論文の概要: Enhancing Human Persuasion With Large Language Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.16466v1
- Date: Tue, 28 Nov 2023 04:07:34 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-29 20:25:40.278069
- Title: Enhancing Human Persuasion With Large Language Models
- Title(参考訳): 大規模言語モデルによる人間の説得の促進
- Authors: Minkyu Shin and Jin Kim
- Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)が人的コミュニケーションに与える影響について検討する。
消費者金融保護局が収集した780K以上の苦情に対して、AI検出ツールを使用します。
また,ChatGPTの公開直後の苦情の書面にLCMが用いられている証拠が発見された。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 3.054681017071983
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Although large language models (LLMs) are reshaping various aspects of human
life, our current understanding of their impacts remains somewhat constrained.
Here we investigate the impact of LLMs on human communication, in the context
of consumer complaints in the financial industry. Employing an AI detection
tool on more than 780K complaints gathered by the Consumer Financial Protection
Bureau (CFPB), we find evidence of LLM usage in the writing of complaints -
shortly after the release of ChatGPT. Our analyses reveal that LLM usage is
positively correlated with the likelihood of obtaining desirable outcomes
(i.e., offer of relief from financial firms) and suggest that this positive
correlation may be partly due to the linguistic features improved by LLMs. We
test this conjecture with a preregistered experiment, which reveals results
consistent with those from observational studies: Consumer complaints written
with ChatGPT for improved linguistic qualities were more likely to receive
hypothetical relief offers than the original consumer complaints, demonstrating
the LLM's ability to enhance message persuasiveness in human communication.
Being some of the earliest empirical evidence on LLM usage for enhancing
persuasion, our results highlight the transformative potential of LLMs in human
communication.
- Abstract(参考訳): 大きな言語モデル(LLM)は、人間の生活の様々な側面を再構築していますが、その影響に対する現在の理解は、多少制約があります。
本稿では,LLMが人的コミュニケーションに与える影響について,金融業界における消費者苦情の文脈で検討する。
消費者金融保護局(CFPB)が収集した780万件以上の苦情に対してAI検出ツールを使用することで,ChatGPTのリリース直後の苦情の書面にLDMの使用の証拠が発見された。
分析の結果, LLMの使用状況は, 望ましい結果を得る可能性(すなわち, 金融機関からの救済提供)と正の相関があることが判明し, この正の相関は, LLMが改善した言語的特徴に起因している可能性が示唆された。
言語的品質を改善するためにChatGPTで書かれた消費者の苦情は、当初の消費者の苦情よりも仮説的救済のオファーを受ける傾向があり、人間のコミュニケーションにおけるメッセージの説得力を高めるLLMの能力を示す。
説得力を高めるためのLSMの使用に関する最も初期の経験的証拠の一つとして,人間のコミュニケーションにおけるLSMの変容の可能性を強調した。
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