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人类和 ChatGPT 生成的 HPV 疫苗接种支持信息的说服力比较
目前，关于评估 GPT-4 生成 HPV 疫苗支持信息的性能的研究较少。尽管先前的研究表明 AI 可以支持人类的决策和说服（16，17），包括在公共卫生等高风险领域的沟通任务中（18，19），但其在不同主题上生成疫苗支持信息的能力仍不清楚。先前的研究已经确定了个人在决定是否接种 HPV 疫苗时可能考虑的 17 个影响因素（20），为生成 HPV 疫苗接种信息提供了理想的框架。在本研究中，我们利用该框架根据这些影响因素构建疫苗支持信息，并探讨 ChatGPT 与人类生成的 HPV 疫苗支持信息在说服力方面的差异。我们提出以下假设：
在电视上和巴西社交媒体上使用有说服力的策略
我们分析了2018年4月在巴西的电视和Facebook，Instagram和YouTube上的18个食品品牌对有说服力的广告策略的使用。从三个组中调查了广告策略：广告策略的力量（例如，使用许可性格，名人，奖励等），使用奖品的使用（n = 9）（例如，付费2付费3或更多，礼物或可收集，限量版等），以及对品牌benesions（n = 8）的使用（n = 8）（n = 8）（n = 8）（n = 8）（n = 8）（n = 8）（n = 8），品味，香气，并推荐如何使用/消费产品等）。几乎90％的品牌是超级加工的食品生产商，他们在电视上携带了52个广告，并在社交媒体平台上刊登了194个帖子。与社交媒体平台相比，在电视广告（19.2％; p <0.0001）上发现了“卡通/公司拥有的角色”的较高频率（在三个平台上为0％），而与电视（19.2％）相比，YouTube（41.4％）在YouTube（41.4％）上占据了“著名运动员/团队”的存在（19.2％）（19.2％），per（10.9m）和Instrans（9.9m）（9。Agr）（9。Agr），9。1％（9.1％），9。1％（9.2％），9。1％（9.2％）。在YouTube广告中，主张“基于感觉的特征”（86.2％），“建议使用”（51.7％）和“情感主张”（31.0％）（31.0％）与其他媒体相比更常见，而对“新品牌发展”的索赔，而“新品牌发展”的索赔（23.1％），“价格”（23.1％），“价格”（9.6％）和“ 21％”（9.6％），并且是“''（9.6％），并且是“''（9.6％），并且''（'''（（9.6％），以及整个产品，以及整个产品，以及整个产品，以及整个产品（23.1％），以及整个产品（23.1％），以及整个产品的索赔，并且是整个产品。在电视上盛行。超级加工食品品牌是在巴西电视和社交媒体上做广告的主要食品公司，根据使用的广告策略，这些品牌在每个媒体中传递的信息都会有所不同。
*这是一个未报告的意见。在凝视决定中，可能不会将该意见视为先例。它可以引用有说服力的价值ONL
11。鉴于肾素康斯坦丁的危险因素，以及她的白血数量显着升高（包括升高的带子表明感染了更严重的感染），以及她的异常生命体征，巴尔的摩华盛顿紧急医生，Inc。的代理人康斯坦丁女士没有发现与此相互测试，但康斯坦丁女士又没有进行过测试。BWEP根据第14-3A-
引文：Huang, G., & Wang, S. (2023)。人工智能比人类更有说服力吗？一项荟萃分析。传播学杂志。https://do
1 本元分析研究中的感知是指对来源、信息和互动的感知。2 Sundar 和 Lee (2022) 的原始类型学包括四个类别：创作者、策展人、对话者和合著者。合著者类别涉及人工智能和人类作者之间的合作（例如自动完成）。本研究比较了人工智能和人类在独立履行沟通者角色时的说服力。合著者类别是
引文：Huang, G., & Wang, S. (2023)。人工智能比人类更有说服力吗？一项荟萃分析。传播学杂志。https://do
1 本元分析研究中的感知是指对来源、信息和互动的感知。2 Sundar 和 Lee (2022) 的原始类型学包括四个类别：创作者、策展人、对话者和合著者。合著者类别涉及人工智能和人类作者之间的合作（例如自动完成）。本研究比较了人工智能和人类在独立履行沟通者角色时的说服力。合著者类别是
AI 生成的论证有多有说服力？GPT-3 AI 文本生成器生成的论证文本质量分析
摘要。在本文中，我们使用伪算法程序来评估人工智能生成的文本。我们应用自然论证综合评估程序 (CAPNA) 来评估人工智能文本生成器 GPT-3 在《卫报》撰写的一篇评论文章中产生的论点。CAPNA 从三个方面检查论证实例：其过程、推理和表达。使用论证类型识别程序 (ATIP) 进行初步分析，首先确定存在论证，其次根据论证周期表 (PTA) 的论证分类框架确定其具体类型。然后使用程序问题来测试论证在三个方面中的可接受性。分析表明，虽然人工智能文本生成器提出的论证在类型上各不相同，并且遵循人类推理的熟悉模式，但它们存在明显的弱点。由此我们可以得出结论，自动生成有说服力的、合理的论证比生成有意义的语言要困难得多，并且如果要使人工智能系统提出的论证具有说服力，它们就需要一种方法来检查其自身输出的合理性。
可解释的人工智能与说服力的结合 - FBK 杂志
可解释的人工智能旨在构建能够为其决策提供清晰且人类可理解的理由的智能系统。这适用于基于规则和数据驱动的方法。在慢性病管理中，此类系统的用户是遵循严格饮食规则来管理此类疾病的患者。在接收到摄入食物的输入后，系统会进行推理以了解用户是否遵循不健康的行为。接下来，系统必须以清晰有效的方式传达结果，即输出消息必须说服用户遵循正确的饮食规则。在本文中，我们解决了构建此类系统的主要挑战：（i）解释推理不一致的消息的自然语言生成；以及（ii）此类消息在说服用户方面的有效性。结果证明，有说服力的解释能够减少不健康用户的行为。