論文の概要: 10 Questions to Fall in Love with ChatGPT: An Experimental Study on Interpersonal Closeness with Large Language Models (LLMs)

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.13860v1
• Date: Mon, 24 Mar 2025 13:00:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-02 19:15:52.617875
• Title: 10 Questions to Fall in Love with ChatGPT: An Experimental Study on Interpersonal Closeness with Large Language Models (LLMs)
• Title（参考訳）: ChatGPTで恋に落ちる10の質問:大規模言語モデル(LLM)を用いた対人親密性の実験的検討
• Authors: Jessica Szczuka, Lisa Mühl, Paula Ebner, Simon Dubé,
• Abstract要約: この研究は、個人がデートプロフィールに近づき、ロマンチックな関心を体験する方法を探る。 驚いたことに、認識されたソース(人間またはAI)は、近さやロマンチックな関心に顕著な影響を与えなかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Large language models (LLMs), like ChatGPT, are capable of computing affectionately nuanced text that therefore can shape online interactions, including dating. This study explores how individuals experience closeness and romantic interest in dating profiles, depending on whether they believe the profiles are human- or AI-generated. In a matchmaking scenario, 307 participants rated 10 responses to the Interpersonal Closeness Generating Task, unaware that all were LLM-generated. Surprisingly, perceived source (human or AI) had no significant impact on closeness or romantic interest. Instead, perceived quality and human-likeness of responses shaped reactions. The results challenge current theoretical frameworks for human-machine communication and raise critical questions about the importance of authenticity in affective online communication.
• Abstract（参考訳）: ChatGPTのような大規模言語モデル(LLM)は、愛情深いニュアンスなテキストを計算できるため、デートを含むオンラインインタラクションを形成できる。 この研究は、個人がデートプロフィールに近さとロマンチックな関心を体験する方法を、そのプロフィールが人間かAIによって生成されるかによって調査する。 一致シナリオでは、307人の参加者が対人閉鎖性生成タスクに対する10の反応を評価。 驚いたことに、認識されたソース(人間またはAI)は、近さやロマンチックな関心に顕著な影響を与えなかった。 代わりに、反応の質と人間の類似性は反応を形作る。 その結果、人間と機械のコミュニケーションの理論的枠組みに挑戦し、感情的なオンラインコミュニケーションにおける信頼の重要性について批判的な疑問を提起した。

関連論文リスト

• REALTALK: A 21-Day Real-World Dataset for Long-Term Conversation [51.97224538045096]
  本稿では、21日間のメッセージアプリ対話のコーパスであるREALTALKを紹介する。 EI属性とペルソナの整合性を比較し,現実世界の対話による課題を理解する。 その結果,モデルでは対話履歴のみからユーザをシミュレートすることが困難であり,特定のユーザチャットの微調整はペルソナのエミュレーションを改善することがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-18T20:29:01Z)
• Humanity in AI: Detecting the Personality of Large Language Models [0.0]
  アンケートは大規模言語モデル(LLM)の個性を検出する一般的な方法である 本稿では,テキストマイニングとアンケート手法の組み合わせを提案する。 LLMのパーソナリティは、事前訓練されたデータから導かれる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-11T05:53:11Z)
• Multimodal Fusion with LLMs for Engagement Prediction in Natural Conversation [70.52558242336988]
  我々は,不関心や混乱の兆候を検出することを目的として,言語的および非言語的手がかりを精査することにより,ダイアディック的相互作用における係り合いを予測することに焦点を当てた。 本研究では,カジュアルなダイアディック会話に携わる34人の参加者を対象に,各会話の最後に自己報告されたエンゲージメント評価を行うデータセットを収集する。 大規模言語モデル(LLMs)を用いた新たな融合戦略を導入し,複数行動モダリティをマルチモーダル・トランスクリプトに統合する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-13T18:28:12Z)
• Self-Directed Turing Test for Large Language Models [56.64615470513102]
  チューリングテストは、自然言語の会話においてAIが人間のような振る舞いを示すことができるかどうかを調べる。 従来のチューリングテストでは、各参加者が1回に1つのメッセージだけを送信する厳格な対話形式を採用している。 本稿では,バーストダイアログ形式を用いた自己指示チューリングテストを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-19T09:57:28Z)
• Rel-A.I.: An Interaction-Centered Approach To Measuring Human-LM Reliance [73.19687314438133]
  インタラクションの文脈的特徴が依存に与える影響について検討する。 文脈特性が人間の信頼行動に大きく影響していることが判明した。 これらの結果から,キャリブレーションと言語品質だけでは人間とLMの相互作用のリスクを評価するには不十分であることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-10T18:00:05Z)
• Can Large Language Models Detect Verbal Indicators of Romantic Attraction? [0.0]
  以上の結果から,ChatGPTはスピードデートの成功の客観的指標と主観的指標の両方を予測できることがわかった。 われわれの発見は、ChatGPTがどのようにしてその予測に到達し、それが犯す誤りについて洞察を与える。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-23T17:50:30Z)
• Quriosity: Analyzing Human Questioning Behavior and Causal Inquiry through Curiosity-Driven Queries [91.70689724416698]
  本稿では,3つの情報源から自然発生の13.5Kの質問を集めたQuriosityを紹介する。 分析の結果,データセットに因果的疑問(最大42%)が存在することが明らかとなった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-30T17:55:28Z)
• Large Language Models Can Infer Personality from Free-Form User Interactions [0.0]
  GPT-4は、パーソナリティを適度な精度で推測することができ、以前のアプローチよりも優れていた。 その結果,人格評価への直接的注力は,ユーザエクスペリエンスの低下を招いていないことがわかった。 予備的な分析は、人格推定の正確さは、社会デミノグラフィーのサブグループによってわずかに異なることを示唆している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-19T20:33:36Z)
• Can ChatGPT Read Who You Are? [10.577227353680994]
  チェコ語で書かれたテキストを代表とする総合的なユーザスタディの結果を155人のサンプルで報告した。 本研究は,ChatGPTによる性格特性推定と人間による評価とを比較し,テキストから人格特性を推定する際のChatGPTの競争性能を報告する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-26T14:43:04Z)
• Training Conversational Agents with Generative Conversational Networks [74.9941330874663]
  我々は、生成会話ネットワークを使用して、自動的にデータを生成し、社会的会話エージェントを訓練する。 自動メトリクスと人的評価器を用いてTopicalChatのアプローチを評価し、10%のシードデータで100%のデータを使用するベースラインに近いパフォーマンスを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-15T21:46:39Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。