論文の概要: The influence of persona and conversational task on social interactions with a LLM-controlled embodied conversational agent

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.05653v1
• Date: Fri, 08 Nov 2024 15:49:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-11 14:53:57.018614
• Title: The influence of persona and conversational task on social interactions with a LLM-controlled embodied conversational agent
• Title（参考訳）: LLM制御型会話エージェントとの社会的相互作用に及ぼすペルソナと会話課題の影響
• Authors: Leon O. H. Kroczek, Alexander May, Selina Hettenkofer, Andreas Ruider, Bernd Ludwig, Andreas Mühlberger,
• Abstract要約: LLMを仮想人間として具現化することで、ユーザーはバーチャルリアリティーで対面のソーシャルインタラクションを行うことができる。 LLMがコントロールするエージェントとの社会的相互作用における人的・タスク的要因の影響はいまだ不明である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.26872152499122
• License:
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have demonstrated remarkable capabilities in conversational tasks. Embodying an LLM as a virtual human allows users to engage in face-to-face social interactions in Virtual Reality. However, the influence of person- and task-related factors in social interactions with LLM-controlled agents remains unclear. In this study, forty-six participants interacted with a virtual agent whose persona was manipulated as extravert or introvert in three different conversational tasks (small talk, knowledge test, convincing). Social-evaluation, emotional experience, and realism were assessed using ratings. Interactive engagement was measured by quantifying participants' words and conversational turns. Finally, we measured participants' willingness to ask the agent for help during the knowledge test. Our findings show that the extraverted agent was more positively evaluated, elicited a more pleasant experience and greater engagement, and was assessed as more realistic compared to the introverted agent. Whereas persona did not affect the tendency to ask for help, participants were generally more confident in the answer when they had help of the LLM. Variation of personality traits of LLM-controlled embodied virtual agents, therefore, affects social-emotional processing and behavior in virtual interactions. Embodied virtual agents allow the presentation of naturalistic social encounters in a virtual environment.
• Abstract（参考訳）: 大きな言語モデル(LLM)は会話タスクにおいて顕著な能力を示した。 LLMを仮想人間として具現化することで、ユーザーはバーチャルリアリティーで対面のソーシャルインタラクションを行うことができる。 しかし, LLM制御エージェントとの社会的相互作用における人的・タスク的要因の影響はいまだ不明である。 本研究では,3つの会話課題(小話,知識テスト,説得力)において,人格を外向的,内向的に操作した仮想エージェントと46人の参加者が対話した。 社会的評価、感情経験、リアリズムは評価によって評価された。 参加者の言葉と会話のターンを定量化し,対話的エンゲージメントを測定した。 最後に,知識テストにおいて,エージェントに助けを求めたい参加者の意思を測定した。 以上の結果から, 内向剤よりも外向剤がより肯定的に評価され, 良好な経験とエンゲージメントが得られ, 内向剤よりも現実的に評価された。 ペルソナは援助を求める傾向に影響を与えなかったが, LLMの援助を受けた場合, 参加者は一般に回答に自信を持っていた。 LLM制御された仮想エージェントの性格特性の変化は、仮想相互作用における社会的感情処理と行動に影響を及ぼす。 仮想エージェントは、仮想環境における自然主義的な社会的出会いの提示を可能にする。

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