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生成AI和拟人化在塑造对话式营销中的作用：为未来的研究创建矩阵
Khalil Israfilzade Kauno Kolegija高等教育机构摘要：这项研究研究了在会话营销的背景下生成人工智能与拟人化之间的相互联系。 这项研究强调了生成AI的变革潜力以及拟人化的关键作用在近年来追踪对话式营销的发展来增强用户体验中的关键作用。 本文介绍了一个新颖的矩阵，该矩阵突出了不同程度的生成AI和拟人化对对话营销成果的影响。 该矩阵是学者和行业专业人员的宝贵工具。 它为潜在的协同作用提供了深刻的见解，以及将不同的AI复杂水平与不同程度的拟人化设计相结合而产生的挑战。 这项研究强调了在这两个要素之间达到平衡的重要性，以确保最佳的客户参与和营销策略功效。 来自矩阵的每个象限的实际示例进一步揭示了现实世界的含义，从而对未来的研究方向有了全面的了解。 关键字：对话营销，数字营销，生成性AI，拟人化，人工智能介绍当今动态的商业环境中，对话性营销是一种变革性的方法，重塑了企业与客户互动的方式。 从历史上看，营销策略在很大程度上是一维的（Sinha＆Singh，2018），企业在广播他们的信息和客户被动地接收它们的情况下。Khalil Israfilzade Kauno Kolegija高等教育机构摘要：这项研究研究了在会话营销的背景下生成人工智能与拟人化之间的相互联系。这项研究强调了生成AI的变革潜力以及拟人化的关键作用在近年来追踪对话式营销的发展来增强用户体验中的关键作用。本文介绍了一个新颖的矩阵，该矩阵突出了不同程度的生成AI和拟人化对对话营销成果的影响。该矩阵是学者和行业专业人员的宝贵工具。它为潜在的协同作用提供了深刻的见解，以及将不同的AI复杂水平与不同程度的拟人化设计相结合而产生的挑战。这项研究强调了在这两个要素之间达到平衡的重要性，以确保最佳的客户参与和营销策略功效。来自矩阵的每个象限的实际示例进一步揭示了现实世界的含义，从而对未来的研究方向有了全面的了解。关键字：对话营销，数字营销，生成性AI，拟人化，人工智能介绍当今动态的商业环境中，对话性营销是一种变革性的方法，重塑了企业与客户互动的方式。从历史上看，营销策略在很大程度上是一维的（Sinha＆Singh，2018），企业在广播他们的信息和客户被动地接收它们的情况下。但是，新技术的兴起和客户期望的变化导致范式转向营销方法，这些方法对每个人都更加互动和量身定制。因此，其中一个被称为“对话营销”，它重点是公司与客户之间的实时，有意义的对话，其目标是建立更深入的联系和更个性化的体验（Sotolongo＆Copulsky，2018年； Israfilzade； Israfilzade，2021; 2023; 2023; 2023; 2023）。这项研究的主要目标是彻底研究生成AI与拟人化的相互作用，并解码其对对话营销领域的综合影响。该研究旨在首先解开对话营销的关键原则和进化路径。随后，它打算评估生成AI在制定会话营销策略中的重要作用和影响。调查以呈现一个综合矩阵的介绍结束，该矩阵结合了不同级别的生成AI和拟人化，从而对它们对对话性营销实践的影响提供了详细的看法。为了实现上述目标，本研究采用了全面的文献综述方法。通过研究无数的学术文章，期刊和以前的研究工作，该研究旨在对该主题进行整理，分析和介绍整体观点。演示文稿的逻辑遵循一种结构化的方法，首先是对会话营销的概述，然后深入探索生成的AI和拟人化和拟人化，并在引入矩阵的矩阵中最终封装了研究的核心发现。
人工智能拟人化：机遇与风险
拟人化，即把类似人类的特征赋予非人类实体的倾向，在许多社会背景下都很普遍——儿童将玩具拟人化，成人将品牌拟人化。它在科学上也是一个多功能工具，行为心理学和进化生物学一丝不苟地记录了它的后果。随着人工智能系统的广泛采用，以及通过对齐技术、人类声音和化身使其变得像人类的推动，用户将其拟人化的倾向显著增加。我们采用二元方法来理解这种现象，使用大型语言模型 (LLM)，通过研究 (1) 客观的法律含义，通过最近的人工智能权利法案蓝图的视角进行分析，以及 (2) 定制和拟人化的微妙心理方面。我们发现，针对不同用户群定制的拟人化法学硕士违反了立法蓝图中的多项规定，并引发了法人资格的混乱。此外，我们指出，法学硕士的拟人化会影响其对用户的影响，从而产生操纵和负面影响的可能性。由于法学硕士针对儿童和患者等弱势群体进行了超个性化，我们提出了一种保守的策略，谨慎使用拟人化来提高人工智能系统的可信度。
人工智能如何鼓励消费者分享自己的秘密？拟人化、个性化和隐私问题的作用以及未来研究的途径
