論文の概要: Lies, Damned Lies, and Distributional Language Statistics: Persuasion and Deception with Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.17128v1
• Date: Sun, 22 Dec 2024 18:34:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-24 16:01:15.483485
• Title: Lies, Damned Lies, and Distributional Language Statistics: Persuasion and Deception with Large Language Models
• Title（参考訳）: Lies, Damned Lies, and Distributional Language Statistics: Persuasion and Deception with Large Language Models
• Authors: Cameron R. Jones, Benjamin K. Bergen,
• Abstract要約: LLM(Large Language Models)は、人間が書いたテキストと同じくらい説得力のあるコンテンツを生成し、選択的に認識出力を生成することができる。 これらの機能は、これらのシステムがより広くデプロイされるにつれて、潜在的な誤用や意図しない結果に対する懸念を引き起こす。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.913127392774573
• License:
• Abstract: Large Language Models (LLMs) can generate content that is as persuasive as human-written text and appear capable of selectively producing deceptive outputs. These capabilities raise concerns about potential misuse and unintended consequences as these systems become more widely deployed. This review synthesizes recent empirical work examining LLMs' capacity and proclivity for persuasion and deception, analyzes theoretical risks that could arise from these capabilities, and evaluates proposed mitigations. While current persuasive effects are relatively small, various mechanisms could increase their impact, including fine-tuning, multimodality, and social factors. We outline key open questions for future research, including how persuasive AI systems might become, whether truth enjoys an inherent advantage over falsehoods, and how effective different mitigation strategies may be in practice.
• Abstract（参考訳）: LLM(Large Language Models)は、人間が書いたテキストと同じくらい説得力のあるコンテンツを生成し、選択的に認識出力を生成することができる。 これらの機能は、これらのシステムがより広くデプロイされるにつれて、潜在的な誤用や意図しない結果に対する懸念を引き起こす。 本総説では,LSMの能力と誤認の確率を調べた最近の実証研究を要約し,これらの能力から生じる理論的リスクを分析し,その軽減効果を評価する。 現在の説得効果は比較的小さいが、微調整、マルチモダリティ、社会的要因など、様々なメカニズムによって影響が増大する可能性がある。 例えば、説得力のあるAIシステムがどうなるのか、真理が偽りよりも本質的な優位性を持っているのか、そして実際どのようにして異なる緩和戦略が有効であるか、などです。

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