Увеличение задержки также влияет на интерпретацию поведения системы. Более медленный ответ чаще воспринимается как результат "обдумывания", что повышает субъективную оценку глубины и качества. Быстрые ответы в сравнении чаще оцениваются как менее проработанные или менее надёжные.
При этом различия в задержке не приводят к существенным изменениям в поведении пользователей. Структура взаимодействия, формулировка запросов и частота обращений к системе в среднем остаются сопоставимыми между условиями с разной задержкой ответов.
В диапазоне экспериментальных условий (2, 9 и 20 секунд) наивысшие оценки качества наблюдаются при средней задержке около 9 секунд. При 20 секундах эффект частично снижается, однако оценки остаются выше, чем при минимальной задержке.
Исследователи проводят параллель с человеческими диалогами, где паузы в ответах обычно интерпретируются как индикатор когнитивной нагрузки или более сложного процесса формулирования мысли. Аналогичным образом пользователи переносят это на взаимодействие с ИИ, трактуя задержку как признак "обдумывания", хотя в случае систем ИИ она обусловлена технической латентностью, а не когнитивным процессом.
Исследование: Felicia Fang-Yi Tan, Moritz A. Messerschmidt, Wen Yin, and Oded Nov. 2026. The Impact of Response Latency and Task Type on Human-LLM Interaction and Perception. In Proceedings of the 2026 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems (CHI ’26), April 13–17. 2026, Barcelona, Spain. ACM, New York, NY, USA, 17 pages. DOI: 10.1145/3772318.3790716 arXiv:2604.06183