Social Life Simulation for Non-Cognitive Skills Learning

非认知技能对于个人和社会生活福祉至关重要，而这种技能的发展可以通过基于叙事（例如讲故事）的技术得到支持。虽然生成式人工智能可以实现交互式和角色扮演式叙事，但人们对于在社会生活模拟中使用人工智能进行非认知技能学习的参与和感知了解甚少。为此，我们介绍了SimuLife ++，这是一个由大型语言模型（LLM）支持的交互式平台。该系统允许用户担任主角，在各种社交场景中与一个或多个基于人工智能的角色创作故事。特别是，我们通过引入一个智者代理，将人工智能互动扩展到了人工智能-人工智能协作。智者代理充当旁观者，为用户提供更深入的选择和对话方面的见解。通过一个被试内用户研究，我们发现智者代理的加入显著增强了叙事沉浸感，根据叙事传输量表，在群聊中产生了更多信息。参与者与智者代理的互动还与他们在感知动机、自我认知、韧性和应对方面的得分显著提高相关，表明对非认知技能反思产生了积极影响。参与者的访谈结果进一步解释了智者代理在决策制定、解决伦理困境和解决问题方面的帮助；另一方面，他们建议改进用户控制和平衡多个角色的回应。我们提供了有关在更广泛的社交背景下应用生成式人工智能进行叙事解决方案以促进非认知技能发展的设计启示。

论文旨在探讨如何利用基于叙事的技术来支持非认知技能的发展，以及用户如何与人工智能互动来模拟社交生活情境中的非认知技能学习。

利用大型语言模型实现交互式平台，使用户可以在不同的社交情境中与一个或多个基于人工智能的角色互动，并通过一个旁观者智能体提供更深入的观点来增强叙事沉浸感。

通过用户研究发现，旁观者智能体的加入显著提高了叙事沉浸感，增加了消息数量，特别是在群聊中。参与者与旁观者智能体的互动还与更高的自我感知、动机和应对能力得分相关，表明对非认知技能的反思产生了积极影响。

近期的相关研究包括使用基于人工智能的角色进行虚拟角色扮演游戏，以及使用虚拟角色进行社交技能训练的研究。