論文の概要: The Value-Sensitive Conversational Agent Co-Design Framework
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.11848v1
- Date: Wed, 18 Oct 2023 09:58:39 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-19 11:49:03.864379
- Title: The Value-Sensitive Conversational Agent Co-Design Framework
- Title(参考訳): 価値に敏感な対話型エージェント共同設計フレームワーク
- Authors: Malak Sadek, Rafael A. Calvo, Celine Mougenot
- Abstract要約: 本稿では,価値に敏感なCAの協調設計(共同設計)を実現するために,VSCA(Value-Sensitive Conversational Agent)フレームワークを提案する。
このフレームワークは、利害関係者の価値観を導き、CAチームに対してCA実装をガイドするための技術的ユーティリティを持つ3つのアーティファクトの共同設計を促進する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 4.9186105778865645
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Conversational agents (CAs) are gaining traction in both industry and
academia, especially with the advent of generative AI and large language
models. As these agents are used more broadly by members of the general public
and take on a number of critical use cases and social roles, it becomes
important to consider the values embedded in these systems. This consideration
includes answering questions such as 'whose values get embedded in these
agents?' and 'how do those values manifest in the agents being designed?'
Accordingly, the aim of this paper is to present the Value-Sensitive
Conversational Agent (VSCA) Framework for enabling the collaborative design
(co-design) of value-sensitive CAs with relevant stakeholders. Firstly,
requirements for co-designing value-sensitive CAs which were identified in
previous works are summarised here. Secondly, the practical framework is
presented and discussed, including its operationalisation into a design
toolkit. The framework facilitates the co-design of three artefacts that elicit
stakeholder values and have a technical utility to CA teams to guide CA
implementation, enabling the creation of value-embodied CA prototypes. Finally,
an evaluation protocol for the framework is proposed where the effects of the
framework and toolkit are explored in a design workshop setting to evaluate
both the process followed and the outcomes produced.
- Abstract(参考訳): 会話エージェント(CA)は、特に生成的AIと大規模言語モデルの出現に伴い、産業と学術の両方で注目を集めている。
これらのエージェントは一般市民によって広く使われ、多くの重要なユースケースや社会的役割を担っているため、これらのシステムに埋め込まれた価値を考えることが重要である。
この考察には、「これらのエージェントにどの値が埋め込まれるか」や「これらの値が設計されているエージェントにどのように現れるのか」といった質問に答えることが含まれる。
そこで本論文は,価値に敏感なCAの協調設計(共同設計)を可能にするために,VSCA(Value-Sensitive Conversational Agent)フレームワークを提案する。
まず、先行研究で同定された値感受性CAの共設計要件を要約する。
第2に,設計ツールキットへの運用を含め,実用的なフレームワークを提示し,議論する。
このフレームワークは、利害関係者の価値観を導き、CAチームに対してCA実装をガイドするための技術的ユーティリティを持つ3つのアーティファクトの共同設計を促進する。
最後に, 設計ワークショップでフレームワークとツールキットの効果を考察し, プロセスと結果の両方を評価するためのフレームワーク評価プロトコルを提案する。
関連論文リスト
- Rubric-based Learner Modelling via Noisy Gates Bayesian Networks for Computational Thinking Skills Assessment [40.06500618820166]
我々は,タスク固有能力ルーブリックから自動スキルアセスメントのための学習者モデルを開発する。
我々は2つのゲート層を持つネットワークを設計し、1つはノイズORゲートによる解離操作を行い、もう1つは論理ANDによる解離操作を行う。
CT-cubeスキルアセスメントフレームワークとCAT(Cross Array Task)は、それを実証し、その実現可能性を示すために使用される。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-08-02T12:21:05Z) - EAGER: Two-Stream Generative Recommender with Behavior-Semantic Collaboration [63.112790050749695]
