开场 你会对电脑客气吗
JOURNAL OF SOCIAL ISSUES · 56(1) · 2000 · pp. 81–103
Machines and Mindlessness
机器与无觉知：人对计算机的社会回应
Clifford Nass · 斯坦福 / Youngme Moon · 哈佛
讲礼貌讲人情分你我
① 礼貌② 互惠③ 自我披露④ 团队⑤ 专家标签
五个小实验，一个问题：旧的人际规则，怎样进入人机互动？
两个关键词 原文 pp. 83–84
CASA
Computers Are Social Actors
计算机是社会行动者
→
无觉知 mindlessness
不是糊涂，也不是没有意识，而是没停下来检查
熟悉的线索
→
调出老规则
→
检查：适合眼前对象吗？
→
自动反应
像开车走熟了的路，不知不觉就拐了过去
什么线索会启动这种“自动驾驶”？
线索 1
会用语言输出
用文字，有时用声音，向你说明、提问
线索 2
根据你的输入来回应
你做了什么，它就接着回应什么
作者的候选解释 · 当时尚未系统验证
实验一 · 礼貌 原文 pp. 87–88
① 先在 电脑 A 上完成任务② 再评价电脑 A：由谁来问？
被评价的始终是 电脑 A，变的只是提问的地方
评价正面程度（示意，不是原文数值）
像当面评价别人：留点面子
实验二 · 互惠 原文 pp. 88–89
你帮过我 → 我回报你
搜索：____· 结果 1· 结果 2· 结果 3
第一步 · 网络搜索
比较多少次，由参与者自己决定
第二步继续用 同一台第二步换到 另一台相同的
第二步：同一台电脑
第二步：换一台
比较时只看同一行的高低 · 条形长度为示意
为什么要换一台电脑来对比？
如果只是心情好坏：换一台机器，心情也还在，投入不该差这么多。
可差别恰恰出现在同一台 vs 换一台之间 → 更像互惠规则在起作用。
实验三 · 自我披露 原文 pp. 89–90
要问的：你人生中最大的失望是什么？
② 电脑先说说自己
这台电脑的运行速度可达 266 MHz，但 90% 的用户用不到这么快，所以这台电脑的潜力很少被充分发挥。
你人生中最大的失望是什么？
③ 一样长，但不谈自己
这个问题想了解你经历过的、结果不如预期的事，大事小事都可以，请按自己的理解回答。
你人生中最大的失望是什么？
问题更长，
就答得更多？
它只说“这台电脑”，从不说“我”；讲的是配置和运行，没说自己“难过”
“我先说一点，再轮到你” —— 这个结构本身就可能起作用
实验四 · 团队 原文 p. 87
团队条件
蓝队 · 完成任务要依靠电脑
↑ 更愿意合作 ↑ 更听从建议
觉得它 更友好 · 更聪明 · 更像自己
没有虚拟队友，没有表情，只有屏幕上的文字
人际生活里的“自己人 / 外人”，被带进了人机互动
同时改了：颜色+队名+依赖说明→ 不能全算在蓝边框上
实验五 · 专家标签 原文 pp. 90–91
电视只负责播放，节目好坏本来与它无关
= 看的片段完全相同
“专用”组评价新闻：质量更高 · 更有信息 · 更有趣 · 更严肃
“专用”组评价娱乐：更好笑 · 更放松
片段相同，变的是设备安排和“专用”说明
过早的认知承诺：看到标签→先有期待→不再检查依据
标签单独起了多大作用，还需要拆开检验
三种套路与边界 原文 pp. 82–100
五个实验，归成三种“自动化套路”
套路 1
过度使用社会类别
把“自己人 / 外人”用到机器上
团队实验
套路 2
过度习得的社交行为
一被触发就自动运行
礼貌 · 互惠 · 披露
会不会是别的原因？
在回应背后的程序员？
参与者认为程序出自同一人，却对不同电脑表现不同
只是在配合实验？
有的实验看实际投入的工作量，不只是问卷
真的相信电脑有人性？
参与者事后都否认
论证的边界
事后否认，不能完全排除短暂的拟人化，或对自己行为的事后重新解释。
要分清这些机制，还需要更直接的测量。
带回今天 原文 pp. 95–100
同样的线索，放进了一段持续的对话
当年实验里就研究过
先分享：先说说自己的情况
关系称呼：你的队友
角色标签：某领域专家
当年的实验电脑都没有
用“我”自称：我来帮你整理
表达情绪：我很高兴能帮到你
原来的发现能不能迁移过来？需要新的研究
不是“别对 AI 客气”，而是拆开看
· 谢谢了它，是不是就更难拒绝它的下一个请求？
· 它先说了自己，我是不是就觉得该多说一点？
· 它叫“专家”，我是不是就少查了一步？
谢谢可以照说，下一步的决定，留给自己的判断
Nass & Moon (2000) · Journal of Social Issues 56(1): 81–103