論文の概要: LLMs as Debate Partners: Utilizing Genetic Algorithms and Adversarial Search for Adaptive Arguments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.06229v1
• Date: Mon, 09 Dec 2024 06:03:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-10 14:59:23.522721
• Title: LLMs as Debate Partners: Utilizing Genetic Algorithms and Adversarial Search for Adaptive Arguments
• Title（参考訳）: LLMs as Debate Partners: 遺伝的アルゴリズムとアダプティブ引数の逆探索の利用
• Authors: Prakash Aryan,
• Abstract要約: DebateBrawlは、Large Language Models (LLM)、GA、Adversarial Search (AS)を統合するAIベースの議論プラットフォームである。 このシステムは、その戦略をリアルタイムで適応しながら、一貫性があり、文脈的に関連する議論を生成する際、顕著な性能を示す。 このシステムの精度を維持する能力(人間のみの議論では78%に比べて92%)は、AI支援談話における重要な懸念に対処する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: This paper introduces DebateBrawl, an innovative AI-powered debate platform that integrates Large Language Models (LLMs), Genetic Algorithms (GA), and Adversarial Search (AS) to create an adaptive and engaging debating experience. DebateBrawl addresses the limitations of traditional LLMs in strategic planning by incorporating evolutionary optimization and game-theoretic techniques. The system demonstrates remarkable performance in generating coherent, contextually relevant arguments while adapting its strategy in real-time. Experimental results involving 23 debates show balanced outcomes between AI and human participants, with the AI system achieving an average score of 2.72 compared to the human average of 2.67 out of 10. User feedback indicates significant improvements in debating skills and a highly satisfactory learning experience, with 85% of users reporting improved debating abilities and 78% finding the AI opponent appropriately challenging. The system's ability to maintain high factual accuracy (92% compared to 78% in human-only debates) while generating diverse arguments addresses critical concerns in AI-assisted discourse. DebateBrawl not only serves as an effective educational tool but also contributes to the broader goal of improving public discourse through AI-assisted argumentation. The paper discusses the ethical implications of AI in persuasive contexts and outlines the measures implemented to ensure responsible development and deployment of the system, including robust fact-checking mechanisms and transparency in decision-making processes.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、大規模言語モデル(LLM)、遺伝的アルゴリズム(GA)、対数探索(AS)を統合し、適応的で魅力的な議論体験を構築する、革新的なAIを活用した議論プラットフォームであるDebateBrawlを紹介する。 DebateBrawlは、進化的最適化とゲーム理論技術を取り入れた戦略計画における従来のLLMの限界に対処する。 このシステムは、その戦略をリアルタイムで適応しながら、一貫性があり、文脈的に関連する議論を生成する際、顕著な性能を示す。 23の議論を含む実験結果は、AIと人間の参加者のバランスの取れた結果を示している。 ユーザの85%が議論能力の改善を報告し、78%がAI反対者が適切に挑戦していると回答している。 システムは、AI支援談話における重要な懸念に対処しながら、高い事実精度(人間のみの議論では78%に比べて92%)を維持する能力を持つ。 DebateBrawlは効果的な教育ツールとして機能するだけでなく、AIによる議論を通じて公衆の会話を改善するという、より広範な目標にも貢献している。 本稿は、AIの説得的文脈における倫理的意味を論じ、堅牢な事実確認機構や意思決定プロセスにおける透明性を含む、システムの開発と展開の責任を負うための措置を概説する。

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