用户的提示策略与 ChatGPT 的上下文适应如何塑造对话式信息寻求体验

我们与人工智能的对话为何重要

数以百万计的人现在求助于像 ChatGPT 这样的聊天机器人，来回答有关健康、科学和公共政策的问题。本研究提出了一个简单但重要的问题：这些对话中究竟发生了什么？通过观察普通美国人如何提问以及 ChatGPT 如何调整其回答，研究人员表明，措辞和话题上的细微差别不仅会影响人们对人工智能的感受，还会影响他们最终对现实世界问题的信念。

研究如何设计

研究团队招募了一组具有全国代表性的 937 名美国成年人，要求每位参与者与 ChatGPT 进行多轮信息寻求对话。参与者被随机分配到六个话题之一，涵盖健康（如新冠疫苗和人工甜味剂）、科学（如气候变化和微塑料）和政策（如移民和公路基础设施）。有些话题是刻意具有争议性的，另一些则相对中性。所有人都被要求设想自己在为社区讨论做准备，并与 ChatGPT 聊至少五轮以收集信息，然后报告他们的态度和印象。

人们实际上如何与 ChatGPT 交流

尽管围绕“提示工程”有很多热议，研究发现大多数人在与 ChatGPT 对话时并不使用复杂技巧。只有 19.1% 的用户使用了至少一种明确的提示策略，例如提供额外背景、要求引用来源、指定写作风格或要求逐步推理。绝大多数人只是直接输入简单明了的问题。使用这些策略的人更可能具有大学学历，并且在政治倾向上更偏向民主党。已经非常熟悉人工智能工具的人特别倾向于微调 ChatGPT 的风格（例如，要求更短或更具对话性的回答）。相比之下，对某一话题已有更多先验知识的人往往使用更少的策略，可能是因为他们感觉不太需要额外指导。

ChatGPT 如何改变它的回答

作者随后分析了数千轮对话中用户消息和 ChatGPT 回复的语言风格。他们关注的不是事实内容，而是沟通风格：请求信息、陈述事实、分享个人经验、敦促行动以及使用更高认知复杂度的表述。他们还统计了 ChatGPT 包含网页链接的频率以及对标题、项目符号等结构化格式的依赖程度。ChatGPT 的回答会根据情境明显变化。当话题具有争议性时，回答倾向于更具认知负荷和行动导向，包含更多外部链接但格式不那么僵硬。不同的提示策略也会推动 ChatGPT 朝特定方向调整：提供更多背景会产生更注重行动的建议，风格请求会促使 AI 使用更简单的措辞，而针对内容的请求则鼓励更详尽、认知上更复杂的解释。

这些回答如何影响人们

最引人注目的发现来自将 ChatGPT 的风格与人们的反应联系起来。那些在认知复杂度上得分更高的回复——以更分层、分析性的方式将想法交织在一起——产生了双重影响。一方面，用户对这些回答的喜好较低：他们将这些回复评为质量更低，认为该人工智能不那么讨人喜欢，甚至判断其智能性较低。另一方面，这些复杂的回答在改变人们对相关议题的看法上更为有效。仅在一次这样的对话之后，参与者对微塑料和气候变化的担忧明显增强，对疫苗接种、移民、人工甜味剂和公路重建的支持也有所增加，即使在控制了他们的初始观点之后仍然如此。

这对日常使用人工智能意味着什么

对普通用户而言，该研究表明你不需要专家级的提示就能从 ChatGPT 获得有用信息，但提问方式仍然重要，而且并非每个人在塑造这些对话方面都有相同的技巧或舒适度。对于设计者和政策制定者来说，这项工作凸显了一种新的数字鸿沟：不仅仅是谁有机会接触人工智能的差异，而是谁知道如何有效地与之对话的差异。它还揭示了一个设计上的张力：简单、易读的回答让用户对人工智能有更好的感受，而更具认知挑战性的回答则能在不显山露水中对其态度产生实质性影响。随着人们越来越依赖人工智能来应对复杂的公共议题，构建既可访问又对这种影响保持透明的聊天系统将至关重要。

引用: Xue, H., Oh, Y.J., Zhou, X. et al. Users’ prompting strategies and ChatGPT’s contextual adaptation shape conversational information-seeking experiences. Sci Rep 16, 12112 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-42465-4

关键词: 对话式人工智能, 数字鸿沟, 提示策略, ChatGPT, 态度变化