株式會社PKSHA Technology與東北大學語言AI研究中心共同研究，探討「認知風格」在大型語言模型（LLM）對話模擬中對說服對話行為的影響。認知風格是指接受資訊、思考及判斷的傾向。本研究特別著重於認知需求、認知閉合需求與最大化傾向等三項特性。過去的模擬多以性格特性設定對話對象，鮮少驗證認知風格的影響。本研究利用超過2,000名真實人物數據，將上述三項特性納入LLM模擬器中進行分析。結果顯示：探討條件與根據的發言傾向增加；條件滿足即接受說服的行為增加；且認知風格強度與發言傾向之間存在顯著相關性。本研究成果將於2026年6月10日在人工智慧學會全國大會（JSAI2026）的壁報議程中發表。未來，PKSHA計畫將此研究發現應用於其對話AI解決方案「PKSHA AI Agents」，透過模擬驗證不同認知風格對應的最佳對話內容與提示方式，進一步提升對話設計與評估的精確度。

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