論文の概要: Designing and Evaluating Multi-Chatbot Interface for Human-AI Communication: Preliminary Findings from a Persuasion Task

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.19648v1
• Date: Fri, 28 Jun 2024 04:33:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-01 17:50:12.906744
• Title: Designing and Evaluating Multi-Chatbot Interface for Human-AI Communication: Preliminary Findings from a Persuasion Task
• Title（参考訳）: ヒューマンAI通信のためのマルチチャットボットインタフェースの設計と評価:説得課題からの予備的発見
• Authors: Sion Yoon, Tae Eun Kim, Yoo Jung Oh,
• Abstract要約: 本研究では, 特定の説得環境におけるマルチチャットボットコミュニケーションの効果について検討した。 マルチチャットボット通信が可能なオンライン環境を開発し,パイロット実験を行った。 本稿では,マルチチャットボットインタフェースの開発プロセスとパイロット実験による予備的な結果について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.360607903399872
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The dynamics of human-AI communication have been reshaped by language models such as ChatGPT. However, extant research has primarily focused on dyadic communication, leaving much to be explored regarding the dynamics of human-AI communication in group settings. The availability of multiple language model chatbots presents a unique opportunity for scholars to better understand the interaction between humans and multiple chatbots. This study examines the impact of multi-chatbot communication in a specific persuasion setting: promoting charitable donations. We developed an online environment that enables multi-chatbot communication and conducted a pilot experiment utilizing two GPT-based chatbots, Save the Children and UNICEF chatbots, to promote charitable donations. In this study, we present our development process of the multi-chatbot interface and present preliminary findings from a pilot experiment. Analysis of qualitative and quantitative feedback are presented, and limitations are addressed.
• Abstract（参考訳）: 人間とAIのコミュニケーションのダイナミクスは、ChatGPTのような言語モデルによって作り直されている。 しかし、現存する研究は主にダイアドコミュニケーションに重点を置いており、グループ設定における人間とAIのコミュニケーションのダイナミクスについて多くの研究がなされている。 複数の言語モデルチャットボットが利用できることは、学者が人間と複数のチャットボットとの相互作用をよりよく理解するユニークな機会となる。 本研究では, 特定の説得環境におけるマルチチャットボットコミュニケーションの効果について検討した。 我々は,複数チャットボットのコミュニケーションを可能にするオンライン環境を開発し,GPTベースの2つのチャットボットであるSave the ChildrenとUNICEFチャットボットを用いて,慈善寄付を促進する実験を行った。 本研究では,マルチチャットボットインタフェースの開発プロセスと,パイロット実験による予備的な結果について述べる。 定性的、定量的なフィードバックの分析を行い、限界に対処する。

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