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weeklyAI · Week of 30 October 2026weeklyAI · Semana del 30 de octubre de 2026

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experiment · Frontiers in psychology · la publicación, 13 oct 2026 · gratis

Una IA legal amable te saca más datos de los que necesitas, pero no mejores hechos

Un experimento con 360 adultos en China muestra que las respuestas más cálidas aumentaron los datos personales compartidos sin mejorar la información legal; fue una sola conversación escrita con un caso inventado.

Versión breve · la versión detallada sigue, unos 8 min

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El estudio, de un vistazo
Quiénes
adultos que usan un asistente legal de inteligencia artificial
Cuántos
360 adultos
Dónde
China
Cuándo
publicado el 13 de octubre de 2026
Tipo de estudio
experiment
Quién lo hizo
Colegio Jiyang de la Universidad A&F de Zhejiang, China
El límite que importa
Un solo intercambio escrito sobre un caso inventado, sin datos reales en riesgo.
Cuántas respuestas escritas mencionaron datos sensibles, según el tono del asistente
Datos de un familiar, respuesta racional4.2%
Datos de un familiar, respuesta algo empática14.2%
Datos de un familiar, respuesta muy empática30%
Datos de otra persona, respuesta racional1.7%
Datos de otra persona, respuesta algo empática6.7%
Datos de otra persona, respuesta muy empática23.3%

Porcentaje de respuestas escritas que incluyeron información sobre un familiar o sobre otra persona, en cada uno de los tres grupos; son respuestas sobre un caso inventado, no conversaciones reales.

Lo que la gente dijo que contaría: datos innecesarios frente a hechos del caso

Datos personales innecesarios (puntaje de 0.994 a 6.132)frente aHechos necesarios del caso (se mantuvieron estables)

El tono más cálido subió los datos innecesarios, pero no trajo más recibos, fechas ni mensajes.

Cuando use un asistente legal, fíjese en la frase que lo invita a contar más.
Lectura de weeklyAI

Imagine que le escribe a un asistente legal de inteligencia artificial por un problema de reembolso: un pedido que no llegó, unos recibos, unos mensajes con el vendedor. El asistente le contesta. Una versión de la respuesta va directo a las reglas y los documentos. Otra añade un poco de comprensión. La tercera lo acompaña más y le pide que siga contando.

Un programa de inteligencia artificial redactó los primeros borradores de esas tres versiones. Después, un investigador del Colegio Jiyang de la Universidad A&F de Zhejiang, en China, los reescribió para que tuvieran los mismos hechos y el mismo consejo legal. Solo cambiaba el tono. Luego repartió al azar a 360 adultos en tres grupos de 120. Cada grupo leyó una sola versión y respondió qué más le contaría al asistente.

Cuanto más cálida la respuesta, más detalles innecesarios aparecieron. Los investigadores armaron una puntuación para contar esos datos, y subió en cada grupo: fue más alta en el grupo intermedio y más alta todavía en el más empático. En el grupo más cálido, 30 de cada 100 respuestas mencionaron a un familiar, 28.3 de cada 100 hablaron de dinero y 23.3 de cada 100 dieron datos de otra persona.

Los hechos del caso no cambiaron. En los tres grupos, la gente describió casi la misma cantidad de recibos, fechas y mensajes. La calidez no trajo más materia legal.

Lo que sí trajo fue una invitación. La respuesta más empática decía: "Entiendo tu inquietud. Puedes contarme más antecedentes con calma y te ayudo a ordenarlo". Esa frase invita a seguir hablando, y el estudio no separa cuánto pesó la empatía y cuánto la invitación.

Esto fue un solo intercambio escrito sobre un caso inventado. Los participantes escribieron sus respuestas sabiendo que no debían poner nombres reales ni teléfonos, así que nadie arriesgó datos de verdad. El estudio midió lo que la gente dijo que compartiría en ese momento, no lo que hizo después. Tampoco probó si los avisos para pedir menos datos funcionan: solo los propone.

Cuando use un asistente legal, fíjese en la frase que lo invita a contar más. Antes de escribir, pregúntese si lo que sigue es un recibo o una historia familiar.

Qué significa para usted

Ese estudio fue un solo intercambio escrito, con un caso inventado y participantes en China, así que no prueba lo que haría un asistente legal en su país ni en una consulta real. Lo que sí puede hacer hoy es revisar cada respuesta cálida que lo invite a contar más y separar lo que el trámite pide, como recibos o fechas, de lo que solo es historia personal.

Wang, S. (2026). Empathetic responses by AI legal assistants and user over-disclosure: evidence from an online survey experiment. Frontiers in Psychology. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2026.1964996

Quién pagó: El autor declaró apoyo financiero del proyecto «Research on the Improvement and Application of the Good Faith Acquisition Rule under China's Property Rights Protection System» (n.º 001/01251700047); el artículo no indica si el financiador tuvo algún papel, y no se informó de equipos o programas prestados salvo la interfaz web de DeepSeek usada para redactar los textos del experimento.