摘要 目的——本文旨在探讨“人工智能（AI）如何影响消费者信息披露？”这一总体研究问题。它考虑了人工智能的拟人化、个性化和隐私问题如何影响消费者的态度并鼓励他们披露自己的私人信息。 设计/方法/方法——本研究借鉴个性化-隐私悖论（PPP）和隐私演算理论（PCT）来解决研究问题，并研究人工智能如何影响消费者信息披露。提出人工智能的拟人化和个性化对消费者向数字助理披露个人信息的态度和意图产生积极影响，而隐私问题则对态度和信息披露产生负面影响。 研究结果——本文基于七个研究命题（RP）建立了一个概念模型，并提出了未来研究的方案。 原创性/价值——基于 PPP 和 PCT，本文从消费者的角度介绍了人工智能的优点和缺点。本文通过批判性地反思人工智能如何影响消费者信息披露的问题，为文献做出了贡献。此外，还概述了与人工智能相关的隐私和消费者信息披露相关的七个 RP 和未来研究领域。
vcas作为伙伴还是仆人？信息敏感性和拟人化作用对隐私问题的影响
机器学习和自然语言处理的进步推动了虚拟会话剂（VCAS）的日益普及。这种拟人化通信方法依赖于VCAS的用户信息共享和实时反馈，并引起了隐私问题，同时影响了Teractions和Teractions和关系中的各种社交。先前关于减少用户隐私问题的研究主要集中在用户信息挖掘，敏感的用户信息请求和隐私政策上，而对人类机器社会层次结构的合作伙伴和仆人的拟人化角色知之甚少。因此，这项研究基于社会层面上的人类计算机互动（服务）拟人化，开发了一个框架，以研究信息敏感性和VCAS的拟人化作用的影响，包括伴侣和仆人，包括伴侣和仆人对用户的隐私问题，以及基于能力和基于综合的信任的中介作用。结果表明，当请求高度敏感的信息时，合作伙伴VCA的用户隐私问题比仆人VCA更大，反之亦然。与此同时，当VCA要求高度敏感的信息时，基于诚信的信任调解了仆人VCAS与隐私问题之间的关系，当VCA请求低敏性信息时，基于能力的信任调解了相同的关系。这些见解为经理提供了可行的影响。
正常的儿童大脑发育以及与脑脊液的普遍性别和拟人化关系
目的 脑大小和生长研究历史悠久，且充满争议，但正常的脑容量发育尚未得到充分描述。特别是，正常的脑生长和脑脊液 (CSF) 积聚关系至关重要，因为它会受到儿童早期多种疾病的影响，这些疾病会影响脑生长和液体积聚，例如感染、出血、脑积水和多种先天性疾病。本研究的作者旨在描述正常的脑容量增长，特别是在脑脊液积聚的情况下。 方法 作者分析了 505 名健康儿童受试者从出生到 18 岁的 1067 次磁共振成像扫描，以量化脑的组成部分和区域体积。使用平滑样条方差分析比较了不同性别和不同半球的体积轨迹。使用位置、规模和形状的广义加性模型开发了人口增长曲线。 结果 脑容量在 10-12 岁时达到峰值。男性的年龄调整后总脑容量大于女性，体型标准化程序并未消除这一差异。然而，脑体积与脑脊液体积的比率揭示了一种普遍的年龄相关关系，与性别或体型无关。结论这些发现使得规范生长曲线能够应用于管理各种儿童疾病，这些疾病与认知发展、脑部生长和体液积聚相互关联。
探索大脑和行为中的拟人化与心智理论之间的关系
图 1 性格拟人化和心智理论网络激活。（a）用拟人化个体差异问卷测量的样本性格拟人化，（b）在观看动画电影时，与观看引发疼痛感知的场景相比，在观察引发心理化的场景时，心智理论网络的六个区域的激活情况，性格拟人化和活动之间没有明确的关系（c）在心智理论网络中和（d）在各个区域内（二次预测因子为红色，线性预测因子为蓝色）。指数在（c）和（d）中居中并按比例缩放。dmpfc，背内侧前额皮质；mmpfc，中内侧前额皮质；prec，楔前叶；rtpj 和 ltpj，右侧和左侧颞顶交界处；vmpfc，腹内侧前额皮质
在 Ai-Da 机器人中协商拟人化
摘要 本文的核心兴趣是拟人化社交机器人 Ai-Da（Aidan Meller 画廊/牛津大学），它被视为文化和表征手势相互作用的参与者。这些手势决定了该机器人的呈现方式，即如何表达、解释和推广其活动。本文批评了在围绕该机器人的呈现策略中使用跨历史话语，因为这种话语强化了所谓的“机器神话”。讨论的重点是这个绘画机器人的个性化和体现。有人认为，为 Ai-Da 提供令人回味的硅胶脸和拟人化的身体是一种社会政治决定，它塑造了公众对社交机器人的普遍想象。
机器学习驱动的人类技能转移以控制拟人化操纵器
摘要 - 引入了人类手臂和拟人化操纵剂之间的运动学映射，以转移人类的技能并完成类似人类的行为，以控制拟人化的操纵剂。大数据和机器学习的可用性有助于模仿拟人化机器人控制。在本文中，提出了一种机器学习驱动的人类技能，以控制跨倍形操纵器。拟议的深卷积神经网络（DCNN）模型利用旋转运动重建方法模仿类似人类的行为，以实现快速和有效的学习。最后，训练有素的神经网络被翻译成管理拟人机器人机器人的冗余优化控制。这种方法还适用于具有拟人化运动结构的其他冗余机器人。
正常的儿童大脑生长以及与脑脊液的普遍性别和拟人化关系
保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。（未经同行评审证明）是作者/资助者，他已授予Medrxiv的许可证，以永久显示预印本。此预印版的版权持有人于2021年1月7日发布。 https://doi.org/10.1101/2020.05.19.20102319 doi：medrxiv Preprint