論文の概要: Are Human Interactions Replicable by Generative Agents? A Case Study on Pronoun Usage in Hierarchical Interactions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.15283v1
• Date: Sat, 25 Jan 2025 17:42:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-28 13:57:22.699269
• Title: Are Human Interactions Replicable by Generative Agents? A Case Study on Pronoun Usage in Hierarchical Interactions
• Title（参考訳）: 人為的相互作用は生成因子によって補うことができるか? : 階層的相互作用における代名詞的利用の事例研究
• Authors: Naihao Deng, Rada Mihalcea,
• Abstract要約: 本研究では,Large Language Models (LLMs) エージェント間の相互作用が人間のものと類似しているかどうかを検討する。 評価の結果,LLMに基づくシミュレーションと人称代名詞の使い方の相違が明らかとなった。 我々は,そのような社会シミュレーションを実践者の意思決定プロセスに用いては,注意を喚起する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.139828718538418
• License:
• Abstract: As Large Language Models (LLMs) advance in their capabilities, researchers have increasingly employed them for social simulation. In this paper, we investigate whether interactions among LLM agents resemble those of humans. Specifically, we focus on the pronoun usage difference between leaders and non-leaders, examining whether the simulation would lead to human-like pronoun usage patterns during the LLMs' interactions. Our evaluation reveals the significant discrepancies between LLM-based simulations and human pronoun usage, with prompt-based or specialized agents failing to demonstrate human-like pronoun usage patterns. In addition, we reveal that even if LLMs understand the human pronoun usage patterns, they fail to demonstrate them in the actual interaction process. Our study highlights the limitations of social simulations based on LLM agents, urging caution in using such social simulation in practitioners' decision-making process.
• Abstract（参考訳）: LLM(Large Language Models)の能力が向上するにつれて、研究者はそれらを社会シミュレーションに利用するようになった。 本稿では,LLMエージェント間の相互作用が人間のものと類似しているかどうかを考察する。 具体的には、リーダーと非リーダーの代名詞使用率の違いに着目し、シミュレーションがLLM間の相互作用において人間に似た代名詞使用パターンに繋がるかどうかを検討する。 評価の結果,LLMに基づくシミュレーションと人称代名詞の用法との間に有意な相違があることが判明した。 さらに, LLM が人間の代名詞使用パターンを理解できたとしても, 実際の対話プロセスにおいてその使用パターンを実証することができないことを明らかにした。 本研究は, LLMエージェントに基づく社会シミュレーションの限界を強調し, 実践者の意思決定プロセスにおける社会シミュレーションの利用に注意を促した。

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