論文の概要: Can Language Model Moderators Improve the Health of Online Discourse?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.10781v2
• Date: Mon, 6 May 2024 17:44:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-08 00:25:31.404418
• Title: Can Language Model Moderators Improve the Health of Online Discourse?
• Title（参考訳）: 言語モデルモデレーターはオンライン談話の健康を改善するか?
• Authors: Hyundong Cho, Shuai Liu, Taiwei Shi, Darpan Jain, Basem Rizk, Yuyang Huang, Zixun Lu, Nuan Wen, Jonathan Gratch, Emilio Ferrara, Jonathan May,
• Abstract要約: 我々は,モデレーション文献に基づく会話モデレーションの有効性の体系的定義を確立する。 本研究では,人間の介入とは無関係にモデルのモデレーション能力を評価するための総合的な評価フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.191337231826246
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Conversational moderation of online communities is crucial to maintaining civility for a constructive environment, but it is challenging to scale and harmful to moderators. The inclusion of sophisticated natural language generation modules as a force multiplier to aid human moderators is a tantalizing prospect, but adequate evaluation approaches have so far been elusive. In this paper, we establish a systematic definition of conversational moderation effectiveness grounded on moderation literature and establish design criteria for conducting realistic yet safe evaluation. We then propose a comprehensive evaluation framework to assess models' moderation capabilities independently of human intervention. With our framework, we conduct the first known study of language models as conversational moderators, finding that appropriately prompted models that incorporate insights from social science can provide specific and fair feedback on toxic behavior but struggle to influence users to increase their levels of respect and cooperation.
• Abstract（参考訳）: オンラインコミュニティの会話のモデレーションは,建設環境における市民性の維持に不可欠であるが,モデレーターのスケールと有害性は困難である。 人間のモデレーターを支援する力乗算器として高度な自然言語生成モジュールを組み込むことは、具体的展望である。 本稿では,モデレーション文献に基づく会話モデレーションの有効性の体系的定義を確立し,現実的かつ安全な評価を行うための設計基準を確立する。 次に、人間の介入とは無関係にモデルのモデレーション能力を評価するための総合的な評価フレームワークを提案する。 社会科学からの洞察を取り入れたモデルが、有害な行動に関する具体的な、公平なフィードバックを提供することができるが、ユーザーの尊敬と協力のレベルを上げるのに苦戦していることを発見した。

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