本稿では,行動情報と意味情報の両方をシームレスに統合する新しい生成推薦フレームワークであるEAGERを紹介する。
EAGERの有効性を4つの公開ベンチマークで検証し,既存手法と比較して優れた性能を示した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-20T06:21:56Z) - Reframing the Relationship in Out-of-Distribution Detection [4.182518087792777]
本稿では,エージェントパラダイムをアウト・オブ・ディストリビューション(OOD)検出タスクに統合する新しいアプローチを提案する。
提案手法であるConcept Matching with Agent (CMA) は、CLIPに基づくOOD検出プロセスを強化するために、中性プロンプトをエージェントとして利用する。
実験結果から, ゼロショット法とトレーニング要求法の両方よりもCMAの方が優れた性能を示した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-27T02:27:28Z) - Towards Responsible Generative AI: A Reference Architecture for Designing Foundation Model based Agents [28.406492378232695]
ファンデーションモデルに基づくエージェントは、ファンデーションモデルの能力から自律性を引き出す。
本稿では,基礎モデルに基づくエージェントの設計におけるガイダンスとして機能するパターン指向参照アーキテクチャを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-22T04:21:47Z) - Coherent Entity Disambiguation via Modeling Topic and Categorical
Dependency [87.16283281290053]
従来のエンティティ曖昧化(ED)メソッドは、参照コンテキストと候補エンティティの一致するスコアに基づいて予測を行う、識別パラダイムを採用している。
本稿では,エンティティ予測のコヒーレンス向上を目的とした新しいデザインを備えたEDシステムであるCoherentedを提案する。
我々は、人気EDベンチマークにおいて、平均1.3F1ポイントの改善により、最先端の新たな結果を得る。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-06T16:40:13Z) - Rethinking Word-Level Auto-Completion in Computer-Aided Translation [76.34184928621477]
Word-Level Auto-Completion (WLAC) はコンピュータ翻訳において重要な役割を果たす。
それは、人間の翻訳者に対して単語レベルの自動補完提案を提供することを目的としている。
我々は、この質問に答えるために測定可能な基準を導入し、既存のWLACモデルがこの基準を満たしていないことを発見する。
評価基準の遵守を促進することによってWLAC性能を向上させる効果的な手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-23T03:11:46Z) - Semantic Communications for Artificial Intelligence Generated Content
(AIGC) Toward Effective Content Creation [75.73229320559996]
本稿では,AIGCとSemComの統合の概念モデルを開発する。
AIGC技術を利用した新しいフレームワークが,意味情報のためのエンコーダおよびデコーダとして提案されている。
このフレームワークは、生成されたさまざまなタイプのコンテンツ、要求される品質、活用される意味情報に適応することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-09T13:17:21Z) - A Framework for Auditing Multilevel Models using Explainability Methods [2.578242050187029]
回帰の技術的評価のための監査フレームワークを提案する。
焦点は3つの側面、モデル、差別、透明性と説明責任である。
SHAP や LIME などの一般的な説明可能性法は,これらのモデルを解釈する際には精度が低いことが示されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-07-04T17:53:21Z) - Exploring the Trade-off between Plausibility, Change Intensity and
Adversarial Power in Counterfactual Explanations using Multi-objective
Optimization [73.89239820192894]
自動対物生成は、生成した対物インスタンスのいくつかの側面を考慮すべきである。
本稿では, 対実例生成のための新しい枠組みを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-20T15:02:53Z) - Towards a multi-stakeholder value-based assessment framework for
algorithmic systems [76.79703106646967]
我々は、価値間の近さと緊張を可視化する価値に基づくアセスメントフレームワークを開発する。
我々は、幅広い利害関係者に評価と検討のプロセスを開放しつつ、それらの運用方法に関するガイドラインを提示する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-09T19:28:32Z) - A Computational Model of the Institutional Analysis and Development
Framework [0.0]
この研究は、IADフレームワークを計算モデルに変える最初の試みである。
IADフレームワークのコンポーネントに合わせて構文を調整し、社会的相互作用の記述に使用するアクション状況言語(ASL)を定義します。
これらのモデルはゲーム理論の標準的なツールを用いて分析し、どの結果が最もインセンティブ付けされているかを予測し、社会的に関係のある性質に基づいて評価することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-05-27T13:53:56Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。