论文信息

论文标题： Families’ Vision of Generative AI Agents for Household Safety Against Digital and Physical Threats
论文作者： Zikai Wen, Lanjing Liu, Yaxing Yao - JHU
论文链接： https://dl.acm.org/doi/10.1145/3757598
论文关键词： HCI, AI&Privacy

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研究背景

随着数字技术和智能设备的普及，家庭安全问题呈现出数字安全与物理安全高度交织的特征。青少年尤其面临以下风险：

• 数字空间中的网络霸凌、性骚扰、诈骗、虚假信息、数字成瘾；
• 现实世界中的交通安全、家庭事故与健康紧急情况。

这些风险具有三个显著特征：

1. 发生隐蔽、变化迅速；
2. 家长难以及时察觉；
3. 青少年往往不愿主动向父母披露。

现有家庭安全技术（如家长控制软件、监控应用）主要基于监控与限制逻辑，其结果往往是：

• 强化亲子权力不对等；
• 破坏信任关系；
• 诱发青少年规避、对抗行为。

论文中指出 安全技术若忽视家庭关系与青少年自主性，反而可能削弱安全本身。

当下 GenAI 和 AI Agent 的到来为研究带来新的角度，既有研究显示：

• 青少年愿意与 AI 进行自然语言互动；
• AI 有时被视为“非评判性”的倾诉对象；
• 具备记忆与自治能力的 AI agent 可能长期嵌入家庭生活。

所以本文提出核心研究视角：

不将 GenAI 视为监控工具，而是将其视为家庭支持者与协作者。

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研究问题

论文围绕以下三个研究问题展开：

• RQ1： 父母与青少年如何在家庭语境下理解 AI agent 的角色？
• RQ2： 家庭希望 AI agent 如何参与家庭安全管理？
• RQ3： 哪些深层需求与顾虑塑造了家庭对 AI agent 的态度？

这些问题聚焦于用户心智模型（mental models），而非技术可行性。

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研究方法

论文采用两阶段定性研究设计：

Phase 1：个别访谈（Individual Interviews）

• 父母与孩子分开进行；
• 了解其对 GenAI 的现有使用、理解与安全认知。

Phase 2：家庭共设计会话（Family Co-design Sessions）

• 父母与孩子共同参与；
• 想象并设计未来具备 agentic 能力的 AI 系统；
• 重点讨论角色分工、数据需求与隐私边界。

参与者

• 13 对亲子 dyads；
• 青少年年龄 13–15 岁；
• 研究对象主要来自美国中产家庭。

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研究发现

RQ1 AI Agent 的家庭角色想象

家庭并非从“功能模块”角度理解 AI，而是通过熟悉的家庭照护角色来理解 AI agent。作者总结出三类核心角色：

Household Manager（家庭管家）

• 管理邮件、日程、家务；
• 顺带识别诈骗、异常消费、家庭安全隐患；
• 安全功能以“日常协助”的形式自然嵌入。

Private Tutor（私人教师）

• 提供个性化学习辅导；
• 延伸至数字素养、虚假信息识别、驾驶安全教育；
• 安全被理解为一种“可学习的能力”。

Family Therapist（家庭治疗师）

• 情绪支持、冲突调解；
• 为网络霸凌、性内容等敏感议题提供私密空间；
• 被部分青少年视为比父母更“非评判性”的倾诉对象。

RQ2 安全功能的情境化嵌入

论文发现：家庭并不会主动讨论“安全系统”，而是在讨论日常功能时自然引出安全需求。作者归纳了：

• 6 类数字威胁（诈骗、霸凌、性暴力、成瘾、虚假信息等）；
• 3 类物理威胁（交通、家庭事故、健康紧急情况）。

这些威胁分别被映射到不同 AI agent 的日常职责中，而非集中到单一“安全 agent”。

RQ3 隐私、信任与家庭沟通

Agent 级隐私边界

家庭强烈反对不同 AI agent 自动共享信息，即便它们属于同一系统。特别是：therapist agent 的信息不应自动传递给父母或其他 agent。

代际差异

• 青少年：更信任 AI 的非评判性；
• 父母：更担忧数据滥用与隐私泄露。

AI 不应取代亲子沟通

家庭一致认为：AI agent 应当促进而非替代父母与孩子之间的直接沟通。

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设计框架与理论贡献

基于上面的研究，作者提出一个多 AI agent 系统框架，每个 agent 扮演不同照护角色，并通过“talk / manage / teach”路径与家庭成员互动。

该框架要遵循四项隐私设计原则：

1. Memory Segregation：不同 agent 维护独立记忆；
2. Conversational Consent：通过自然语言征求数据共享同意；
3. Selective Sharing：仅共享必要信息；
4. Progressive Memory：敏感数据随时间淡出。

该框架扩展了 Communication Privacy Management (CPM) 理论在多 agent 系统中的适用性。

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伦理风险与研究局限

潜在风险

• 情感支持“幻觉”；
• 过度依赖 AI；
• 责任转移；
• 文化与家庭价值误判。

研究局限

• 样本规模小且同质；
• 基于想象而非真实部署；
• 年龄段有限；
• 技术发展快速，认知可能变化。

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总结

本文通过定性研究揭示了家庭对 Generative AI agent 的真实期待：安全不应是监控，而应是嵌入日常照护角色中的协作支持。论文提出的多 agent 框架与隐私原则，为未来家庭 AI 系统设计与 Agent Safety 研究提供了重要的人本参考。

对未来的研究方向有以下参考：

1. Agent Memory 的隐私设计，与本文提出的四项标准结合。
2. 对齐本文提出的 MAS 框架设计和实现特定的 AI Agent demo。
3. 为保证家庭隐私等需求，是否应该提出全流程，包含系统实现与形式化安全分析，等覆盖 agent 全生命周期的 理论指导框架。