Présentation
Les chercheurs ont étudié comment les enfants interagissent avec les chatbots basés sur les modèles de langage large (LLM) et ont constaté que les enfants tendent à attribuer des traits humains à ces systèmes non humains. Cette tendance, appelée anthropomorphisme, est étudiée dans 35 études empiriques publiées entre 2022 et 2025.
Facteurs de l'anthropomorphisme
Les résultats montrent que la construction de personnages humanoïdes, le soutien adaptatif, la compagnie de soutien et la conception non humaine incarnée sont les principaux facteurs qui conduisent les enfants à interagir de manière anthropomorphique avec les chatbots LLM. Ces facteurs sont essentiels pour comprendre comment les enfants perçoivent et interagissent avec ces systèmes.
Conséquences de l'anthropomorphisme
Les études ont également identifié cinq conséquences de l'anthropomorphisme, notamment des réponses sociales et morales paradoxales, une conscience dualiste à propos des chatbots, la formation de liens sociaux divers, l'exploration des limites sociales et l'attribution de récits humains aux ruptures de conversation. Ces résultats soulignent les avantages et les risques potentiels de l'anthropomorphisme dans les interactions entre les enfants et les chatbots LLM.
Implications pour la conception et le développement
Les conclusions de cette étude systématique peuvent éclairer la conception et le développement futurs des chatbots LLM destinés aux enfants, en mettant l'accent sur la promotion de interactions durables qui répondent aux besoins de développement des enfants. Les concepteurs et les développeurs doivent prendre en compte les facteurs qui influencent l'anthropomorphisme et les conséquences potentielles de ces interactions pour créer des systèmes qui soutiennent le bien-être et le développement des enfants.
