論文の概要: AI Chat Assistants can Improve Conversations about Divisive Topics
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.07268v5
- Date: Fri, 20 Oct 2023 23:28:08 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-25 13:34:18.383764
- Title: AI Chat Assistants can Improve Conversations about Divisive Topics
- Title（参考訳）: AIチャットアシスタントは、さまざまなトピックに関する会話を改善する
- Authors: Lisa P. Argyle, Ethan Busby, Joshua Gubler, Chris Bail, Thomas Howe,
Christopher Rytting, and David Wingate
- Abstract要約: 我々は、人工知能ツールを用いてオンライン会話をいかに改善できるかを示す大規模な実験の結果を示す。
我々は、参加者の会話で理解される感覚の向上を目的とした、リアルタイムなエビデンスベースのレコメンデーションを実現するために、大きな言語モデルを採用している。
これらの介入は、会話の内容の体系的変更や人々の政策姿勢の移動を伴わずに、報告された会話の質を改善し、政治的分裂を減らし、トーンを改善する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.8583005413310625
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: A rapidly increasing amount of human conversation occurs online. But
divisiveness and conflict can fester in text-based interactions on social media
platforms, in messaging apps, and on other digital forums. Such toxicity
increases polarization and, importantly, corrodes the capacity of diverse
societies to develop efficient solutions to complex social problems that impact
everyone. Scholars and civil society groups promote interventions that can make
interpersonal conversations less divisive or more productive in offline
settings, but scaling these efforts to the amount of discourse that occurs
online is extremely challenging. We present results of a large-scale experiment
that demonstrates how online conversations about divisive topics can be
improved with artificial intelligence tools. Specifically, we employ a large
language model to make real-time, evidence-based recommendations intended to
improve participants' perception of feeling understood in conversations. We
find that these interventions improve the reported quality of the conversation,
reduce political divisiveness, and improve the tone, without systematically
changing the content of the conversation or moving people's policy attitudes.
These findings have important implications for future research on social media,
political deliberation, and the growing community of scholars interested in the
place of artificial intelligence within computational social science.
- Abstract（参考訳）: 人的会話の急増はオンラインで起きている。
しかし、ディバイシブネスとコンフリクトは、ソーシャルメディアプラットフォーム、メッセージングアプリ、および他のデジタルフォーラム上のテキストベースのインタラクションで悪化する可能性がある。
このような毒性は分極性を高め、重要なことは、すべての人に影響を及ぼす複雑な社会問題に対する効率的な解決策を開発するための多様な社会の能力に相関する。
学者や市民社会団体は、オフライン環境での対人会話の分断や生産性を低下させる介入を促進するが、これらの取り組みをオンラインで発生する会話の量に拡大することは極めて困難である。
本稿では,人工知能ツールを用いて,個別の話題に関するオンライン会話がどのように改善されるかを実証する大規模実験の結果を示す。
具体的には,会話で理解される感情の知覚を改善するために,リアルタイムのエビデンスに基づくレコメンデーションを作成するために,大きな言語モデルを用いる。
これらの介入は、会話の内容の体系的変更や人々の政策姿勢の移動を伴わずに、報告された会話の質を改善し、政治的分裂を減らし、トーンを改善する。
これらの発見は、将来のソーシャルメディア研究、政治審議、計算社会科学における人工知能の位置づけに関心を持つ研究者のコミュニティに重要な意味を持つ。
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