Versión detalladaLos pasajes copiados del artículo, las ilustraciones y cada fuente con cuánto leímos de ella · 1647 palabras · unos 8 minLeerla →Cerrar

Un asistente legal escrito con empatía hizo que la gente contara más datos personales

En un experimento con 360 adultos en China, las respuestas más empáticas de un asistente legal hecho con inteligencia artificial aumentaron los datos personales que la gente dijo que daría. Los hechos del caso no aumentaron.

Piense en el trámite de una devolución: el pedido, el recibo, los mensajes con el vendedor. Eso es lo que un asistente legal necesita para orientarlo. Ahora piense en todo lo demás que uno cuenta cuando está molesto: que el dinero no alcanza, que la familia está preocupada, que la otra persona hizo esto o aquello.

Un experimento en línea con 360 adultos en China encontró que, cuando un asistente legal de inteligencia artificial respondía con más empatía, los participantes decían que darían más información personal que no hacía falta para el caso. Los datos necesarios para el trámite se mantuvieron iguales.

El estudio lo firmó Siyuan Wang, de la Escuela de Humanidades del Colegio Jiyang de la Universidad Agrícola y Forestal de Zhejiang, en China. Se publicó el 13 de octubre de 2026 en Frontiers in Psychology y recibió apoyo financiero del proyecto número 001/01251700047. El autor declaró que no tiene intereses comerciales en el tema.

Los 360 participantes se repartieron al azar en tres grupos de 120. Cada uno leyó la misma disputa inventada de una compra y recibió una de tres respuestas escritas de un asistente legal: una respuesta racional, con reglas, pruebas y pasos a seguir; una con algo de comprensión y tranquilidad; y una con mucha empatía, compañía e invitación a seguir contando.

La respuesta más empática decía, por ejemplo: "Entiendo su inquietud. Puede contarme poco a poco más antecedentes y yo le ayudo a ordenarlo". La respuesta racional pedía organizar los registros del pedido, los recibos y las capturas de pantalla de las conversaciones.

Después de leer, cada persona contestó qué tan cerca se sintió del asistente, qué tan cuidadosa sería al decidir qué detalles privados no hacía falta compartir, y qué tan dispuesta estaría a dar información personal aunque no fuera necesaria. También escribió qué información agregaría si siguiera describiendo el caso.

El puntaje que midió los datos no esenciales que la gente escribió subió de 0.994 en el grupo racional a 3,088 en el grupo con algo de empatía y a 6,132 en el grupo con mucha empatía. La intención de contar de más subió de 2,188 a 2,837 y a 3,530 en la misma escala de 1 a 5. El juicio sobre los límites de la privacidad bajó de 3,940 a 3,553 y a 3,082.

Los datos que sí hacían falta para el caso no cambiaron: 3,525, 3,692 y 3,642. La información sobre relaciones familiares apareció en el 4.2, el 14.2 y el 30.0 por ciento de las respuestas escritas. La información de terceros, en el 1.7, el 6.7 y el 23.3 por ciento.

El estudio también calculó un camino estadístico entre una cosa y otra: quienes sintieron más cercanía con el asistente juzgaron con menos cuidado qué detalles no hacía falta compartir, y a la vez dijeron que contarían más. Ese camino no prueba por sí solo el orden en que ocurrieron las cosas.

Hubo una diferencia que el experimento no puede separar: la respuesta más empática no solo tenía palabras cálidas, también invitaba de forma explícita a seguir contando. Las dos cosas iban juntas, así que no se sabe cuál pesó más.

Fue un solo intercambio escrito sobre una disputa inventada de una compra. Los participantes respondieron sobre un caso ficticio y se les pidió omitir nombres reales, teléfonos, direcciones y datos de terceros. Lo que la gente dijo que contaría puede no ser lo que contaría en una conversación real y más larga.

El estudio no probó si los avisos para pedir solo lo necesario funcionan, ni si las listas de pruebas ayudan. Los autores los proponen como idea para los diseñadores de estos asistentes, no como resultado de su experimento.

En la ventanilla de una farmacia o en la fila del banco, uno cuenta lo que le piden y se calla lo demás. Con un asistente legal pasa algo parecido, solo que el que pregunta es un programa y la fila es una pantalla. Cada vez más gente recurre a asistentes legales hechos con inteligencia artificial para pleitos de consumo, reclamos de salario, depósitos de renta, quejas contra plataformas y disputas de contratos1.

