Fugu-MT 論文翻訳(概要): CompanionSim: Synthetic Data for Evaluating Anthropomorphism in Human-AI Relationships

論文の概要: CompanionSim: Synthetic Data for Evaluating Anthropomorphism in Human-AI Relationships

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.00250v1
Date: Mon, 31 Aug 2026 18:51:47 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2026-09-02 16:31:36.013629
Title: CompanionSim: Synthetic Data for Evaluating Anthropomorphism in Human-AI Relationships
Title（参考訳）: CompanionSim:人間-AI関係における擬人化評価のための合成データ
Abstract要約: 今や多くの人がAIシステムを生産性ツールだけでなく、ソーシャルコンパニオンと見なしている。シミュレーションフレームワークCompanionSimをリリースした。驚いたことに、コンパニオンシップの行動によって、AIチャットボットに対する自由度、人間らしく、信頼度が低下することがわかりました。
参考スコア（独自算出の注目度）: 10.022905485228899
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Many people now see AI systems as not just productivity tools but as social companions. Researchers are eager to study the consequences of AI companionship behaviors, such as validation, which evoke trust, empathy, and attachment in human-human interaction. However, human-AI interaction data is limited and unreliable, slowing research progress. We scale small amounts of real-world data by simulating multi-turn human-chatbot dialogue across a range of chatbot behaviors and use cases. We release CompanionSim: a simulation framework with 2,240 simulated human-chatbot conversations representing 16 chatbot behaviors across seven use cases. Human participants annotated the simulated conversations and real-world conversations in two experiments probing perceptions of companionship behaviors. We conducted Study 1 with a U.S. representative sample ($N_{1}~=~628$) and Study 2 across the U.S., U.K., India, and Nigeria ($N_{2}~=~3,646$). Surprisingly, we find that companionship behaviors reduced likability, humanlikeness, and trust in AI chatbots. These effects were larger in particular subgroups: women and older participants saw companionship chatbots as less likable, humanlike, and trustworthy. We encourage researchers to leverage real-world and synthetic data together to study the differential impacts of AI companions and to create benchmark evaluations of AI chatbots.
Abstract（参考訳）: 今や多くの人がAIシステムを生産性ツールだけでなく、ソーシャルコンパニオンと見なしている。研究者は、信頼、共感、人間と人間の相互作用への愛着を喚起するバリデーションのようなAIコンパニオン行動の結果について、研究を熱心に進めている。しかし、人間とAIのインタラクションデータは限定的で信頼性が低く、研究の進展が鈍化している。チャットボットの動作やユースケースの多ターン人間-チャットボット対話をシミュレートすることで、少量の現実世界データをスケールする。シミュレーションフレームワークであるCompanionSimをリリースした。人間の参加者は、共生行動の知覚を示す2つの実験で、シミュレーションされた会話と現実世界の会話に注釈を付けた。調査1では,米国代表サンプル(N_{1}~=~628$)と,米国,英国,インド,ナイジェリア(N_{2}〜=~3,646$)を対象に実施した。驚いたことに、コンパニオンシップの行動によって、AIチャットボットに対する自由度、人間らしく、信頼度が低下することがわかりました。これらの効果は特にグループによって大きくなり、女性や年上の参加者は、仲間のチャットボットをより軽快で人間らしく、信頼に値するものとみなした。研究者は、実世界のデータと合成データを併用して、AIコンパニオンの差分影響を研究し、AIチャットボットのベンチマーク評価を作成することを推奨する。

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