論文の概要: Exploring the Effect of Robotic Embodiment and Empathetic Tone of LLMs on Empathy Elicitation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.20518v1
• Date: Wed, 26 Mar 2025 13:00:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-27 13:17:57.083854
• Title: Exploring the Effect of Robotic Embodiment and Empathetic Tone of LLMs on Empathy Elicitation
• Title（参考訳）: LLMのロボット・エボディメントと共感音が共感伝達に及ぼす影響について
• Authors: Liza Darwesh, Jaspreet Singh, Marin Marian, Eduard Alexa, Koen Hindriks, Kim Baraka,
• Abstract要約: 本研究は, 社会的エージェントとの相互作用を通じて, 第三者に対する共感の誘発について検討した。 インタラクションは、困難な状況にあり、金銭的な寄付を必要としている架空のキャラクター、Katie Banksに焦点を当てている。 参加者数によって測定されたKatieの支援意欲は、エージェントに対する認識とともに、60人の参加者に対して評価された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.5294997953439426
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• Abstract: This study investigates the elicitation of empathy toward a third party through interaction with social agents. Participants engaged with either a physical robot or a voice-enabled chatbot, both driven by a large language model (LLM) programmed to exhibit either an empathetic tone or remain neutral. The interaction is focused on a fictional character, Katie Banks, who is in a challenging situation and in need of financial donations. The willingness to help Katie, measured by the number of hours participants were willing to volunteer, along with their perceptions of the agent, were assessed for 60 participants. Results indicate that neither robotic embodiment nor empathetic tone significantly influenced participants' willingness to volunteer. While the LLM effectively simulated human empathy, fostering genuine empathetic responses in participants proved challenging.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,ソーシャルエージェントとのインタラクションを通じて,第三者に対する共感の誘因について検討する。 物理的ロボットまたは音声対応のチャットボットに携わる参加者は、どちらも共感的トーンを示すためにプログラムされた大きな言語モデル(LLM)によって駆動される。 インタラクションは、困難な状況にあり、金銭的な寄付を必要としている架空のキャラクター、Katie Banksに焦点を当てている。 参加者数によって測定されたKatieの支援意欲は、エージェントに対する認識とともに、60人の参加者に対して評価された。 その結果,ロボットの体格や共感音は被験者のボランティア意欲に大きく影響しなかった。 LLMは人間の共感を効果的にシミュレートする一方で、参加者の真の共感反応を育むことは困難であった。

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