論文の概要: Large language models as linguistic simulators and cognitive models in human research

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.04470v4
• Date: Sun, 20 Oct 2024 16:13:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-22 13:14:14.112312
• Title: Large language models as linguistic simulators and cognitive models in human research
• Title（参考訳）: ヒト研究における言語シミュレーターと認知モデルとしての大規模言語モデル
• Authors: Zhicheng Lin,
• Abstract要約: 人間のようなテキストを生成する大きな言語モデル(LLM)の台頭は、行動や認知研究における人間の参加者を置き換える可能性についての議論を巻き起こした。 心理学・社会科学における言語モデルの基本的有用性を評価するために,この代替視点を批判的に評価する。 この視点は、行動科学と認知科学における言語モデルの役割を再定義し、言語シミュレータや認知モデルとして機能し、マシンインテリジェンスと人間の認知と思考の類似点と相違点に光を当てている。
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• Abstract: The rise of large language models (LLMs) that generate human-like text has sparked debates over their potential to replace human participants in behavioral and cognitive research. We critically evaluate this replacement perspective to appraise the fundamental utility of language models in psychology and social science. Through a five-dimension framework, characterization, representation, interpretation, implication, and utility, we identify six fallacies that undermine the replacement perspective: (1) equating token prediction with human intelligence, (2) assuming LLMs represent the average human, (3) interpreting alignment as explanation, (4) anthropomorphizing AI, (5) essentializing identities, and (6) purporting LLMs as primary tools that directly reveal the human mind. Rather than replacement, the evidence and arguments are consistent with a simulation perspective, where LLMs offer a new paradigm to simulate roles and model cognitive processes. We highlight limitations and considerations about internal, external, construct, and statistical validity, providing methodological guidelines for effective integration of LLMs into psychological research, with a focus on model selection, prompt design, interpretation, and ethical considerations. This perspective reframes the role of language models in behavioral and cognitive science, serving as linguistic simulators and cognitive models that shed light on the similarities and differences between machine intelligence and human cognition and thoughts.
• Abstract（参考訳）: 人間のようなテキストを生成する大きな言語モデル(LLM)の台頭は、行動や認知研究における人間の参加者を置き換える可能性についての議論を引き起こしている。 心理学・社会科学における言語モデルの基本的有用性を評価するために,この代替視点を批判的に評価する。 1) トークン予測を人間の知性と同一視すること,(2) LLMが平均的な人間を表現すること,(3) 説明としてアライメントを解釈すること,(4) 擬人化AI,(5) アイデンティティの本質化,(6) 人間の心を直接明らかにする主要なツールとしてLLMをパーポーティングすること,である。 代替ではなく、エビデンスと議論はシミュレーションの観点から一致しており、LLMは役割をシミュレートし、認知過程をモデル化する新しいパラダイムを提供する。 我々は, モデル選択, 迅速な設計, 解釈, 倫理的考察を中心に, LLMを心理的研究に効果的に統合するための方法論的ガイドラインを提供するとともに, 内部的, 外部的, 構成的, 統計的妥当性に関する制約と考察を強調した。 この視点は、行動科学と認知科学における言語モデルの役割を再定義し、言語シミュレータや認知モデルとして機能し、マシンインテリジェンスと人間の認知と思考の類似点と相違点に光を当てている。

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