論文の概要: Using Language Models to Decipher the Motivation Behind Human Behaviors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.15752v1
• Date: Thu, 20 Mar 2025 00:07:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-21 16:34:32.830238
• Title: Using Language Models to Decipher the Motivation Behind Human Behaviors
• Title（参考訳）: 言語モデルを用いた人間の行動の背後にあるモチベーションの解明
• Authors: Yutong Xie, Qiaozhu Mei, Walter Yuan, Matthew O. Jackson,
• Abstract要約: 大規模な言語モデルへの様々なプロンプトによって、人間の行動を完全に引き出すことができることを示す。 そして、どの行動を引き出すのにどのプロンプトが必要なのかを分析することで、人間の行動の背後にあるモチベーションを推測することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.855067753715797
• License:
• Abstract: AI presents a novel tool for deciphering the motivations behind human behaviors. We show that by varying prompts to a large language model, we can elicit a full range of human behaviors in a variety of different scenarios in terms of classic economic games. Then by analyzing which prompts are needed to elicit which behaviors, we can infer (decipher) the motivations behind the human behaviors. We also show how one can analyze the prompts to reveal relationships between the classic economic games, providing new insight into what different economic scenarios induce people to think about. We also show how this deciphering process can be used to understand differences in the behavioral tendencies of different populations.
• Abstract（参考訳）: AIは人間の行動の背後にあるモチベーションを解読する新しいツールを提供する。 大規模な言語モデルへの様々なプロンプトによって、古典的な経済ゲームの観点から、さまざまなシナリオにおいて、人間の行動の全範囲を導き出すことができることを示す。 次に、どの行動を引き出すのにどのプロンプトが必要なのかを分析することで、人間の行動の背後にあるモチベーションを推測(解読)することができる。 また、古典的な経済ゲーム間の関係を明らかにするためのプロンプトを分析して、異なる経済シナリオが人々に考えさせるものについて、新たな洞察を与える方法も示しています。 また、この解読プロセスが、異なる集団の行動傾向の違いを理解するためにどのように使われるかを示す。

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