論文の概要: Limits of Large Language Models in Debating Humans

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.06049v2
• Date: Sat, 01 Feb 2025 23:54:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-04 16:07:14.139804
• Title: Limits of Large Language Models in Debating Humans
• Title（参考訳）: 対話型人間における大規模言語モデルの限界
• Authors: James Flamino, Mohammed Shahid Modi, Boleslaw K. Szymanski, Brendan Cross, Colton Mikolajczyk,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)を用いて議論するエージェントの限界を厳格に検証する。 エージェントは、人間よりも議論のトピックに溶け込み、集中し、すべてのプレイヤーの生産性を向上させることができることがわかった。 しかし、人間は他の人間ほど説得力も自信も持たず、私たちが収集した人間とエージェントの行動の指標は、互いに大きく異なっています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Large Language Models (LLMs) have shown remarkable promise in communicating with humans. Their potential use as artificial partners with humans in sociological experiments involving conversation is an exciting prospect. But how viable is it? Here, we rigorously test the limits of agents that debate using LLMs in a preregistered study that runs multiple debate-based opinion consensus games. Each game starts with six humans, six agents, or three humans and three agents. We found that agents can blend in and concentrate on a debate's topic better than humans, improving the productivity of all players. Yet, humans perceive agents as less convincing and confident than other humans, and several behavioral metrics of humans and agents we collected deviate measurably from each other. We observed that agents are already decent debaters, but their behavior generates a pattern distinctly different from the human-generated data.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、人間とのコミュニケーションにおいて顕著な可能性を示している。 彼らの会話を含む社会学的実験における人間との人工的なパートナーとしての利用は、エキサイティングな展望である。 しかし、それがどの程度有効か? ここでは、複数の議論ベースの意見コンセンサスゲームを実行する事前登録研究において、LSMを用いた議論を行うエージェントの限界を厳格に検証する。 各ゲームは6人の人間、6人のエージェント、3人のエージェントから始まる。 エージェントは、人間よりも議論のトピックに溶け込み、集中し、すべてのプレイヤーの生産性を向上させることができることがわかった。 しかし、人間は他の人間ほど説得力も自信も持たず、私たちが収集した人間とエージェントの行動の指標は、互いに大きく異なっています。 エージェントは、すでにまともな議論者であるが、その行動は、人為的なデータとは明らかに異なるパターンを生成する。

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