論文の概要: Exploring the Frontiers of LLMs in Psychological Applications: A Comprehensive Review

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.01519v1
• Date: Wed, 3 Jan 2024 03:01:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-04 15:22:58.335711
• Title: Exploring the Frontiers of LLMs in Psychological Applications: A Comprehensive Review
• Title（参考訳）: 心理学的応用におけるLCMのフロンティアを探る : 総合的なレビュー
• Authors: Luoma Ke (1), Song Tong (1), Peng Chen (2), Kaiping Peng (1) ((1) Department of Psychology, Tsinghua University, (2) School of Social Science, Tsinghua University)
• Abstract要約: 本稿では,心理学的応用における大規模言語モデル(LLM)のフロンティアについて考察する。 認知・行動学、臨床・カウンセリング、教育・発達学、社会・文化心理学など、心理学の様々な分野におけるLLMの影響について論じる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper explores the frontiers of large language models (LLMs) in psychology applications. Psychology has undergone several theoretical changes, and the current use of Artificial Intelligence (AI) and Machine Learning, particularly LLMs, promises to open up new research directions. We provide a detailed exploration of how LLMs like ChatGPT are transforming psychological research. It discusses the impact of LLMs across various branches of psychology, including cognitive and behavioral, clinical and counseling, educational and developmental, and social and cultural psychology, highlighting their potential to simulate aspects of human cognition and behavior. The paper delves into the capabilities of these models to emulate human-like text generation, offering innovative tools for literature review, hypothesis generation, experimental design, experimental subjects, data analysis, academic writing, and peer review in psychology. While LLMs are essential in advancing research methodologies in psychology, the paper also cautions about their technical and ethical challenges. There are issues like data privacy, the ethical implications of using LLMs in psychological research, and the need for a deeper understanding of these models' limitations. Researchers should responsibly use LLMs in psychological studies, adhering to ethical standards and considering the potential consequences of deploying these technologies in sensitive areas. Overall, the article provides a comprehensive overview of the current state of LLMs in psychology, exploring potential benefits and challenges. It serves as a call to action for researchers to leverage LLLs' advantages responsibly while addressing associated risks.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,心理学応用における大規模言語モデル(LLM)のフロンティアについて考察する。 心理学はいくつかの理論的変化を経験しており、現在の人工知能(AI)と機械学習(特にLLM)の使用は、新しい研究方向を開くことを約束している。 本稿では,ChatGPT などの LLM が心理的研究をどのように変革しているかを詳細に調査する。 認知・行動学、臨床・カウンセリング、教育・発達学、社会的・文化的心理学など、心理学の様々な分野におけるLLMの影響について論じ、人間の認知と行動の側面をシミュレートする可能性を強調する。 論文は、これらのモデルが人間のようなテキスト生成を模倣する能力に精通し、文学レビュー、仮説生成、実験デザイン、実験対象、データ分析、学術著作、心理学におけるピアレビューのための革新的なツールを提供する。 LLMは心理学における研究方法論の進歩に不可欠であるが、その技術的・倫理的課題にも注意が必要である。 データプライバシ、心理学研究におけるllmの使用の倫理的意味、およびこれらのモデルの制限のより深い理解の必要性といった問題があります。 研究者は、倫理基準に固執し、これらの技術をセンシティブな領域に展開する可能性を考慮して、心理的研究にLCMを責任を持って使用するべきである。 この記事では、心理学におけるLLMの現状を概観し、潜在的なメリットと課題を探求する。 これは、研究者がLLLの利点を責任を持って活用し、関連するリスクに対処するための行動である。

