Conversational Agents to Improve Quality of Life in Palliative Care
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2 天有情绪数据
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人工智能在医疗保健领域：公众信任依赖于临床医生，而非仅仅是技术
一项利用结构方程模型的新研究分析了来自 3,915 名调查受访者的数据，以了解公众对人工智能在医疗保健领域看法的看法。研究发现，熟悉人工智能、对临床医生辨别人工智能生成内容的能力有信心以及使用对话代理获取健康信息与对人工智能决策的帮助性感知更大有关。相反，依赖传统健康信息来源和一般人工智能熟悉度与更高的感知风险有关。
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新框架提出对话式AI代理的自适应个性
研究人员提出了一个用于对话代理（CAs）的流畅个性框架，旨在根据上下文调整其角色和个性表达。该框架解决了当前CAs中存在的静态个性问题，这种问题可能导致在各种目标导向的任务中出现不匹配。提出的系统联合调整代理的隐喻角色（例如，教练、导师）及其个性表达的强度（低、中或高），以更好地适应任务上下文、用户目标和情境紧迫性。
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LLM拟人化引发伦理辩论，审查发现
一篇新发表在arXiv上的范围审查文章，探讨了围绕大型语言模型（LLM）对话代理拟人化的伦理考量。该论文指出，虽然这些代理可以展现出增加用户参与度的人类特质，但它们也引发了欺骗和过度依赖等伦理问题。该审查综合了关于概念基础、伦理挑战和方法学的现有文献，并指出需要更多的实证工作来指导LLM代理中拟人化提示的伦理部署。