論文の概要: Modular Conversational Agents for Surveys and Interviews

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.17049v2
• Date: Tue, 04 Mar 2025 02:14:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-05 19:12:01.733180
• Title: Modular Conversational Agents for Surveys and Interviews
• Title（参考訳）: 調査・インタビューのためのモジュール会話エージェント
• Authors: Jiangbo Yu, Jinhua Zhao, Luis Miranda-Moreno, Matthew Korp,
• Abstract要約: 本稿では,AIエージェントを設計するためのモジュラーアプローチとそのパラメータ化プロセスを紹介する。 3つの実証的な研究を通して、モジュラーアプローチの適応性、一般化性、有効性を示す。 その結果,AIエージェントは完成率と応答品質を高めることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.019313905775819
• License:
• Abstract: Surveys and interviews are widely used for collecting insights on emerging or hypothetical scenarios. Traditional human-led methods often face challenges related to cost, scalability, and consistency. Recently, various domains have begun to explore the use of conversational agents (chatbots) powered by generative artificial intelligence (AI) technologies. However, considering decisions in transportation investments and policies often carry significant public and environmental stakes, surveys and interviews face unique challenges in integrating AI agents, underscoring the need for a rigorous, resource-efficient approach that enhances participant engagement and ensures privacy. This paper addresses this gap by introducing a modular approach and its resulting parameterized process for designing AI agents. We detail the system architecture, integrating engineered prompts, specialized knowledge bases, and customizable, goal-oriented conversational logic. We demonstrate the adaptability, generalizability, and efficacy of our modular approach through three empirical studies: (1) travel preference surveys, highlighting conditional logic and multimodal (voice, text, and image generation) capabilities; (2) public opinion elicitation on a newly constructed, novel infrastructure project, showcasing question customization and multilingual (English and French) capabilities; and (3) expert consultation about the impact of technologies on future transportation systems, highlighting real-time, clarification request capabilities for open-ended questions, resilience in handling erratic inputs, and efficient transcript postprocessing. The results suggest that the AI agent increases completion rates and response quality. Furthermore, the modular approach demonstrates controllability, flexibility, and robustness while addressing key ethical, privacy, security, and token consumption concerns.
• Abstract（参考訳）: 調査やインタビューは、新興または仮説上のシナリオについての洞察を集めるために広く利用されている。 従来のヒューマン主導の手法は、コスト、スケーラビリティ、一貫性に関する課題に直面することが多い。 近年,汎用人工知能(AI)技術を活用した会話エージェント(チャットボット)の活用が注目されている。 しかし、交通投資や政策における決定は、しばしば公共や環境の負担を伴っているため、調査やインタビューはAIエージェントの統合におけるユニークな課題に直面し、参加者のエンゲージメントを高め、プライバシーを確保するための厳格でリソース効率のよいアプローチの必要性を強調している。 本稿では,AIエージェントを設計するためのモジュラーアプローチとそのパラメータ化プロセスを導入することで,このギャップに対処する。 システムアーキテクチャ、エンジニアリングプロンプトの統合、専門知識ベース、カスタマイズ可能な目標指向の対話ロジックについて詳述する。 本稿は,(1)旅行嗜好調査,条件論理とマルチモーダル(音声,テキスト,画像生成)能力の強調,(2)新たに構築された新しいインフラプロジェクトに対する世論の引用,課題のカスタマイズとマルチリンガル(英語とフランス語)能力の実証,(3)将来的な輸送システムへの影響に関する専門家の相談,オープンな質問に対するリアルタイム・明確化要求能力の強調,エラー入力処理のレジリエンス,といった経験的考察を通じて,モジュラーアプローチの適応性,一般化性,有効性を実証する。 その結果,AIエージェントは完成率と応答品質を高めることが示唆された。 さらに、モジュラーアプローチは、重要な倫理的、プライバシ、セキュリティ、トークン消費の懸念に対処しながら、コントロール可能性、柔軟性、堅牢性を示す。

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