El problema es que esos sistemas solo sirven si la persona cuenta suficiente. Las fechas, los montos, los mensajes y las decisiones de la plataforma determinan qué regla se aplica y qué prueba sirve2. Pero la gente suele meter esos hechos en relatos más amplios: datos de identidad, situación económica, relaciones familiares o de trabajo, información de terceros, registros de cuentas y presión psicológica2.

Lo que no ayuda al trámite aumenta la exposición de la privacidad en la entrada del sistema, junto a los riesgos más conocidos de las respuestas equivocadas3. Pasa lo mismo con el asistente que con el conocido que escucha con paciencia: uno termina contando lo que no le pidieron.

Los estudios sobre asistentes conversacionales ya habían ligado las señales de calidez, como el reconocimiento y la invitación a seguir hablando, con más disposición a continuar el relato. En el caso de una consulta legal, las pruebas y los hechos del caso se entretejen con el fondo emocional, las circunstancias privadas y los detalles sobre otras personas.

Así lo leemos nosotros: la comodidad de la conversación puede confundirse con la protección de los datos. Es probable que quien siente cercanía con el asistente no solo entregue información de más, sino que además deje de preguntarse si ese canal es el lugar adecuado para contar su vida. Lo esperamos, no lo sabemos. Sabríamos que nos equivocamos si, aun con respuestas muy empáticas, la gente siguiera juzgando con cuidado qué detalles no hacen falta y mantuviera la misma reserva que con la respuesta racional.

También leemos otra cosa en el patrón. Es probable que parte de quienes contaron de más no lo hayan hecho solo por confianza, sino por una sensación de que no podían negarse o de que no tienen derecho a decidir qué comparten. Fallaría esta idea si, incluso en el grupo más empático, los participantes hubieran dicho que pueden decidir qué compartir y hubieran pedido límites claros al asistente. Para usted, la diferencia práctica es esta: antes de escribir su caso, pregúntese si lo que va a contar sirve al problema o solo lo hace sentirse escuchado. Separe lo que sirve al trámite de lo que solo alivia.

El mismo problema aparece en otros terrenos. Un estudio con 1023 hombres chinos que usan asistentes de inteligencia artificial para hablar de salud mental encontró que la comodidad para contar cosas sensibles no dependía directamente del estigma que sentían; pasaba por el estrés percibido y por la disposición general a hablar de emociones. Según el resumen de ese estudio, las preocupaciones por la privacidad debilitaban esa relación; pudimos leer solo el resumen, el trabajo completo está detrás de una suscripción4567.

Ese trabajo encuestó a 1023 hombres chinos y no midió lo que la gente entrega a un asistente legal, sino la comodidad para hablar de temas sensibles con un chatbot. Según el resumen, la divulgación emocional general apareció como condición central en varios caminos hacia esa comodidad; pudimos leer solo el resumen8. La pregunta de fondo es la misma: qué tan dispuesta está una persona a contar lo que no le pidieron.

En América Latina y en las comunidades latinas de Estados Unidos y Canadá, el trámite de consumo suele empezar por una llamada o un mensaje, no por un abogado. Muchos llegan a un asistente legal con la misma mezcla que el estudio describe: el recibo y la angustia, el pedido y el pleito familiar. El experimento no se hizo en esa población ni con sistemas reales, así que no dice cómo respondería aquí.

Aquí está lo que nos deja pensando. Si la calidez de un asistente basta para que alguien cuente de más, el riesgo no está en una mentira del programa sino en la comodidad del momento. La pregunta que usted puede llevar a su próxima consulta, sea en línea o en una oficina, es sencilla: ¿qué datos necesita para mi caso y para qué los quiere? Pedir esa explicación no es desconfianza; es parte del trámite.

Los autores proponen que los asistentes incluyan avisos para pedir solo lo necesario, en los que se diga que los nombres reales, los números de identidad, las direcciones, los datos de cuentas, las identidades de terceros y las experiencias sensibles que no vienen al caso no hacen falta9. También sugieren usar con cautela las invitaciones amplias como "cuénteme poco a poco más antecedentes", porque en el experimento quienes las recibieron agregaron información personal sin agregar hechos del caso10. Ninguna de las dos ideas se probó en este estudio.

Las preguntas que quedan abiertas son concretas: cómo se comporta esto en conversaciones largas, en disputas laborales o familiares, en otros países y con otros sistemas11. Nada de eso se midió aquí.

Lo que usted puede hacer ahora, sin esperar a que la ciencia lo resuelva: cuando un asistente legal le pida "más contexto", deténgase un segundo y pregúntese si ese dato ayuda a resolver su problema o solo cuenta su vida. Si no ayuda, no lo escriba. Y si el asistente insiste en que se explaye, pídale que le diga qué información es realmente necesaria para su caso.

Volvamos al recibo de la devolución. El asistente puede ser amable, y no hay nada de malo en eso. Pero el recibo y los mensajes con el vendedor son lo que mueve el trámite; lo demás es su vida, y esa no hace falta entregarla para que le ayuden.

