論文の概要: Why did My Robot Just Change Personality? Prompting Guidelines for a Grounded Robot Persona in LLM-Based HRI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.26182v1
• Date: Fri, 21 Aug 2026 07:14:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-08-28 16:30:58.107734
• Title: Why did My Robot Just Change Personality? Prompting Guidelines for a Grounded Robot Persona in LLM-Based HRI
• Title（参考訳）: 私のロボットはなぜ人格を変えたのか?
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、社会ロボットにおける言語相互作用にますます用いられる。 しかし、人間-ロボット相互作用(HRI)の素早い設計は未定のままである。 本稿では,LLMをベースとしたロボットにおいて,迅速な設計を行うためのフレームワークを開発する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.36847822681712
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) are increasingly used for verbal interaction in social robots, yet prompt design in human-robot interaction (HRI) remains underspecified. As a result, robots may present hallucinated capabilities, unclear behavioural boundaries, and misleading personas. This paper develops a framework for prompt design in LLM-based robots and introduces a structured prompt template comprising eight functional components through which robot behaviour can be specified, bounded, and adapted. The framework is grounded in a review of prior LLM-based HRI work and complemented by survey and discussion data from HRI experts gathered at the Robo-Identity workshop at IEEE RO-MAN 2025 (N=27). The qualitative findings highlight limited legibility of robot personality, the need for user adaptation, and strong ethical concerns about safety, deception, and governance. Based on these findings, we present prompting guidelines accompanied by proof-of-concept template as a structured design and reporting aid for HRI research. We argue that prompt design should be treated as a socio-technical problem rather than a minor implementation detail, requiring explicit capability boundaries, transparent behavioural assumptions, and context-sensitive safeguards to support reliable and interpretable HRI.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル (LLM) は、社会ロボットにおける言語的相互作用にますます使われてきているが、人間-ロボット間相互作用 (HRI) における迅速な設計は、まだ未定のままである。 その結果、ロボットは幻覚能力、不明瞭な行動境界、誤解を招くペルソナを提示することができる。 本稿では,LLMをベースとしたロボットのプロンプト設計のためのフレームワークを開発し,ロボットの動作を指定,限定,適応可能な8つの機能コンポーネントからなる構造化されたプロンプトテンプレートを提案する。 このフレームワークは、以前のLLMベースのHRI作業のレビューに基づき、IEEE RO-MAN 2025(N=27)のRobo-Identityワークショップで集められたHRIの専門家による調査と議論のデータによって補完されている。 質的な発見は、ロボットの個性の限界、ユーザ適応の必要性、安全性、詐欺、ガバナンスに関する強い倫理的懸念を浮き彫りにしている。 これらの知見に基づき,HRI研究の構造化設計および報告支援として概念実証テンプレートを併用した指導ガイドラインを提示する。 我々は,迅速な設計は,信頼性と解釈可能なHRIをサポートするために,明示的な能力境界,透過的な行動仮定,文脈に敏感な保護を必要とする,小さな実装の詳細というよりも,社会技術的問題として扱うべきだと論じている。

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