研究人员开发了一种为社会交互式智能体生成多模态行为的方法，旨在根据智能体的能力和仁慈度来校准用户信任。该研究利用 GPT-5.4 生成语言、声音、手势和面部表情，并展示了跨模态的一致性。虽然生成的行为与预期的可信度水平一致，但研究也发现，当提示中指定性别时，大型语言模型倾向于延续性别刻板印象，将男性智能体与更高的能力相关联，将女性智能体与更高的仁慈度相关联。 AI
影响 这项研究强调了人工智能模型如何为智能体生成细致的行为，但也揭示了延续性别刻板印象的潜在可能性，从而影响用户信任和道德人工智能的发展。
排序理由 学术论文，详细介绍了一种生成人工智能智能体多模态行为的新方法，并分析了其对信任校准和潜在性别偏见的影响。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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