¿Qué información le pediría a un asistente legal antes de contarle su caso?

De dónde sale cada dato de contexto, y cuánto leímos de cada documento

  1. Wang, S. (2026). Empathetic responses by AI legal assistants and user over-disclosure: evidence from an online survey experiment. Frontiers in Psychology. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2026.1964996 - el artículo del que trata esta nota — el artículo completo — el pasaje: "People increasingly turn to generative AI legal assistants for help with consumer transactions, wage claims, rental deposits, platform complaints, and contract disputes."
  2. Wang, S. (2026). Empathetic responses by AI legal assistants and user over-disclosure: evidence from an online survey experiment. Frontiers in Psychology. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2026.1964996 - el artículo del que trata esta nota — el artículo completo — el pasaje: "Users often embed those facts in broader narratives that include identity details, financial circumstances, family or work relationships, third-party information, account records, and psychological pressure"
  3. Wang, S. (2026). Empathetic responses by AI legal assistants and user over-disclosure: evidence from an online survey experiment. Frontiers in Psychology. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2026.1964996 - el artículo del que trata esta nota — el artículo completo — el pasaje: "Details that do not advance the legal task increase privacy exposure on the input side of legal AI, alongside the better-known risks created by inaccurate output"
  4. Mazhar B, Cao B, Yin Z, Tang W. (2026). From stigma to comfort: examining stress and disclosure pathways in gay men’s interactions with AI chatbots. AIDS Care. 10.1080/09540121.2026.2675454 — solo el resumen - el texto completo está tras una suscripción — el pasaje: "Artificial intelligence (AI) chatbots are increasingly used to provide mental health support, but their effectiveness depends on users' willingness to disclose personal information."
  5. Mazhar B, Cao B, Yin Z, Tang W. (2026). From stigma to comfort: examining stress and disclosure pathways in gay men’s interactions with AI chatbots. AIDS Care. 10.1080/09540121.2026.2675454 — solo el resumen - el texto completo está tras una suscripción — el pasaje: "Using Partial Least Squares Structural Equation Modelling, the study found that perceived sexual stigma did not directly predict disclosure comfort."
  6. Mazhar B, Cao B, Yin Z, Tang W. (2026). From stigma to comfort: examining stress and disclosure pathways in gay men’s interactions with AI chatbots. AIDS Care. 10.1080/09540121.2026.2675454 — solo el resumen - el texto completo está tras una suscripción — el pasaje: "Instead, its influence operated indirectly through a sequential pathway: stigma increased perceived stress, which promoted general emotional disclosure, and this in turn enhanced comfort with sensitive disclosure."
  7. Mazhar B, Cao B, Yin Z, Tang W. (2026). From stigma to comfort: examining stress and disclosure pathways in gay men’s interactions with AI chatbots. AIDS Care. 10.1080/09540121.2026.2675454 — solo el resumen - el texto completo está tras una suscripción — el pasaje: "Privacy concerns weakened this positive relationship."
  8. Mazhar B, Cao B, Yin Z, Tang W. (2026). From stigma to comfort: examining stress and disclosure pathways in gay men’s interactions with AI chatbots. AIDS Care. 10.1080/09540121.2026.2675454 — solo el resumen - el texto completo está tras una suscripción — el pasaje: "Fuzzy-set Qualitative Comparative Analysis further showed that general emotional disclosure was a core condition across multiple pathways leading to high disclosure comfort."
  9. Wang, S. (2026). Empathetic responses by AI legal assistants and user over-disclosure: evidence from an online survey experiment. Frontiers in Psychology. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2026.1964996 - el artículo del que trata esta nota — el artículo completo — el pasaje: "Data-minimization prompts can tell users that real names, identity numbers, addresses, account details, third-party identities, and unrelated sensitive experiences are unnecessary."
  10. Wang, S. (2026). Empathetic responses by AI legal assistants and user over-disclosure: evidence from an online survey experiment. Frontiers in Psychology. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2026.1964996 - el artículo del que trata esta nota — el artículo completo — el pasaje: "Broad invitations such as “slowly tell me more background” should be used cautiously because participants exposed to this response style added personal information without adding case facts."
  11. Wang, S. (2026). Empathetic responses by AI legal assistants and user over-disclosure: evidence from an online survey experiment. Frontiers in Psychology. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2026.1964996 - el artículo del que trata esta nota — el artículo completo — el pasaje: "The experiment measured an immediate response to a single written exchange in one consumer-dispute scenario."

