論文の概要: The Dark Patterns of Personalized Persuasion in Large Language Models: Exposing Persuasive Linguistic Features for Big Five Personality Traits in LLMs Responses

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.06008v1
• Date: Fri, 08 Nov 2024 23:02:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-12 14:12:23.221866
• Title: The Dark Patterns of Personalized Persuasion in Large Language Models: Exposing Persuasive Linguistic Features for Big Five Personality Traits in LLMs Responses
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルにおけるパーソナライズド・パーソナライズド・パーソナライズド・パーソナライズド・パーソナライズド・パーソナライズド・パーソナライズド・パーソナライズド・パーソナライズド・パーソナライズド・パーソナライズド・パーソナライズド・パーソナライズド・パーソナライズド・パーソナライズド・パーソナライズド・パーソナライズド・パーソナライズド・パターン
• Authors: Wiktoria Mieleszczenko-Kowszewicz, Dawid Płudowski, Filip Kołodziejczyk, Jakub Świstak, Julian Sienkiewicz, Przemysław Biecek,
• Abstract要約: 我々は、ビッグファイブ・パーソナリティの様々なレベルにおけるパーソナリティに影響を与えるのに不可欠な13の言語的特徴を同定する。 モデルでは、不安関連語を神経症に用い、達成関連語を良心に用い、経験へのオープンネスのために認知過程語を減らしている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: This study explores how the Large Language Models (LLMs) adjust linguistic features to create personalized persuasive outputs. While research showed that LLMs personalize outputs, a gap remains in understanding the linguistic features of their persuasive capabilities. We identified 13 linguistic features crucial for influencing personalities across different levels of the Big Five model of personality. We analyzed how prompts with personality trait information influenced the output of 19 LLMs across five model families. The findings show that models use more anxiety-related words for neuroticism, increase achievement-related words for conscientiousness, and employ fewer cognitive processes words for openness to experience. Some model families excel at adapting language for openness to experience, others for conscientiousness, while only one model adapts language for neuroticism. Our findings show how LLMs tailor responses based on personality cues in prompts, indicating their potential to create persuasive content affecting the mind and well-being of the recipients.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,Large Language Models (LLM) が言語機能をどのように調整し,パーソナライズされた説得出力を生成するかを検討する。 LLMはアウトプットをパーソナライズすることを示したが、その説得能力の言語的特徴を理解するためのギャップは依然として残っている。 我々は、ビッグファイブ・パーソナリティの様々なレベルにおけるパーソナリティに影響を与える上で重要な13の言語的特徴を特定した。 人格特性情報を用いたプロンプトが5つのモデル家系における19のLCMの出力に与える影響を解析した。 その結果,モデルでは不安関連語を神経症に用い,達成関連語を良心に用い,認知過程語を減らして経験を積むことがわかった。 一部のモデルファミリーは経験にオープンな言語を適応させるのに優れており、他のモデルは良心に適応し、一方は神経症に適応する言語にのみ適応する。 以上の結果から, LLMは, 人の心や幸福に影響を及ぼす説得的コンテンツを生み出す可能性を示唆し, パーソナリティの手がかりに基づいて, どのように反応を調整しているかが示唆された。

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