論文の概要: Inter(sectional) Alia(s): Ambiguity in Voice Agent Identity via Intersectional Japanese Self-Referents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.01998v1
• Date: Tue, 20 May 2025 05:45:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-08 12:40:08.670561
• Title: Inter(sectional) Alia(s): Ambiguity in Voice Agent Identity via Intersectional Japanese Self-Referents
• Title（参考訳）: Inter(sectional) Alia(s):日本語の節間自己参照による音声エージェント識別の曖昧性
• Authors: Takao Fujii, Katie Seaborn, Madeleine Steeds, Jun Kato,
• Abstract要約: 社会的に表現力のある媒体としての他の「中立的」非プロノミナルな自己参照者や声の役割は未解明のままである。 また,性差別を回避するための交叉自己選好者の可能性とともに,音声性差別の強い証拠を見出した。 この研究は、エージェントのアイデンティティ認識に対するニュアンスな取組みを提供し、音声エージェントに対する交叉的かつ文化的に敏感な研究のチャンピオンである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.175369964227812
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Conversational agents that mimic people have raised questions about the ethics of anthropomorphizing machines with human social identity cues. Critics have also questioned assumptions of identity neutrality in humanlike agents. Recent work has revealed that intersectional Japanese pronouns can elicit complex and sometimes evasive impressions of agent identity. Yet, the role of other "neutral" non-pronominal self-referents (NPSR) and voice as a socially expressive medium remains unexplored. In a crowdsourcing study, Japanese participants (N = 204) evaluated three ChatGPT voices (Juniper, Breeze, and Ember) using seven self-referents. We found strong evidence of voice gendering alongside the potential of intersectional self-referents to evade gendering, i.e., ambiguity through neutrality and elusiveness. Notably, perceptions of age and formality intersected with gendering as per sociolinguistic theories, especially boku and watakushi. This work provides a nuanced take on agent identity perceptions and champions intersectional and culturally-sensitive work on voice agents.
• Abstract（参考訳）: 人を模倣する会話エージェントは、人間の社会的アイデンティティーの手がかりを持つ人為的な機械の倫理に関する疑問を提起している。 批評家は人間のようなエージェントのアイデンティティ中立性の仮定も疑問視している。 近年の研究では,日本語の交叉代名詞が複雑で,エージェントの同一性を回避できることが明らかになっている。 しかし、他の「中立的」非プロノミナル自己参照者(NPSR)の役割や、社会的に表現力のある媒体としての音声の役割は未解明のままである。 クラウドソーシング調査において, 日本人(N=204)は, 7人の自己参照者を用いて3つのChatGPT音声(Juniper, Breeze, Ember)を評価した。 我々は,性差別を回避するための交叉自己選好者の可能性,すなわち,中立性や妄想性を通じてのあいまいさを回避できるような声質性行為の強い証拠を見出した。 特に、年齢や形式に対する認識は、社会言語学理論、特にボクとワタシのジェンダーと交差していた。 この研究は、エージェントのアイデンティティ認識に対するニュアンスな取組みを提供し、音声エージェントに対する交叉的かつ文化的に敏感な研究のチャンピオンである。

