論文の概要: AI Does Not Alter Perceptions of Text Messages

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.01726v2
• Date: Wed, 7 Feb 2024 17:04:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-08 18:42:50.725273
• Title: AI Does Not Alter Perceptions of Text Messages
• Title（参考訳）: AIはテキストメッセージの認識を変えない
• Authors: N'yoma Diamond
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、テキスト処理が困難でストレスの多いユーザを支援するのに最適なツールであることが証明されるかもしれない。 AIに関する世論の低さは、AIが支援するテキストメッセージの認識を損なう可能性があることを示唆している。 本研究は, テキストメッセージがAI支援を受けていないという信念が, 意図を伝える能力, 明快さ, 能力にどのように影響するかを考察する。
• 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: For many people, anxiety, depression, and other social and mental factors can make composing text messages an active challenge. To remedy this problem, large language models (LLMs) may yet prove to be the perfect tool to assist users that would otherwise find texting difficult or stressful. However, despite rapid uptake in LLM usage, considerations for their assistive usage in text message composition have not been explored. A primary concern regarding LLM usage is that poor public sentiment regarding AI introduces the possibility that its usage may harm perceptions of AI-assisted text messages, making usage counter-productive. To (in)validate this possibility, we explore how the belief that a text message did or did not receive AI assistance in composition alters its perceived tone, clarity, and ability to convey intent. In this study, we survey the perceptions of 26 participants on 18 randomly labeled pre-composed text messages. In analyzing the participants' ratings of message tone, clarity, and ability to convey intent, we find that there is no statistically significant evidence that the belief that AI is utilized alters recipient perceptions. This provides hopeful evidence that LLM-based text message composition assistance can be implemented without the risk of counter-productive outcomes.
• Abstract（参考訳）: 多くの人にとって、不安、抑うつ、その他の社会的および精神的要因は、テキストメッセージの作成を活発な課題にする可能性がある。 この問題を解決するために、大きな言語モデル(LLMs)は、テキスト処理が困難でストレスの多いユーザを支援するのに最適なツールであることを証明している。 しかし,LLM利用の急速な増加にもかかわらず,テキスト合成における補助的利用の検討は行われていない。 LLMの使用に関する主要な懸念は、AIに関する世論の低さが、その使用がAIが支援するテキストメッセージの認識を損なう可能性を導入し、使用が非生産的になることである。 この可能性を検証するために、テキストメッセージが構成においてAI支援を受けたか、受けていないという信念が、その知覚されたトーン、明快さ、意図を伝える能力を変化させる方法について検討する。 本研究では,ランダムにラベル付けされた18のテキストに対して,26人の参加者の知覚を調査した。 参加者のメッセージトーン、明快さ、意図を伝える能力の分析において、AIを利用するという信念が受信者の知覚を変えるという統計的に有意な証拠は存在しない。 このことは、LLMベースのテキスト合成支援が、反生産的な結果のリスクを伴わずに実装できるという希望的な証拠を提供する。

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