論文の概要: Potential Benefits of Employing Large Language Models in Research in Moral Education and Development

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.13805v2
• Date: Thu, 20 Jul 2023 17:45:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-21 17:38:23.676444
• Title: Potential Benefits of Employing Large Language Models in Research in Moral Education and Development
• Title（参考訳）: 道徳教育・開発研究における大規模言語モデル活用の可能性
• Authors: Hyemin Han
• Abstract要約: 近年,計算機科学者は大規模言語コーパスと人間強化を用いた予測モデルを訓練することで,大規模言語モデル(LLM)を開発した。 LLMが道徳教育・開発研究にどのように貢献するかについて検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recently, computer scientists have developed large language models (LLMs) by training prediction models with large-scale language corpora and human reinforcements. The LLMs have become one promising way to implement artificial intelligence with accuracy in various fields. Interestingly, recent LLMs possess emergent functional features that emulate sophisticated human cognition, especially in-context learning and the chain of thought, which were unavailable in previous prediction models. In this paper, I will examine how LLMs might contribute to moral education and development research. To achieve this goal, I will review the most recently published conference papers and ArXiv preprints to overview the novel functional features implemented in LLMs. I also intend to conduct brief experiments with ChatGPT to investigate how LLMs behave while addressing ethical dilemmas and external feedback. The results suggest that LLMs might be capable of solving dilemmas based on reasoning and revising their reasoning process with external input. Furthermore, a preliminary experimental result from the moral exemplar test may demonstrate that exemplary stories can elicit moral elevation in LLMs as do they among human participants. I will discuss the potential implications of LLMs on research on moral education and development with the results.
• Abstract（参考訳）: 近年,計算機科学者は大規模言語コーパスと人間強化を用いた予測モデルを訓練することにより,大規模言語モデル(LLM)を開発した。 LLMは様々な分野の精度で人工知能を実装するための有望な方法となっている。 興味深いことに、近年のLLMは、高度な人間の認知をエミュレートする創発的な機能的特徴、特に従来の予測モデルでは利用できなかった文脈内学習と思考の連鎖を持っている。 本稿では,LLMが道徳教育・開発研究にどのように貢献するかを検討する。 この目標を達成するために、最近発表された会議論文とArXivのプレプリントをレビューして、LLMで実装された新機能の概要を説明します。 また、倫理的ジレンマや外部からのフィードバックに対処しながら、LCMがどのように振る舞うかをChatGPTで簡単な実験を行うつもりです。 以上の結果から, LLMは外部入力による推論プロセスの修正と推論に基づいてジレンマを解くことができる可能性が示唆された。 さらに、道徳的模範テストによる予備的な実験結果から、模範的な物語は、人間の参加者と同じように、LLMの道徳的高揚を招きかねないことが示される。 モラル教育研究におけるllmの潜在的意義と今後の展開について考察する。

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