論文の概要: AI generates well-liked but templatic empathic responses

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.08479v1
• Date: Thu, 09 Apr 2026 17:22:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-10 18:34:06.045147
• Title: AI generates well-liked but templatic empathic responses
• Title（参考訳）: AIは好意的だがテンポラティックな共感反応を生成する
• Authors: Emma Gueorguieva, Hongli Zhan, Jina Suh, Javier Hernandez, Tatiana Lau, Junyi Jessy Li, Desmond C. Ong,
• Abstract要約: 人々は、大きな言語モデル応答を、人間が書いた応答よりも共感的に評価します。 我々は10の共感的言語「戦術」の分類法を開発する。 LLM応答は談話機能レベルで非常に定式化されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.705469030874223
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Recent research shows that greater numbers of people are turning to Large Language Models (LLMs) for emotional support, and that people rate LLM responses as more empathic than human-written responses. We suggest a reason for this success: LLMs have learned and consistently deploy a well-liked template for expressing empathy. We develop a taxonomy of 10 empathic language "tactics" that include validating someone's feelings and paraphrasing, and apply this taxonomy to characterize the language that people and LLMs produce when writing empathic responses. Across a set of 2 studies comparing a total of n = 3,265 AI-generated (by six models) and n = 1,290 human-written responses, we find that LLM responses are highly formulaic at a discourse functional level. We discovered a template -- a structured sequence of tactics -- that matches between 83--90% of LLM responses (and 60--83\% in a held out sample), and when those are matched, covers 81--92% of the response. By contrast, human-written responses are more diverse. We end with a discussion of implications for the future of AI-generated empathy.
• Abstract（参考訳）: 近年の研究では、感情的支援のため、より大きな言語モデル(LLM)に目を向ける人が増えていることが示されており、LLMの反応は人間による反応よりも共感的であると評価されている。 LLMは学び、共感を表現するためのよく似たテンプレートを一貫してデプロイしています。 本研究では,感情や言い回しの検証を含む10の共感的言語"戦術"の分類法を開発し,この分類法を適用して,共感的反応を書く際に人やLLMが生み出す言語を特徴付ける。 n = 3,265のAI生成(6つのモデルによる)とn = 1,290の人間による応答を比較した2つの研究のセットにおいて、LLM応答は談話機能レベルで高度に定式化されていることがわかった。 LLMレスポンスの83--90%(および保持されたサンプルでは60--83\%)と一致し、マッチすると81--92%のレスポンスをカバーします。 対照的に、人間による応答はより多様である。 我々は、AIが生み出す共感の未来への意味についての議論に終止符を打つ。

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