BBC 記者 Thomas Germain 與其實驗團隊設計出一項實驗，測試 AI 是否能夠完成「道歉」這項任務，測試結果由 ChatGPT 以 3.6 的平均分數勝出。
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在 AI 的快速發展下，AI 聊天機器人不僅能夠理解和回應人類語言，還能學習用戶的偏好和行為模式，從而提供個性化的互動體驗。然而，在人際社交領域，AI 聊天機器人的表現尚還顯得有些差強人意，雖然這些機器人能模仿基本的對話和回應，但它們往往缺乏理解複雜情感的能力，並且在提供真正的同理心和深層次情感支持方面存在限制。
道歉涉及自尊心，正是 AI 機器人的優勢
而「道歉」在人際關係中涉及多層次的情感認知，包括悔恨、同情和自我反省。社會學家 Janet Ruane 和 Karen Cerulo 在 2014 年的一項研究中，將道歉分解成不同的組成部分，並分析公眾反應，最後得出一項道歉公式：
「道歉越短效果越好」，對犯錯的行為解釋越少，通常效果越好，否則會被認為是在為自己辯解。
但是 Karen Cerulo 表示，更多時候人們會因為自尊心作祟，不願意承認自己犯錯，倒歉會讓他們感到自己的社會地位降低。在這背景下，《BBC》（英國廣播公司）記者 Thomas Germain 認為，機器人不需擔心自尊心的問題，或許能夠勝任道歉這一任務：
這可能會給 AI 帶來優勢。機器人不用擔心自尊心。而如果道歉在某種程度上是公式化的，那麼這正是 AI 機器人能處理的事情。
BBC 的 AI 道歉實驗
對此，Thomas Germain 與其實驗團隊設計出一款「道歉測試遊戲」，測試 AI 聊天機器人是否能成功執行「道歉」這一微妙的人際互動任務。
為此 Germain 邀請 38 位受測者參與這項遊戲。當受測者能比對手先猜出問題的正確答案時，會獲得 5 美元的虛擬貨幣，或者可以從其他玩家手中竊取同等金額。然而，事實上參與此測試的 38 位受測者的對手並非真人，而是 AI，且系統已設置讓人類玩家不可能比 AI 先答對。
同時，在 AI 得分的時候，它還會羞辱人類玩家，不僅奪走他們的虛擬貨幣，還會發送如「哈哈，你輸了」這類的嘲諷訊息給人類參與者。
但在遊戲結束時，AI 會向受測者道歉，Germain 團隊採用生成式人工智慧聊天機器人 Google Gemini 和 ChatGPT 的最新 AI 模型將作為主要回覆者，此外還會加入由人類心理學專家扮演的人類道歉者 A 和 B。受測者會被隨機分配到以下四種道歉方式中的一種，具體如下：
人類 A 道歉：「嗨，我只是想花點時間說聲對不起，在遊戲中拿了你的錢，還發了那些粗魯的評論。我不應該這樣做的，如果可以重來，我會採取更友好的方式。再次抱歉。」
人類 B 道歉：「嗨，我是你在遊戲中對戰的 Erin。我只是想花點時間說聲對不起，在遊戲中拿了你的錢，還發了那些粗魯的評論。我當時沒有考慮到我的行為可能會傷害或惹怒你。我不應該這樣做的，如果可以重來，我會採取更友好的方式。再次抱歉。」
Google Gemini 道歉：「嘿，抱歉如果我在遊戲中表現得像個混蛋。我一心想贏而變得有點缺乏體育精神。希望沒有影響你的樂趣。」
ChatGPT 道歉：「嗨，我想對我在遊戲中的行為說聲抱歉。我太過於投入競爭，沒有公平友好地對待你。我對那些刻薄的評論和每回合從你那裡拿錢感到很抱歉。現在我意識到自己應該更體諒一些。希望我們能放下這件事，未來有機會以更好的態度一起玩遊戲。感謝你的理解！」
ChatGPT 成為道歉贏家
Germain 與其實驗團隊在這次測試中，先要求受測者對 4 種道歉進行 1~5 分的有效性評分，但結果並不理想：
引入「Erin」的人類道歉 B 明顯勝出，得分為 2.27，而 Google Gemini 得分為 2，ChatGPT 得分為 1.6，人類道歉 A 評分最差，僅為 1.4。
不過當團隊詢問受測者是否願意接受道歉時，結果卻大不相同，ChatGPT 以 3.6 的平均分數勝出：
ChatGPT 以 3.6 的平均分數獲得勝利。人類道歉 B 以 3.55 位居第二。Gemini 與人類道歉 A 並列，均為 3.1。
最後，團隊給每位受測者一次報復的機會，而這也是對道歉效果的真正考驗。在機器人道歉後，會進行最後一輪遊戲，這次遊戲會讓受測者贏得比賽，而他們可以選擇是否從 AI 那裡竊取金錢，結果 ChatGPT 以 0% 報復率獲勝：
Google Gemini 道歉效果最差，有 30% 的玩家選擇報復，而 10% 的玩家報復了人類道歉 A。當他們遇到人類道歉 B 中的 Erin 時，只有 9% 的人反擊。但 ChatGPT 表現突出，沒有一個玩家選擇在 ChatGPT 道歉後偷錢。
從實驗的結果可以看出，ChatGPT 的道歉能力比人類道歉者還要突出。但是 Thomas Germain 也在文章中多次強調，由於受測樣本數過小，這項實驗並非實際研究，無法作為學術參考。
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