論文の概要: Personality of AI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.02998v1
• Date: Sun, 3 Dec 2023 18:23:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-07 17:36:44.909845
• Title: Personality of AI
• Title（参考訳）: AIの個性
• Authors: Byunggu Yu and Junwhan Kim
• Abstract要約: この研究論文は、人間のユーザに合わせて微調整された大規模言語モデルの進化する展望を掘り下げるものである。 トレーニング手法がAIモデルにおける未定義の性格特性の形成に与える影響を認識し、この研究はパーソナリティテストを用いた人間の適合プロセスと類似している。 この論文は、AIパーソナリティアライメントの急成長する分野における議論と発展の出発点となる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: This research paper delves into the evolving landscape of fine-tuning large language models (LLMs) to align with human users, extending beyond basic alignment to propose "personality alignment" for language models in organizational settings. Acknowledging the impact of training methods on the formation of undefined personality traits in AI models, the study draws parallels with human fitting processes using personality tests. Through an original case study, we demonstrate the necessity of personality fine-tuning for AIs and raise intriguing questions about applying human-designed tests to AIs, engineering specialized AI personality tests, and shaping AI personalities to suit organizational roles. The paper serves as a starting point for discussions and developments in the burgeoning field of AI personality alignment, offering a foundational anchor for future exploration in human-machine teaming and co-existence.
• Abstract（参考訳）: 本研究は,大規模言語モデル(LLM)の進化する展望を人間のユーザと整合させ,基本的アライメントを超えて,組織的設定における言語モデルの「個性アライメント」を提案する。 トレーニング手法がAIモデルにおける未定義の性格特性の形成に与える影響を認識し、この研究はパーソナリティテストを用いた人間の適合プロセスと類似している。 元のケーススタディを通じて、AIのためのパーソナリティの微調整の必要性を実証し、AIに人間設計のテストを適用すること、エンジニアリング専門のAIパーソナリティテスト、組織の役割に合ったAIパーソナリティを形成することに関する興味深い疑問を提起する。 この論文は、AIパーソナリティアライメントの急成長する分野における議論と発展の出発点となり、人間と機械のチームリングと共存における将来の探索の基盤となるアンカーを提供する。

関連論文リスト

• Measuring Human Contribution in AI-Assisted Content Generation [68.03658922067487]
  本研究は,AIによるコンテンツ生成における人間の貢献度を測定する研究課題を提起する。 人間の入力とAI支援出力の自己情報に対する相互情報を計算することにより、コンテンツ生成における人間の比例情報貢献を定量化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-27T05:56:04Z)
• Towards Bidirectional Human-AI Alignment: A Systematic Review for Clarifications, Framework, and Future Directions [101.67121669727354]
  近年のAIの進歩は、AIシステムを意図された目標、倫理的原則、個人とグループの価値に向けて導くことの重要性を強調している。 人間のAIアライメントの明確な定義とスコープの欠如は、このアライメントを達成するための研究領域間の共同作業を妨げる、大きな障害となる。 我々は、2019年から2024年1月までに400以上の論文を体系的にレビューし、HCI(Human-Computer Interaction)、自然言語処理(NLP)、機械学習(ML)といった複数の分野にまたがって紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-13T16:03:25Z)
• Explainable Human-AI Interaction: A Planning Perspective [32.477369282996385]
  AIシステムは、ループ内の人間に説明可能である必要がある。 我々は、AIエージェントがメンタルモデルを使用して人間の期待に沿うか、あるいは説明的コミュニケーションを通じて期待を変更する方法について論じる。 本書の主な焦点は、協調的なシナリオであるが、同じ精神モデルが難読化や偽造にどのように使用できるかを指摘したい。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-19T22:22:21Z)
• Human-Modeling in Sequential Decision-Making: An Analysis through the Lens of Human-Aware AI [20.21053807133341]
  私たちは、人間を意識したAIシステムを構成するものの説明を提供しようとしています。 人間を意識したAIはデザイン指向のパラダイムであり、人間と対話するかもしれないモデリングの必要性に焦点を当てている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-13T14:17:52Z)
• Can AI Serve as a Substitute for Human Subjects in Software Engineering Research? [24.39463126056733]
  本稿では,人工知能(AI)の能力を活用したソフトウェア工学研究における定性データ収集手法を提案する。 定性的データの代替源としてAI生成合成テキストの可能性を探る。 観察研究とユーザ評価における人間の行動のエミュレートを目的とした新しい基礎モデルの開発について論じる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-18T14:05:52Z)
• Real-time Addressee Estimation: Deployment of a Deep-Learning Model on the iCub Robot [52.277579221741746]
  住所推定は、社会ロボットが人間とスムーズに対話するために必要なスキルである。 人間の知覚スキルにインスパイアされたディープラーニングモデルは、iCubロボットに設計、訓練、デプロイされる。 本研究では,人間-ロボットのリアルタイムインタラクションにおいて,そのような実装の手順とモデルの性能について述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-09T13:01:21Z)
• Exploration with Principles for Diverse AI Supervision [88.61687950039662]
  次世代の予測を用いた大規模トランスフォーマーのトレーニングは、AIの画期的な進歩を生み出した。 この生成AIアプローチは印象的な結果をもたらしたが、人間の監督に大きく依存している。 この人間の監視への強い依存は、AIイノベーションの進歩に重大なハードルをもたらす。 本稿では,高品質なトレーニングデータを自律的に生成することを目的とした,探索型AI(EAI)という新しいパラダイムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-13T07:03:39Z)
• Human-AI Coevolution [48.74579595505374]
  Coevolution AIは、人間とAIアルゴリズムが相互に連続的に影響を及ぼすプロセスである。 本稿では,AIと複雑性科学の交点における新たな研究分野の基盤として,Coevolution AIを紹介した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-23T18:10:54Z)
• Supporting Human-AI Collaboration in Auditing LLMs with LLMs [33.56822240549913]
  大きな言語モデルは偏見があり、無責任に振る舞うことが示されている。 これらの言語モデルを厳格に監査することは重要である。 既存の監査ツールは、人間とAIの両方を活用して失敗を見つける。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-19T21:59:04Z)
• MAILS -- Meta AI Literacy Scale: Development and Testing of an AI Literacy Questionnaire Based on Well-Founded Competency Models and Psychological Change- and Meta-Competencies [6.368014180870025]
  アンケートはモジュラー(すなわち、互いに独立して使用できる異なるファセットを含む)であり、プロフェッショナルな生活に柔軟に適用できるべきである。 我々は、AIリテラシーの異なる側面を表すために、Ngと同僚がAIリテラシーを概念化した60項目を作成した。 AIに関する問題解決、学習、感情制御などの心理的能力を表す12項目が追加されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-18T12:35:55Z)
• On some Foundational Aspects of Human-Centered Artificial Intelligence [52.03866242565846]
  人間中心人工知能(Human Centered Artificial Intelligence)の意味については明確な定義はない。 本稿では,AIコンポーネントを備えた物理・ソフトウェア計算エージェントを指すHCAIエージェントについて紹介する。 HCAIエージェントの概念は、そのコンポーネントや機能とともに、人間中心のAIに関する技術的および非技術的議論を橋渡しする手段であると考えています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-29T09:58:59Z)

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。