結果が生じ、相互作用のフィードバックと相互作用の適応という2種類の影響を引き起こします。 独自性/価値 本研究の結果は、ユーザーの視点から人間とAIの相互作用における検証行動の理解を深め、既存の知識に貢献します。これらの発見は、公共の検証教育に関する取り組みや、彼らが適用するための戦略の提供にも寄与します。また、この研究は検証体験の設計に対する有用な示唆を生み出します。マクロプロセスは、設計が従うべき自然に発生するメカニズムを描写しています。