論文の概要: Persuasion with Large Language Models: a Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.06837v1
• Date: Mon, 11 Nov 2024 10:05:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-12 14:10:15.468869
• Title: Persuasion with Large Language Models: a Survey
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルによる説得:調査
• Authors: Alexander Rogiers, Sander Noels, Maarten Buyl, Tijl De Bie,
• Abstract要約: 大規模言語モデル (LLM) は説得力のあるコミュニケーションに新たな破壊的可能性を生み出している。 政治、マーケティング、公衆衛生、電子商取引、慈善事業などの分野では、LLMシステムズは既に人間レベルや超人的説得力を達成している。 LLMをベースとした説得の現在と将来の可能性は、倫理的・社会的リスクを著しく引き起こす可能性が示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.86930318312291
• License:
• Abstract: The rapid rise of Large Language Models (LLMs) has created new disruptive possibilities for persuasive communication, by enabling fully-automated personalized and interactive content generation at an unprecedented scale. In this paper, we survey the research field of LLM-based persuasion that has emerged as a result. We begin by exploring the different modes in which LLM Systems are used to influence human attitudes and behaviors. In areas such as politics, marketing, public health, e-commerce, and charitable giving, such LLM Systems have already achieved human-level or even super-human persuasiveness. We identify key factors influencing their effectiveness, such as the manner of personalization and whether the content is labelled as AI-generated. We also summarize the experimental designs that have been used to evaluate progress. Our survey suggests that the current and future potential of LLM-based persuasion poses profound ethical and societal risks, including the spread of misinformation, the magnification of biases, and the invasion of privacy. These risks underscore the urgent need for ethical guidelines and updated regulatory frameworks to avoid the widespread deployment of irresponsible and harmful LLM Systems.
• Abstract（参考訳）: LLM(Large Language Models)の急速な普及は、完全に自動化されたパーソナライズされたインタラクティブなコンテンツ生成を前例のない規模で実現することによって、説得力のあるコミュニケーションの新たな破壊的可能性を生み出した。 本稿では,LSMに基づく説得研究の分野を調査し,その結果について述べる。 まず、LLMシステムが人間の態度や行動に影響を与える様々なモードを探索することから始める。 政治、マーケティング、公衆衛生、電子商取引、慈善事業などの分野では、LLMシステムズは既に人間レベルや超人的説得力を達成している。 我々は、パーソナライズ方法やコンテンツがAI生成としてラベル付けされているかどうかなど、その効果に影響を及ぼす重要な要因を同定する。 また, 進捗評価に用いられている実験設計について概説した。 LLMに基づく説得の現在と将来の可能性は、誤報の拡散、偏見の拡大、プライバシー侵害など、重大な倫理的・社会的リスクをもたらすことを示唆している。 これらのリスクは、無責任で有害なLLMシステムの広範な展開を避けるために、倫理ガイドラインと規制フレームワークの更新が緊急に必要であることを示している。

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