論文の概要: Replicating Human Social Perception in Generative AI: Evaluating the Valence-Dominance Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.04842v1
• Date: Wed, 05 Mar 2025 17:35:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-10 12:24:37.399611
• Title: Replicating Human Social Perception in Generative AI: Evaluating the Valence-Dominance Model
• Title（参考訳）: ジェネレーティブAIにおける人間の社会的知覚の再現:妥当性支配モデルの評価
• Authors: Necdet Gurkan, Kimathi Njoki, Jordan W. Suchow,
• Abstract要約: マルチモーダル生成型AIシステムは、人間の社会的知覚の重要な側面を再現できることを示す。 発見は、AIによる意思決定と人間とAIのインタラクションに関する重要な疑問を提起する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.13654846342364302
• License:
• Abstract: As artificial intelligence (AI) continues to advance--particularly in generative models--an open question is whether these systems can replicate foundational models of human social perception. A well-established framework in social cognition suggests that social judgments are organized along two primary dimensions: valence (e.g., trustworthiness, warmth) and dominance (e.g., power, assertiveness). This study examines whether multimodal generative AI systems can reproduce this valence-dominance structure when evaluating facial images and how their representations align with those observed across world regions. Through principal component analysis (PCA), we found that the extracted dimensions closely mirrored the theoretical structure of valence and dominance, with trait loadings aligning with established definitions. However, many world regions and generative AI models also exhibited a third component, the nature and significance of which warrant further investigation. These findings demonstrate that multimodal generative AI systems can replicate key aspects of human social perception, raising important questions about their implications for AI-driven decision-making and human-AI interactions.
• Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)は、特に生成モデルにおいて進歩を続けている。 社会的認知の確立された枠組みは、社会的判断が、価値(例えば、信頼性、温かさ)と支配(例えば、力、主張性)の2つの主要な側面に沿って組織されていることを示唆している。 本研究では,マルチモーダル生成型AIシステムが,顔画像の評価において,この原子価優位構造を再現できるかどうかと,その表現が世界各国で観測されているものとどのように一致しているかを検討する。 主成分分析 (PCA) により, 抽出された次元は, 値と支配の理論的構造を密接に反映し, 特性負荷は確立された定義と一致していることがわかった。 しかし、多くの世界地域と生成AIモデルもまた第3の要素を示しており、その性質と重要性はさらなる調査を保証している。 これらの結果は、マルチモーダル生成型AIシステムが人間の社会的知覚の重要な側面を再現できることを示し、AIによる意思決定と人間とAIの相互作用に影響を及ぼす重要な疑問を提起する。

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