本研究探讨了文本生成系统中拟人化行为可能导致的用户过度依赖和情感依赖问题。通过建立干预措施清单和概念框架，提供了减轻这些行为的理论和实证基础，帮助识别和评估不同干预措施的有效性。

本研究探讨用户对大型语言模型（LLMs）错误反应的过度依赖。研究表明，提供解释、来源和展示不一致性可以显著降低这种依赖，促进LLMs的合理使用。