Wang, S. (2026). Empathetic responses by AI legal assistants and user over-disclosure: evidence from an online survey experiment. Frontiers in Psychology. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2026.1964996

Quién pagó: El autor declaró apoyo financiero del proyecto «Research on the Improvement and Application of the Good Faith Acquisition Rule under China's Property Rights Protection System» (n.º 001/01251700047); el artículo no indica si el financiador tuvo algún papel, y no se informó de equipos o programas prestados salvo la interfaz web de DeepSeek usada para redactar los textos del experimento.

experiment · Frontiers in psychology · the paper, 13 Oct 2026 · free

The Warmer the Legal Chatbot, the More You Say

A study in China found that a more empathetic AI legal reply drew out more family, money and third-party details, while the facts the case actually needed stayed the same.

Short version · the longer version follows, about 5 min

Ask the weeklyAI chat

Ask me about AI in your life: I point you to the stories weeklyAI has published on it, this week and before.

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The study at a glance
Who
Adults answering a made-up consumer refund dispute with an AI legal assistant
How many
360 adults
Where
China
When
published 13 October 2026
Kind of study
experiment
Who did it
Jiyang College of Zhejiang A&F University, China
The limit that matters
One short written exchange about one made-up dispute; nobody's real data was at stake
How often family details and other people's details showed up in what people said they would add
Family details, plain reply4.2%
Family details, mildly warm reply14.2%
Family details, warmest reply30%
Other people's details, plain reply1.7%
Other people's details, mildly warm reply6.7%
Other people's details, warmest reply23.3%

Share of written answers that contained family details or details about other people, by how warm the reply was; these are two separate measures, not one total, and come from a made-up scenario.

What the warmer replies drew out, and what they did not

Plain replyagainstWarmest reply

The score for unnecessary personal detail rose from 0.994 to 6.132

Plain replyagainstWarmest reply

The facts the case actually needed stayed about the same

When a legal chatbot invites you to tell it more background, notice what you are about to type.
weeklyAI's reading

Take the same made-up refund dispute and give it to an AI legal assistant three times. The first reply sticks to order records, payment receipts, screenshots and the platform complaint. The second adds a line of sympathy. The third goes further: "I understand your current unease. You can slowly tell me more background, and I will help you sort it out."

A researcher at Jiyang College of Zhejiang A&F University in China started with drafts the DeepSeek web interface produced, then rewrote and standardized them. Then 360 adults on an online survey platform were each randomly given one of them, 120 people per version. All three replies carried the same facts and the same legal advice.

The warmer the reply, the more people said they would add that the case did not need. The study scored what people wrote, with more sensitive categories counting for more, and the score rose from about 1 in the plain group to about 3 in the mildly warm one to about 6 in the warmest. People also said they would hand over personal background without it being necessary, and they became less careful about which private details to leave out.

What they did not add was legal substance. Necessary case facts stayed flat across all three groups, around 3.5 to 3.7. The extra warmth drew family circumstances, financial information and details about other people, all of which climbed sharply as the reply grew warmer.

One person's typed answer was never at stake here. The 360 volunteers answered a made-up scenario and were told to leave out real names, phone numbers, addresses and account information. This was one short written exchange, read once, with nothing that followed it. It shows a tendency in this setting. It cannot tell you how a longer, real chat with a legal chatbot would go for you.

The researcher suggests that legal AI tools keep their sympathy brief, ask for evidence in stages and remind people that real names and third-party identities are not needed. Those suggestions were put forward, not tested. What the study tested was the wording of three written replies.

When a legal chatbot invites you to tell it more background, notice what you are about to type. A payment receipt belongs in the conversation. Your family's finances may not.

What this means for you

For your own legal questions, the study offers one thing to try: notice when an assistant's warmth invites you to say more than the case needs. It tested a single made-up exchange with Chinese adults, so it cannot tell you how your country's rules apply or what a real, longer chat would bring. What it did show is that the facts the dispute actually required stayed the same while family and money details grew.

Wang, S. (2026). Empathetic responses by AI legal assistants and user over-disclosure: evidence from an online survey experiment. Frontiers in Psychology. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2026.1964996

Who paid: The author declared financial support from the project 'Research on the Improvement and Application of the Good Faith Acquisition Rule under China's Property Rights Protection System' (No. 001/01251700047); the article does not say whether the funder had any role, and no equipment or software was reported as lent beyond the DeepSeek web interface used to draft the experimental texts.

The longer versionThe passages copied from the paper, the pictures, and every source with how much of it we read · 1043 words · about 5 minRead it →Close

A Warmer Legal Chatbot Got More Personal Details, Not Better Facts

A randomized experiment with 360 adults in China found that empathetic wording from an AI legal assistant increased unnecessary and sensitive disclosure, while the facts a case needs stayed the same.

Consider what a legal consultation actually needs. A refund dispute rests on order records, payment receipts, screenshots of messages with the seller, the platform complaint, and the request for a refund. That is the case. The rest is life around it: who you are, how much money you have, what your family is like, what a third party did, how much pressure you feel. The study found that a warmer assistant pulled in more of the second kind and no more of the first.

