論文の概要: The Illusion of Empathy: How AI Chatbots Shape Conversation Perception

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.12877v1
• Date: Tue, 19 Nov 2024 21:47:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-21 16:10:10.172864
• Title: The Illusion of Empathy: How AI Chatbots Shape Conversation Perception
• Title（参考訳）: 共感のイライラ:AIチャットボットが会話の知覚をどう形作るか
• Authors: Tingting Liu, Salvatore Giorgi, Ankit Aich, Allison Lahnala, Brenda Curtis, Lyle Ungar, João Sedoc,
• Abstract要約: GPTベースのチャットボットは、人間の会話相手よりも共感的でないと認識された。 GPT-4oアノテーションからの共感評価はユーザの評価と一致し、低い共感の知覚を補強する。 人間と人間の会話を訓練した共感モデルでは共感言語に有意な差は認められなかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.061399479158903
• License:
• Abstract: As AI chatbots become more human-like by incorporating empathy, understanding user-centered perceptions of chatbot empathy and its impact on conversation quality remains essential yet under-explored. This study examines how chatbot identity and perceived empathy influence users' overall conversation experience. Analyzing 155 conversations from two datasets, we found that while GPT-based chatbots were rated significantly higher in conversational quality, they were consistently perceived as less empathetic than human conversational partners. Empathy ratings from GPT-4o annotations aligned with users' ratings, reinforcing the perception of lower empathy in chatbots. In contrast, 3 out of 5 empathy models trained on human-human conversations detected no significant differences in empathy language between chatbots and humans. Our findings underscore the critical role of perceived empathy in shaping conversation quality, revealing that achieving high-quality human-AI interactions requires more than simply embedding empathetic language; it necessitates addressing the nuanced ways users interpret and experience empathy in conversations with chatbots.
• Abstract（参考訳）: AIチャットボットが共感を取り入れることでより人間らしくなるにつれて、チャットボットの共感と会話品質への影響に対するユーザ中心の認識を理解することは、依然として必要不可欠である。 本研究では,チャットボットのアイデンティティと共感がユーザ全体の会話体験に与える影響について検討した。 2つのデータセットから155の会話を分析し、GPTベースのチャットボットは会話の質において著しく高い評価を受けたが、人間の会話パートナーよりも共感的ではないと一貫して認識されていた。 GPT-4oアノテーションからの共感評価はユーザの評価と一致し、チャットボットにおける共感の低さの認識を補強する。 対照的に、人間と人間の会話を訓練した5つの共感モデルのうち3つは、チャットボットと人間の共感言語に有意な差は認められなかった。 その結果,会話の質形成において共感が重要な役割を担い,高品質な人間とAIのインタラクションを実現するためには,単に共感言語を埋め込むだけでなく,チャットボットとの会話において共感を体験する上で,ユーザが理解し,経験するニュアンスな方法に対処する必要があることが明らかになった。

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