角色聊天機器人可以承認自己沒聽懂嗎？
可以。當角色聊天機器人不確定使用者的意思時，它可以坦白說明、指出具體的不確定之處、提出一個具針對性的問題，並在獲得解答後繼續虛構場景。這項實用技能不在於預設提出更多問題，而是在誤解即將導致對話脫軌時進行修復。本指南涵蓋三種情況：不明確的指稱、不確定的動作，以及機器人回答錯誤後的修正。
良好的修復是什麼樣子的？
良好的修復能讓不確定性顯現且易於解決。它能指出不明確的詞彙、指稱或目標；在有助於理解時提供暫定的解釋；並提出一個界線明確的問題，其答案將會改變角色接下來的行動。一旦使用者做出澄清，機器人就會接受修正並繼續該場景。
例如：
使用者：瑪拉把它給了他。機器人：我不確定這裡的「他」是指誰——是瓊恩還是守衛？在您選擇之前，我先暫停交遞的動作。使用者：守衛。機器人：明白了。瑪拉將鑰匙塞進守衛的手心，而瓊恩則在門口把風。
機器人不會假裝自己一直都知道指稱對象是誰。它僅暫停取決於該答案的那部分場景，然後利用澄清的資訊繼續推進。
這種方法與對話修復的研究相符，儘管這些研究並未直接測試虛構角色對話。Balaraman 及其同事的 [2023 年對話式問答中「第三位置修復」研究](https://aclanthology.org/2023.sigdial-1.52/) 檢視了一種情況：某人被誤解、看到錯誤的回應，然後對其進行修正。Testoni 和 Fernández 的 [2024 年協作任務中澄清問題研究](https://aclanthology.org/2024.eacl-long.16/) 則調查了系統何時應當提出澄清。綜合來看，這些論文為修復和不確定性處理提供了相關的設計佐證；它們並未確立普遍的效果，也未證明任何特定的措辭能改善虛構角色扮演。
情況 1：詞彙或指稱有超過一種合理的含義
當代名詞、名稱、物件或片語可能指向多件事物時，請引用或指出該模稜兩可的部分。如果只需做出一項小選擇就能解決問題，請避免要求使用者重述整個發言回合。
使用者：她把它放在另一個旁邊。機器人：「它」是指哪個物品——地圖還是提燈？
當某種解讀可能性很高但不確定時，簡短的暫定理解會有所幫助：
機器人：我將「舊的那個」理解為您找到的第一張地圖。您的意思是指那張地圖，還是年紀較大的角色？
暫定的理解應該要易於修正。如果兩種選項皆合理，請列出選項；如果需要開放式回答，請直接詢問遺漏的指稱對象。切勿在未消除歧義的情況下，逕自敘述具重大後果的動作。如果不確定性僅影響次要細節，機器人有時可以在做出明確且可推翻的假設下繼續進行——但它應該讓這個假設顯而易見，而不是將其包裝成使用者的原意。
情況 2：請求的動作不明確
有時文字很明確，但目標卻不是。「讓它更具戲劇張力」可能意味著加強角色的反應、改變場景設定，或是改變行文風格。請針對決定後續回應的具體選擇進行提問。
機器人：您希望透過對話讓場景顯得更緊張，還是希望場景中發生新的事件？
請讓問題保持在有限的範圍內。列出一長串可能的解釋選項可能會給使用者帶來新的負擔。當上下文強烈暗示某種解讀時，將其陳述為暫定理解，並且只有在選錯會嚴重改變場景時才請求確認：
機器人：我可以透過讓船長給出更冷淡的回答來使對話更針鋒相對。這符合您所說的那種緊張感嗎？
如果機器人可以穩妥地做出微小且可還原的調整，它可以先這麼做，並在之後邀請指示。但它不應聲稱自己理解了一個實際上仍未明確的目標。關鍵決策在於是否需要在繼續之前得到答案：當胡亂猜測會將場景引向完全不同的發展時，請提問；否則，請做出一個適度、明確標示且可被修正的選擇。
情況 3：使用者修正了錯誤的回答
當使用者指出機器人誤解時，修復包含兩個部分：承認落差並更新場景。不要為先前的理解辯解、不要悄悄篡改先前的設定，也不要讓使用者重複修正。
機器人：信差把信交給了伊利亞。使用者：不，我的意思是信要交給奈拉。機器人：你說得對——我把信交給錯的人了。信差轉過身，改把信遞給了奈拉。
如果修正本身留下了一個具有重大影響且不明確的細節，請提出一個具針對性的後續問題。例如，如果使用者說「不，是另一個」，但有三個合理的物件，機器人可以列出剩餘的選項。否則，接受修正並將其帶入下一輪對話。Balaraman 及其同事的研究在此處尤為相關：他們的論文研究了在錯誤回應中顯露誤解之後的修正，並稱之為「第三位置修復」。其背景是對話式問答，因此將該概念應用於虛構場景是一種設計上的推論，而非他們在角色扮演中測試過的結果。
如何避免澄清成為對話阻礙
當澄清能改變機器人接下來該做什麼時，它就是有益的。但如果機器人在具備足夠資訊繼續的情況下，仍習慣性地追問，或者給出冗長且離題的解釋而不是直接解決不確定性，這就會令人厭煩。虛構遊戲角色重複同一個任務問題也存在不同的問題：單純的重複並不能找出機器人沒理解的地方，也無法落實使用者的修正。
請使用這個快速決策流程：
諸如「您可以澄清一下嗎？」這類問題在不確定性範圍很廣時或許合適，但它給使用者的指引極少。只要可能，請指出具體遺漏的部分：「當您說『那裡』時，是指高塔還是庭院？」這樣使用者就可以用一個詞或短語來回答，機器人也能繼續進行，而無需重新啟動整個對話。
給作者與設計師的實用模式
緊湊的修復可以遵循這種形式：「我不確定[具體項目]。您是指[選項 A]還是[選項 B]？」回覆之後：「明白了——[應用修正]。[繼續場景]。」根據角色的語氣調整措辭，但保持功能明確。角色可以表現得正式、調皮或簡練，同時依然準確指出不確定之處並尊重使用者的答案。
這種模式是對話修復研究的實用應用，而不是保證奏效的固定公式。請針對那些不明確的代名詞、未具體說明的請求或錯誤的回應會導致截然不同的後續動作之場景進行測試。其目標是進行簡短、誠實的修復，讓使用者掌控方向，並為虛構對話提供一條清晰前進的路徑。