関連論文リスト

• When Harry Meets Superman: The Role of The Interlocutor in Persona-Based Dialogue Generation [18.650805984660707]
  対話エージェントにペルソナ情報を与えると、世代間の一貫性と多様性が著しく向上することが証明されている。 提供されるペルソナとの対話の整合性に多くの焦点が当てられているが、インターロケータのプロファイルへの適応性はいまだに未熟である。 本研究では,(1)モデルが提供したペルソナとインターロケータの両方と応答を一致させる能力,(2)慣れ親しんだインターロケータやトピックを扱う際の堅牢性,(3)特定のペルソナに基づく対話に対する追加の微調整の影響について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-30T14:04:30Z)
• Sentient Agent as a Judge: Evaluating Higher-Order Social Cognition in Large Language Models [75.85319609088354]
  SAGE(Sentient Agent as a Judge)は、大規模言語モデルの評価フレームワークである。 SAGEは人間のような感情の変化や内的思考をシミュレートするSentient Agentをインスタンス化する。 SAGEは、真に共感的で社会的に適応的な言語エージェントへの進捗を追跡するための、原則付き、スケーラブルで解釈可能なツールを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-01T19:06:10Z)
• Can LLM Agents Maintain a Persona in Discourse? [3.286711575862228]
  大規模言語モデル(LLM)は、教育、法律、医学など、様々な分野でその能力を利用する会話エージェントとして広く利用されている。 LLMは、しばしばコンテキストシフトの振る舞いを受け、一貫性と解釈可能なパーソナリティ整合性の相互作用が欠如する。 LLMはパーソナライズされた対話へと導くことができるが、その性格特性を維持する能力はモデルと談話設定の組み合わせによって大きく異なる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-17T14:36:39Z)
• Revealing Personality Traits: A New Benchmark Dataset for Explainable Personality Recognition on Dialogues [63.936654900356004]
  パーソナリティ認識は,対話やソーシャルメディア投稿などのユーザデータに含まれる性格特性を識別することを目的としている。 本稿では,人格特性の証拠として推論過程を明らかにすることを目的とした,説明可能な人格認識という新しい課題を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-29T14:41:43Z)
• Silver-Tongued and Sundry: Exploring Intersectional Pronouns with ChatGPT [25.5053022752019]
  日本語の1人称代名詞によるアイデンティティシミュレーションの事例について検討した。 代名詞は、性別、年齢、地域、形式性の交点におけるChatGPTにおける社会的アイデンティティの認識を誘発する。 この研究は、社会的アイデンティティシミュレーションにおける代名詞の使用の重要性を強調し、文化に敏感なペルソナ開発のための言語ベースの方法論を提供し、知的エージェントにおける相互同一性の可能性を高める。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-13T23:38:50Z)
• "I'm fully who I am": Towards Centering Transgender and Non-Binary Voices to Measure Biases in Open Language Generation [69.25368160338043]
  トランスジェンダーとノンバイナリ(TGNB)の個人は、日常生活から差別や排除を不当に経験している。 オープン・ランゲージ・ジェネレーションにおいて,経験豊富なTGNB人物の疎外化を取り巻く社会的現実がいかに貢献し,持続するかを評価する。 我々はTGNB指向のコミュニティからキュレートされたテンプレートベースの実世界のテキストのデータセットであるTANGOを紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-17T04:21:45Z)
• Generating Multilingual Gender-Ambiguous Text-to-Speech Voices [4.005334718121374]
  本研究は,マルチスピーカ・マルチリンガル・セッティングにおいて,男女あいまいなTTS音声を新たに生成する作業に対処する。 我々の知る限り、これは、様々な性別のあいまいな声を確実に生成できる、体系的で検証された最初のアプローチである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-01T10:40:24Z)
• Towards Socially Intelligent Agents with Mental State Transition and Human Utility [97.01430011496576]
  対話エージェントに精神状態と実用性モデルを取り入れることを提案する。 ハイブリッド精神状態は、対話とイベント観察の両方から情報を抽出する。 ユーティリティモデルは、クラウドソースのソーシャルコモンセンスデータセットから人間の好みを学習するランキングモデルである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-12T00:06:51Z)
• Listener's Social Identity Matters in Personalised Response Generation [19.35779310590447]
  ソーシャルメディア上での中国語対話において,聴取者の身元が言語に与える影響について検討する。 実験の結果,リスナーのアイデンティティは,応答の言語的利用において本当に重要であることが示された。 さらに、リスナーのアイデンティティをモデル化することにより、パーソナライズされたレスポンスジェネレータは、自身のアイデンティティにおいてより良く機能する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-27T14:57:21Z)

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。