関連論文リスト

• Persuasion with Large Language Models: a Survey [49.86930318312291]
  大規模言語モデル (LLM) は説得力のあるコミュニケーションに新たな破壊的可能性を生み出している。 政治、マーケティング、公衆衛生、電子商取引、慈善事業などの分野では、LLMシステムズは既に人間レベルや超人的説得力を達成している。 LLMをベースとした説得の現在と将来の可能性は、倫理的・社会的リスクを著しく引き起こす可能性が示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-11T10:05:52Z)
• Mind Scramble: Unveiling Large Language Model Psychology Via Typoglycemia [27.650551131885152]
  大規模言語モデル(LLM)の研究は、物理世界の複雑なタスクに対処する上で有望であることを示している。 GPT-4のような強力なLDMは、人間のような認知能力を示し始めていることが研究で示唆されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-02T15:47:25Z)
• PsychoLex: Unveiling the Psychological Mind of Large Language Models [1.3518297878940662]
  本稿では,大規模言語モデル(LLM)の開発と評価を通じて,心理学と人工知能の交わりについて考察する。 PsychoLex(サイコレックス)は、ペルシャ語と英語の両方の心理学的タスクにおけるLLMの能力を高めるために設計されたリソース群である。 本稿では,心理学的応用に特化して最適化された心理LexLLaMAモデルについて,汎用モデルと比較して優れた性能を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-16T17:19:23Z)
• Quantifying AI Psychology: A Psychometrics Benchmark for Large Language Models [57.518784855080334]
  大きな言語モデル(LLM)は例外的なタスク解決能力を示しており、人間に似た役割を担っている。 本稿では,LLMにおける心理学的次元を調査するための枠組みとして,心理学的識別,評価データセットのキュレーション,結果検証による評価について述べる。 本研究では,個性,価値観,感情,心の理論,モチベーション,知性の6つの心理学的側面を網羅した総合的心理測定ベンチマークを導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-25T16:09:08Z)
• PsychoGAT: A Novel Psychological Measurement Paradigm through Interactive Fiction Games with LLM Agents [68.50571379012621]
  心理的な測定は、精神健康、自己理解、そして個人の発達に不可欠である。 心理学ゲームAgenT(サイコガト)は、信頼性、収束妥当性、差別的妥当性などの心理学的指標において統計的に有意な卓越性を達成している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-19T18:00:30Z)
• Exploring the psychology of LLMs' Moral and Legal Reasoning [0.0]
  大規模言語モデル(LLM)は、さまざまな領域にわたるタスクにおいて、専門家レベルのパフォーマンスを示す。 LLMによって提起された倫理的問題と将来のバージョンを整合させる必要性は、アートモデルの現状が道徳的および法的問題にどのように影響するかを知ることが重要である。 我々は,Google の Gemini Pro や Anthropic の Claude 2.1,OpenAI の GPT-4,Meta の Llama 2 Chat 70b を例に,実験文献から8つの研究結果を再現した。 ある実験から別の実験へと人間の反応の一致が変化し、モデルが全体として異なることがわかりました。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-02T16:36:58Z)
• Influence of External Information on Large Language Models Mirrors Social Cognitive Patterns [51.622612759892775]
  社会的認知理論は、人々が他人を観察して知識を習得する方法を説明する。 近年,大規模言語モデル(LLM)の急速な発展を目撃している。 LLMは、AIエージェントとして、その認知と行動を形成する外部情報を観察することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-08T16:10:18Z)
• Machine Psychology [54.287802134327485]
  我々は、心理学にインスパイアされた行動実験において、研究のための実りある方向が、大きな言語モデルに係わっていると論じる。 本稿では,本手法が表に示す理論的視点,実験パラダイム,計算解析技術について述べる。 これは、パフォーマンスベンチマークを超えた、生成人工知能(AI)のための「機械心理学」の道を開くものだ。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-24T13:24:41Z)
• Evaluating and Inducing Personality in Pre-trained Language Models [78.19379997967191]
  人間の個性理論を機械行動研究のツールとして活用することで,心理測定研究からインスピレーションを得た。 これらの疑問に答えるために,機械の動作を研究するためのMachine Personality Inventory(MPI)ツールを紹介した。 MPIは、ビッグファイブ・パーソナリティ・ファクター(Big Five Personality Factors、ビッグファイブ・パーソナリティ・ファクター)理論とパーソナリティ評価在庫に基づく標準化されたパーソナリティ・テストに従う。 パーソナリティ・プロンプト法(P2法)を考案し、特定のパーソナリティを持つLSMを制御可能な方法で誘導する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-20T07:32:57Z)

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。