How humorous is AI? Exploring ChatGPT's role in humor generation and human-AI interaction
Notice bibliographique
Résumé
The rapid evolution of artificial intelligence has raised important questions about its ability to replicate nuanced human cognitive functions -- particularly humor generation. This research investigates GPT-4o, an advanced language model, focusing on its capacity to generate humor, how it compares to human-generated humor, and its potential applications in human-AI interaction. The main variables include humor generation, coping, strategy, and interpersonal conflict. We hypothesize that GPT-4o outperforms humans in humor generation and can help individuals manage interpersonal conflicts by effectively using humor, based on a theoretical framework that integrates humor theory and human-AI interaction models. Drawing on data from a racially diverse sample from the U.S. the research employs experimental methods across four studies. Study 1 compares GPT-4o and human humor generation using textual and visual prompts. Study 2 examines how social context (positive vs. negative) influences humor coping strategies in both AI and human responses. Study 3 identifies the most effective humor types in negative social contexts. Study 4 explores GPT-4o's role in managing interpersonal conflict through humor in human-AI interaction. Findings reveal that GPT-4o excels in generating sentence-based humor, particularly in response to negative social contexts, and outperforms humans in humor coping strategies. In response to negative contexts, both humans and GPT-4o identify self-enhancing humor as the most effective strategy. Furthermore, GPT-4o demonstrates effectiveness in conflict resolution, as evidenced by positive feedback from both humor senders and recipients. These results offer theoretical and practical insights into AI's emerging role in emotional support, stress reduction, and socially sensitive communication. • GPT-4o outperforms humans in text-based humor but not image-based humor. • GPT-4o generates better humor than humans, especially in negative situations. • Self-enhancing humor is the most effective strategy for both GPT-4o and humans. • Senders and recipients rated GPT-4o's humor funniest, most effective and likable.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».