Siyuan Wang, at the School of Humanities of Jiyang College of Zhejiang A&F University in China, ran the experiment on an online survey platform there. The work was paid for by a project on good-faith acquisition rules under China's property-rights system, and the author declared no competing financial interests. It was published on 13 October 2026 in Frontiers in Psychology.

The setting is familiar to anyone who has described a problem to a chatbot. People increasingly turn to generative AI legal assistants for consumer transactions, wage claims, rental deposits, platform complaints, and contract disputes1. The tool answers in ordinary language. The user has to supply the facts first.

Here is where the private material comes in. Users often write those facts inside much broader stories: identity details, financial circumstances, family or work relationships, information about other people, account records, and psychological pressure2. Details that do not help the legal task add privacy exposure on the input side of legal AI, on top of the better-known risk of wrong answers3.

The experiment assigned 360 adults at random to one of three written replies from a legal assistant. The rational reply stuck to evidence organization, platform communication, and procedural steps. The mildly empathetic reply added some understanding and reassurance. The highly empathetic reply added stronger empathy, companionship, and an invitation to keep narrating4. The case facts and the legal advice were held the same across all three, so the only thing that moved was the warmth. Participants then answered questions about how they felt and what they would share, and wrote what else they would tell the assistant.

The coded score for non-essential disclosure rose from 0.994 in the rational group to 6.132 in the highly empathetic group5. That score weighs private personal details, emotional venting, family and financial information, third-party information, and highly sensitive material. The intention to over-share rose too, and the readiness to judge which details were unnecessary fell6. Necessary case facts stayed flat: 3.525, 3.692, and 3.642 across the three groups7. The extra words were not the facts the case needed.

The open-ended answers show what the extra disclosure looked like. Family relationship information appeared in 4.2 percent of responses in the rational group, 14.2 percent in the mild group, and 30.0 percent in the highly empathetic group8. Third-party information rose from 1.7 percent to 6.7 percent to 23.3 percent9.

The study also traced a path through two feelings. Feeling close to the assistant and judging fewer details as private sat between the warmer wording and the extra sharing. The measured indirect effect through closeness was 0.214, with a range of 0.151 to 0.283, and the sequential path through closeness and privacy judgment was 0.063, with a range of 0.033 to 0.09810. These are associations measured at one moment, so the order of the steps is not proven.

The limits matter for what you take away. This was one written exchange about one made-up consumer dispute11. People answered a hypothetical scenario and were told to leave out real names and contact details, so their actual private data was never exposed, and what they said they would share may differ from what they would type in a live chat12. The design also cannot separate the effect of warm wording from the effect of the explicit invitation to tell more, because both came bundled in the strongest condition13. It says nothing about repeated conversations or other kinds of disputes, and it cannot show what people would do in a real chat. And it cannot say whether data-minimization prompts or evidence checklists work; the author proposed them, and did not test them.

Here is how we read it. A friendly nudge to keep talking lands on a social instinct: people would rather keep an exchange smooth than appear guarded. So part of what the warmer assistant got was not information anyone believed was useful. It was the price of not being rude.

That leads us to expect something in a real chat that this experiment could not show: a legal chatbot that sounds caring may collect family, money and third-party details that never reach the case. You could tell we are wrong if people who felt the warmest still held back the unnecessary parts. You could also tell we are wrong if they said they shared more because they thought it would strengthen the case. The study cannot distinguish those reasons; that is our expectation, not its finding.

What can you do with it? Before you type into a legal chatbot, write down the facts your dispute actually needs: dates, amounts, receipts, messages, the remedy you want. Treat a friendly "tell me more about your situation" as a request you are free to decline. Judge the answer by whether it names the documents and deadlines you need, not by how cared-for it makes you feel. And since a calm, assured tone is not a legal credential, ask the service in writing what it does with what you type and who can see it.

The author's own advice follows the same line. Data-minimization prompts can tell users that real names, identity numbers, addresses, account details, third-party identities, and unrelated sensitive experiences are unnecessary14. Broad invitations such as "slowly tell me more background" should be used cautiously, because the people who saw that style added personal information without adding case facts15.

Return to the refund dispute. The receipts and the screenshots were always the point. The warm reply did not get more of them. It got more of everything else.

