論文の概要: Persuasion Games using Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.15879v2
• Date: Mon, 2 Sep 2024 02:30:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-04 12:43:33.325497
• Title: Persuasion Games using Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルを用いた説得ゲーム
• Authors: Ganesh Prasath Ramani, Shirish Karande, Santhosh V, Yash Bhatia,
• Abstract要約: 大型言語モデル (LLM) は、人間のような文章を解釈し、生成することのできる、恐ろしい道具として登場した。 本稿では,LCMがユーザ視点を形作り,その決定を特定のタスクに影響を及ぼす可能性について考察する。 この機能は、投資、クレジットカード、保険など、さまざまな分野のアプリケーションを見つける。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have emerged as formidable instruments capable of comprehending and producing human-like text. This paper explores the potential of LLMs, to shape user perspectives and subsequently influence their decisions on particular tasks. This capability finds applications in diverse domains such as Investment, Credit cards and Insurance, wherein they assist users in selecting appropriate insurance policies, investment plans, Credit cards, Retail, as well as in Behavioral Change Support Systems (BCSS). We present a sophisticated multi-agent framework wherein a consortium of agents operate in collaborative manner. The primary agent engages directly with user agents through persuasive dialogue, while the auxiliary agents perform tasks such as information retrieval, response analysis, development of persuasion strategies, and validation of facts. Empirical evidence from our experiments demonstrates that this collaborative methodology significantly enhances the persuasive efficacy of the LLM. We continuously analyze the resistance of the user agent to persuasive efforts and counteract it by employing a combination of rule-based and LLM-based resistance-persuasion mapping techniques. We employ simulated personas and generate conversations in insurance, banking, and retail domains to evaluate the proficiency of large language models (LLMs) in recognizing, adjusting to, and influencing various personality types. Concurrently, we examine the resistance mechanisms employed by LLM simulated personas. Persuasion is quantified via measurable surveys before and after interaction, LLM-generated scores on conversation, and user decisions (purchase or non-purchase).
• Abstract（参考訳）: 大型言語モデル (LLM) は、人間のような文章を解釈し、生成することのできる、恐ろしい道具として登場した。 本稿では,LCMがユーザ視点を形作り,その決定を特定のタスクに影響を及ぼす可能性について考察する。 この機能は、投資、クレジットカード、保険といった様々な分野のアプリケーションを見つけ、適切な保険政策、投資計画、クレジットカード、小売、そして行動変革支援システム(BCSS)のユーザーを支援する。 エージェントのコンソーシアムが協調的に動作する高度なマルチエージェントフレームワークを提案する。 主エージェントは説得対話を通じて直接ユーザエージェントと対話し、補助エージェントは情報検索、応答分析、説得戦略の開発、事実の検証を行う。 我々の実験から得られた実証的な証拠は、この協調手法がLLMの説得力を高めることを証明している。 ユーザエージェントの説得力に対する抵抗を継続的に分析し、ルールベースとLCMベースの抵抗パーポーションマッピング技術を組み合わせて対処する。 我々は、シミュレートされたペルソナを採用し、保険、銀行、小売ドメインで会話を生成し、さまざまなパーソナタイプを認識し、調整し、影響を与える大規模言語モデル(LLM)の能力を評価する。 同時に, LLMシミュレートされたペルソナの抵抗機構について検討した。 説得は、対話前後の計測可能な調査、会話におけるLLM生成スコア、およびユーザ決定(購入または非購入)によって定量化される。

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