論文の概要: SOTOPIA: Interactive Evaluation for Social Intelligence in Language Agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.11667v2
• Date: Fri, 22 Mar 2024 18:52:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-27 02:45:56.260365
• Title: SOTOPIA: Interactive Evaluation for Social Intelligence in Language Agents
• Title（参考訳）: SOTOPIA:言語エージェントにおけるソーシャルインテリジェンスのための対話的評価
• Authors: Xuhui Zhou, Hao Zhu, Leena Mathur, Ruohong Zhang, Haofei Yu, Zhengyang Qi, Louis-Philippe Morency, Yonatan Bisk, Daniel Fried, Graham Neubig, Maarten Sap,
• Abstract要約: 人工エージェントと人間との複雑な社会的相互作用をシミュレートするオープンエンド環境であるSOTOPIAを提案する。 エージェントは、複雑な社会的目標を達成するために協調し、協力し、交換し、互いに競い合う。 GPT-4は,人間よりも目標達成率が著しく低く,社会的常識的推論や戦略的コミュニケーション能力の発揮に苦慮していることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 107.4138224020773
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Humans are social beings; we pursue social goals in our daily interactions, which is a crucial aspect of social intelligence. Yet, AI systems' abilities in this realm remain elusive. We present SOTOPIA, an open-ended environment to simulate complex social interactions between artificial agents and evaluate their social intelligence. In our environment, agents role-play and interact under a wide variety of scenarios; they coordinate, collaborate, exchange, and compete with each other to achieve complex social goals. We simulate the role-play interaction between LLM-based agents and humans within this task space and evaluate their performance with a holistic evaluation framework called SOTOPIA-Eval. With SOTOPIA, we find significant differences between these models in terms of their social intelligence, and we identify a subset of SOTOPIA scenarios, SOTOPIA-hard, that is generally challenging for all models. We find that on this subset, GPT-4 achieves a significantly lower goal completion rate than humans and struggles to exhibit social commonsense reasoning and strategic communication skills. These findings demonstrate SOTOPIA's promise as a general platform for research on evaluating and improving social intelligence in artificial agents.
• Abstract（参考訳）: 人間は社会的存在であり、社会知性の重要な側面である日々の交流において社会的目標を追求する。 しかし、この領域におけるAIシステムの能力はいまだ解明されていない。 人工エージェント間の複雑な社会的相互作用をシミュレートし,その社会的知性を評価するためのオープンな環境であるSOTOPIAを提案する。 エージェントは、複雑な社会的目標を達成するために協調し、協力し、交換し、互いに競い合う。 SOTOPIA-Eval と呼ばれる総合評価フレームワークを用いて,LLM をベースとしたエージェントと人間とのロールプレイの相互作用をシミュレートし,その性能評価を行う。 SOTOPIAでは、これらのモデル間で社会的知性の観点から大きな違いが見られ、SOTOPIAのシナリオのサブセットであるSOTOPIA-hardを特定します。 このサブセットでは,GPT-4は人間よりも目標達成率が著しく低く,社会的常識的推論や戦略的コミュニケーション能力の発揮に苦慮していることがわかった。 これらの結果から,SOTOPIAは人工エージェントにおける社会的知能の評価・改善のための総合的なプラットフォームとしての存在が示唆された。

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