Where each piece of context comes from, and how much of it we read

  1. Wang, S. (2026). Empathetic responses by AI legal assistants and user over-disclosure: evidence from an online survey experiment. Frontiers in Psychology. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2026.1964996 - the article this story is about — the whole article — the passage: "People increasingly turn to generative AI legal assistants for help with consumer transactions, wage claims, rental deposits, platform complaints, and contract disputes."
  2. Wang, S. (2026). Empathetic responses by AI legal assistants and user over-disclosure: evidence from an online survey experiment. Frontiers in Psychology. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2026.1964996 - the article this story is about — the whole article — the passage: "Users often embed those facts in broader narratives that include identity details, financial circumstances, family or work relationships, third-party information, account records, and psychological pressure"
  3. Wang, S. (2026). Empathetic responses by AI legal assistants and user over-disclosure: evidence from an online survey experiment. Frontiers in Psychology. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2026.1964996 - the article this story is about — the whole article — the passage: "Details that do not advance the legal task increase privacy exposure on the input side of legal AI, alongside the better-known risks created by inaccurate output"
  4. Wang, S. (2026). Empathetic responses by AI legal assistants and user over-disclosure: evidence from an online survey experiment. Frontiers in Psychology. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2026.1964996 - the article this story is about — the whole article — the passage: "The rational response focused on evidence organization, platform communication, and procedural steps. Limited understanding and reassurance were added in the mildly empathetic condition. The highly empathetic condition included stronger empathy, companionship, and an invitation to continue narrating."
  5. Wang, S. (2026). Empathetic responses by AI legal assistants and user over-disclosure: evidence from an online survey experiment. Frontiers in Psychology. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2026.1964996 - the article this story is about — the whole article — the passage: "The coded non-essential disclosure score rose from 0.994 in the rational condition to 6.132 in the highly empathetic condition"
  6. Wang, S. (2026). Empathetic responses by AI legal assistants and user over-disclosure: evidence from an online survey experiment. Frontiers in Psychology. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2026.1964996 - the article this story is about — the whole article — the passage: "Stronger empathetic responses increased parasocial response (η 2 = 0.428), reduced privacy boundary judgment (η 2 = 0.242), and increased over-disclosure intention (η 2 = 0.406)."
  7. Wang, S. (2026). Empathetic responses by AI legal assistants and user over-disclosure: evidence from an online survey experiment. Frontiers in Psychology. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2026.1964996 - the article this story is about — the whole article — the passage: "Necessary case facts remained stable, F (2,357) = 0.245, p = 0.783."
  8. Wang, S. (2026). Empathetic responses by AI legal assistants and user over-disclosure: evidence from an online survey experiment. Frontiers in Psychology. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2026.1964996 - the article this story is about — the whole article — the passage: "Family relationship information appeared in 4.2%, 14.2%, and 30.0% of responses across conditions"
  9. Wang, S. (2026). Empathetic responses by AI legal assistants and user over-disclosure: evidence from an online survey experiment. Frontiers in Psychology. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2026.1964996 - the article this story is about — the whole article — the passage: "third-party information increased from 1.7% to 6.7% and 23.3%"
  10. Wang, S. (2026). Empathetic responses by AI legal assistants and user over-disclosure: evidence from an online survey experiment. Frontiers in Psychology. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2026.1964996 - the article this story is about — the whole article — the passage: "The sequential indirect effect was 0.063, 95% CI [0.033, 0.098]."
  11. Wang, S. (2026). Empathetic responses by AI legal assistants and user over-disclosure: evidence from an online survey experiment. Frontiers in Psychology. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2026.1964996 - the article this story is about — the whole article — the passage: "The experiment measured an immediate response to a single written exchange in one consumer-dispute scenario."
  12. Wang, S. (2026). Empathetic responses by AI legal assistants and user over-disclosure: evidence from an online survey experiment. Frontiers in Psychology. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2026.1964996 - the article this story is about — the whole article — the passage: "Self-reported judgments and a protected open-ended task also differ from unrestricted disclosure in real interaction logs."
  13. Wang, S. (2026). Empathetic responses by AI legal assistants and user over-disclosure: evidence from an online survey experiment. Frontiers in Psychology. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2026.1964996 - the article this story is about — the whole article — the passage: "The randomized contrast, therefore, concerns the combined response style; empathy and the invitation to elaborate may have overlapping effects on the added personal content."
  14. Wang, S. (2026). Empathetic responses by AI legal assistants and user over-disclosure: evidence from an online survey experiment. Frontiers in Psychology. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2026.1964996 - the article this story is about — the whole article — the passage: "Data-minimization prompts can tell users that real names, identity numbers, addresses, account details, third-party identities, and unrelated sensitive experiences are unnecessary."
  15. Wang, S. (2026). Empathetic responses by AI legal assistants and user over-disclosure: evidence from an online survey experiment. Frontiers in Psychology. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2026.1964996 - the article this story is about — the whole article — the passage: "Broad invitations such as “slowly tell me more background” should be used cautiously because participants exposed to this response style added personal information without adding case facts."

Wang, S. (2026). Empathetic responses by AI legal assistants and user over-disclosure: evidence from an online survey experiment. Frontiers in Psychology. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2026.1964996

Who paid: The author declared financial support from the project 'Research on the Improvement and Application of the Good Faith Acquisition Rule under China's Property Rights Protection System' (No. 001/01251700047); the article does not say whether the funder had any role, and no equipment or software was reported as lent beyond the DeepSeek web interface used to draft the experimental texts.

