論文の概要: From Pixels to Personas: Investigating and Modeling Self-Anthropomorphism in Human-Robot Dialogues

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.03870v1
• Date: Fri, 4 Oct 2024 19:06:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-02 15:40:54.438617
• Title: From Pixels to Personas: Investigating and Modeling Self-Anthropomorphism in Human-Robot Dialogues
• Title（参考訳）: カメラからペルソナへ:人間-ロボット対話における自己異型性の調査とモデル化
• Authors: Yu Li, Devamanyu Hazarika, Di Jin, Julia Hirschberg, Yang Liu,
• Abstract要約: ロボットにおける自己人類同型は、好みや感情を表現するなど、対話における人間のような特徴の表示を通じて、自分自身を表わす。 これら2種類の応答に有意な差異を示し、あるタイプから別のタイプへの遷移を提案する。 Pix2Personaは、倫理的かつ魅力的なAIシステムを様々な実施形態で開発することを目的とした、新しいデータセットである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.549159419088294
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Self-anthropomorphism in robots manifests itself through their display of human-like characteristics in dialogue, such as expressing preferences and emotions. Our study systematically analyzes self-anthropomorphic expression within various dialogue datasets, outlining the contrasts between self-anthropomorphic and non-self-anthropomorphic responses in dialogue systems. We show significant differences in these two types of responses and propose transitioning from one type to the other. We also introduce Pix2Persona, a novel dataset aimed at developing ethical and engaging AI systems in various embodiments. This dataset preserves the original dialogues from existing corpora and enhances them with paired responses: self-anthropomorphic and non-self-anthropomorphic for each original bot response. Our work not only uncovers a new category of bot responses that were previously under-explored but also lays the groundwork for future studies about dynamically adjusting self-anthropomorphism levels in AI systems to align with ethical standards and user expectations.
• Abstract（参考訳）: ロボットにおける自己人類同型は、好みや感情を表現するなど、対話における人間のような特徴の表示を通じて、自分自身を表わす。 本研究は,対話システムにおける自己擬人化応答と非自己擬人化応答の対比を概説し,対話データセット内の自己擬人化表現を体系的に分析する。 これら2種類の応答に有意な差異を示し、あるタイプから別のタイプへの遷移を提案する。 Pix2Personaは、倫理的かつ魅力的なAIシステムを様々な実施形態で開発することを目的とした、新しいデータセットである。 このデータセットは、既存のコーパスからのオリジナルの対話を保存し、ペア化された応答で強化する。 我々の研究は、これまで未調査だったボット応答の新しいカテゴリを明らかにするだけでなく、AIシステムにおける自己人類同型レベルを動的に調整し、倫理的基準やユーザ期待に合わせるための、将来の研究の基盤となる。

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