"Not Human, Funnier": How Machine Identity Shapes Humor Perception in Online AI Stand-up Comedy
作者: Xuehan Huang, Canwen Wang, Yifei Hao, Daijin Yang, Ray LC
分类: cs.HC, cs.AI
发布日期: 2026-02-13
备注: 27 pages, 5 figures. Conditionally Accepted to CHI '26
💡 一句话要点
利用机器身份进行AI脱口秀：提升在线AI喜剧的幽默感知
🎯 匹配领域: 支柱六：视频提取与匹配 (Video Extraction)
关键词: AI喜剧 机器身份 人机交互 自然语言生成 幽默计算
📋 核心要点
- 现有AI喜剧生成系统缺乏对AI自身身份的利用，限制了其幽默表达能力。
- 论文提出基于机器身份的AI喜剧代理，通过强调AI的独特性来增强幽默感。
- 实验表明，相比于基线GPT模型，该代理在人类观众中获得了更高的幽默评价。
📝 摘要（中文）
聊天机器人正越来越多地应用于以前由人类演员占据的领域，例如喜剧。无论是使用ChatGPT的普通大众，还是基于研究的LLM系统，都在尝试创作幽默内容。通过对专业喜剧演员的初步访谈和对人类脱口秀喜剧的视频分析，我们发现人类表演者经常利用他们的种族、性别、社区和人口统计学身份来进行笑话创作。这表明AI自身的身份是否可以增强AI为人类观众生成幽默内容的能力。我们设计了一个基于机器身份的代理，该代理利用其作为AI的身份以在线表演形式讲笑话。对人类观众（N=32）的研究表明，基于机器身份的代理比基线GPT代理更有趣。这项工作提出了人机集成系统的设计思路，该系统明确地将AI用作其自身独特的身份，而不是人类的替代品。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决AI生成喜剧时，如何有效利用AI自身的特性来提升幽默感的问题。现有方法通常将AI视为人类的模仿者，忽略了AI作为独立主体的独特身份，导致生成的喜剧内容缺乏新意和吸引力。
核心思路：论文的核心思路是，将AI的“机器身份”作为一种资源，让AI在喜剧表演中明确地展现其非人类的本质，从而创造出更具反差感和幽默感的内容。这种思路借鉴了人类喜剧演员利用自身身份（如种族、性别）进行创作的经验。
技术框架：该研究设计了一个基于机器身份的AI喜剧代理。该代理在在线表演环境中，以AI的身份讲述笑话。研究人员首先通过对专业喜剧演员的访谈和视频分析，了解人类喜剧中身份表达的模式。然后，他们将这些模式应用于AI喜剧代理的设计中，使其能够利用自身作为AI的身份来构建笑话。
关键创新：该研究的关键创新在于，它首次提出了将“机器身份”作为AI喜剧创作的重要元素。与以往将AI视为人类模仿者的研究不同，该研究强调了AI的独特性，并探索了如何利用这种独特性来增强喜剧效果。
关键设计：论文中没有详细描述具体的参数设置、损失函数或网络结构等技术细节。研究重点在于概念验证，即证明基于机器身份的AI喜剧代理能够比基线模型产生更幽默的内容。基线模型采用的是未经特殊设计的GPT模型。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
研究结果表明，基于机器身份的AI喜剧代理在人类观众中获得了比基线GPT代理更高的幽默评价。具体来说，参与者认为该代理的笑话更有趣，更具创意。这项研究证明了利用AI自身身份进行喜剧创作的有效性。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种人机交互场景，例如AI助手、虚拟角色和在线娱乐平台。通过赋予AI独特的身份和幽默感，可以提升用户体验，增强人机之间的情感连接。未来，该研究还可以扩展到其他创意领域，例如AI写作、AI音乐创作等。
📄 摘要（原文）
Chatbots are increasingly applied to domains previously reserved for human actors. One such domain is comedy, whereby both the general public working with ChatGPT and research-based LLM-systems have tried their hands on making humor. In formative interviews with professional comedians and video analyses of stand-up comedy in humans, we found that human performers often use their ethnic, gender, community, and demographic-based identity to enable joke-making. This suggests whether the identity of AI itself can empower AI humor generation for human audiences. We designed a machine-identity-based agent that uses its own status as AI to tell jokes in online performance format. Studies with human audiences (N=32) showed that machine-identity-based agents were seen as funnier than baseline-GPT agent. This work suggests the design of human-AI integrated systems that explicitly utilize AI as its own unique identity apart from humans.