本研究比较了人类与ChatGPT的多轮对话与人类之间的对话，探讨道德、礼貌和对齐三个合作对话维度的表现。我们收集了15,881段人‑ChatGPT对话和10,784段人‑人对话，使用混合效应模型检验哪些特征能够预测每轮的对齐程度。结果显示，AI能够生成合作交流的表层特征，却缺乏支撑这些特征的社会结构。道德输出更像是预设而非协商产生；温暖表达缺乏对面子敏感性；语言收敛随对话进行持续下降。更重要的是，传统上促进人际适应的机制在AI交互中出现逆转：在人类对话中，含糊和软化语言会提升对齐，而在AI对话中却降低对齐；而“纯洁性”框架在人类对话中导致分歧，却使用户向AI靠拢。能够让用户主导交流的agency是两类交互中最稳健的对齐预测因子，而最新模型的道德自信下降并未带来更好合作。总体来看，AI复制了合作的表层形式，却缺乏人类之间的相互适应，且人类适应机制在AI情境下可能产生相反效果，这表明仅关注单轮行为不足以保证整体交互成功。
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