論文の概要: Theory of Mind Might Have Spontaneously Emerged in Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.02083v5
• Date: Sat, 11 Nov 2023 23:05:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-14 22:29:23.158123
• Title: Theory of Mind Might Have Spontaneously Emerged in Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルで自然発生した心の理論
• Authors: Michal Kosinski
• Abstract要約: 心の理論(ToM)は、大きな言語モデル(LLM)に自然に現れるかもしれない ToMをヒトでテストする際の金の基準として,40の偽確認タスクを設計し,複数のLSMに投与した。 各タスクには、偽確認シナリオ、3つの密に一致した真信制御、全4つの逆バージョンが含まれていた。 GPT-3-davinci-003とChatGPT-3.5-turboは20%のタスクを解き、ChatGPT-4は75%のタスクを解き、6歳児のパフォーマンスに匹敵する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.622327857276389
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: We explore the intriguing possibility that theory of mind (ToM), or the uniquely human ability to impute unobservable mental states to others, might have spontaneously emerged in large language models (LLMs). We designed 40 false-belief tasks, considered a gold standard in testing ToM in humans, and administered them to several LLMs. Each task included a false-belief scenario, three closely matched true-belief controls, and the reversed versions of all four. Smaller and older models solved no tasks; GPT-3-davinci-003 (from November 2022) and ChatGPT-3.5-turbo (from March 2023) solved 20% of the tasks; ChatGPT-4 (from June 2023) solved 75% of the tasks, matching the performance of six-year-old children observed in past studies. These findings suggest the intriguing possibility that ToM, previously considered exclusive to humans, may have spontaneously emerged as a byproduct of LLMs' improving language skills.
• Abstract（参考訳）: 我々は、心の理論(ToM)や、観察不能な精神状態を他人に説明するユニークな人間の能力が、大きな言語モデル(LLM)に自然に現れる可能性を探る。 ToMをヒトでテストする際の金の基準として,40の偽確認タスクを設計し,複数のLSMに投与した。 各タスクには、偽確認シナリオ、3つの密に一致した真信制御、全4つの逆バージョンが含まれていた。 GPT-3-davinci-003(2022年11月)とChatGPT-3.5-turbo(2023年3月)は20%のタスクを解き、ChatGPT-4(2023年6月)は75%のタスクを解き、過去の研究で観察された6歳児のパフォーマンスと一致した。 これらの結果から,これまでヒトに排他的と考えられていたToMが,LLMの言語能力向上の副産物として自然に出現した可能性が示唆された。

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