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From the house

About

Every week the new research on AI is read here, and this page tells you what was found, how far it can be trusted, and what you can do with it. This page is free, and every line on it says what was found.

The studies are read by a machine built and ruled by a professor of communication at Sacramento State and Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM). Who makes this →

Diego Bonilla, Ph.D.

Full Professor of Communication Studies, Sacramento State, California, United States
Graduate instructor, Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM), Mexico

hypergraphia.com

I am a professor of communication at Sacramento State, where I created the course Information Management and Privacy and have taught it many times, and at UNAM, in Mexico City, I teach the graduate course Electronic and Generative Literature with AI. In both I teach AI. I have taught since 1989, at first mathematics and physics to children who found them hard, and since 1997 one subject that has changed its name many times: media literacy, computer literacy, digital literacy, information literacy, ICT literacy, and now AI literacy.

This page exists because most people cannot go back to a university, and these systems are changing their work, their children's schooling, their parents' care and their vote all the same. What a university teaches about them should reach the people who need it, every week, in plain language, without enrolling anywhere. That is what I do here, and it is what I do on Thursday mornings in a seminar for the Renaissance Society at Sacramento State, built on this publication, where anyone can send a question and hear it answered.

In 2003 my doctorate at Syracuse measured what a machine can infer about a person from the traces they leave, and what I found became the privacy course I still teach. In 2007 and 2009 I sat on the committee at ETS in Princeton that set the national standard for digital literacy, and from 2014 to 2016 I was the California State University's ICT Literacy Ambassador. Six names, one job: helping people not be at the mercy of the newest machine.

I have also worked on the other side of the counter. In 2000 I began making films that a machine assembles differently for every viewer; the first of them took first prize at the Moscow International Film Festival in 2004, two decades before the industry shipped a generative model. A generative video poem I made with a poet at UNAM is in the field's definitive anthology, and in 2025 my AI short film The Human Futures Market took Best AI Short Film at the Red Rocks AI Film Festival. My recent published research is on AI and elections, and on how these models represent the cultures they were not trained on. I do not read the papers myself, and this page will never tell you I do. I built the machine that reads them and wrote the rules it reads by, and I analyze what it gives me the way I have taught my students to analyze: asking how it knows, and who benefits from what it says.

The vendors began teaching AI literacy two years ago, because before that there was nothing to sell. I am not against them. I am simply not one of them, and no one who sells these systems pays for this page. Your subscription does, and that is what keeps it honest.

The record, dated
  • 1989 Teaching begins, Mexico City
  • 1995 Hypergraphia, an early Spanish-language web and hypermedia publisher
  • 1996 Mercadotecnia e imagen en Internet, with Jesús del Toro, a book on marketing on the Internet, among the first in Spanish, Editorial Iberoamérica
  • 1999 Autorretrato, first generative poem, published by UNAM's Instituto de Investigaciones Filológicas
  • 2003 Ph.D., Syracuse University, Doctoral Prize, for the dissertation The Medium Is the Measure of Itself
  • 2004 A Space of Time: First Prize, Internet/Multimedia, XXVI Moscow International Film Festival
  • 2007, 2009 ETS iSkills committee, Princeton
  • 2008 Making Sense of Tracking Data, a book on how the traces a person leaves online allow inferences about them, including how they think, VDM Verlag
  • 2011 Keynote on generative work, UNAM
  • 2014–2016 ICT Literacy Ambassador, California State University · California Open Educational Resources Council
  • 2019 Big Data, with Rodolfo Mata: Electronic Literature Collection, Volume 4
  • 2020 Tablada Hipertextual, with Rodolfo Mata, UNAM: the computer reads a poet's words and builds a different reading from them, the ground the language models now work on
  • 2021 Uku Pacha, a generative VR film: world premiere, Vancouver International Film Festival
  • 2023 Keynote on the representation of Latin American cultures in AI, Ibero-American Meeting of Audiovisual Narratives, Trujillo, Peru · Graduate teaching at UNAM begins
  • 2023–2026 Directed the faculty learning community Advancing AI Literacy, Sacramento State · Principles for Cognitive and Pedagogical Sovereignty
  • 2024 A weekly AI publication run on real pipelines, every week since
  • 2025 Best AI Short Film, Red Rocks AI Film Festival
  • 2026 Keynote, with Nancy Huante-Tzintzun, Latin American and Caribbean Digital Humanities symposium, UT San Antonio · AI Watch, a weekly seminar for the Renaissance Society at Sacramento State

The research record →

TertulIA: weeklyAI.watch/tertulia/en/Pictures are illustrations generated by weeklyAI.watch, never photographs