Socially Interactive Agents

大型语言模型生成性别化行为，影响智能体的信任校准

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。