論文の概要: Tailored to you: longitudinal effects of personalising language models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.20077v1
• Date: Thu, 17 Sep 2026 11:35:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-20 08:55:54.244108
• Title: Tailored to you: longitudinal effects of personalising language models
• Title（参考訳）: 敬具 パーソナライズ言語モデルによる縦断効果
• Abstract要約: 992人の参加者が5日間にわたって言語モデルとの日々のアドバイス検索インタラクションを完了した。 時間とともに人間とAIの相互作用の変化は、主にパーソナライゼーションそのものではなく、繰り返し露光によって引き起こされる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.872541517998361
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Interest in developing personalised language models is rapidly growing. While personalisation is often viewed as a mechanism to better serve diverse user needs, the effects of sustained interactions with personalised models on people's perception of and behaviour toward AI remain poorly understood. Most critically, downstream consequences outside the immediate human--AI interaction loop, such as effects on users' self-perceptions and interpersonal relationships, remain largely unexamined. In this study, we recruited 992 participants to complete daily advice-seeking interactions with language models over the course of five days, comparing outcomes from a non-personalised baseline against two personalisation approaches: memory-based (conditioned on prior conversational history) and survey-based (conditioned on information collected through a pre-study intake survey). We find that several changes in human-AI interaction over time are driven primarily by repeated exposure rather than personalisation itself. However, participants interacting with personalised models experienced differences in advice-seeking and information-sharing attitudes and behaviours: participants in the memory-based condition engaged in greater self-disclosure and rated the model as less creepy, while participants in the survey-based condition reported higher regret about having shared personal information with the AI. We conclude by highlighting the nuanced effects of different personalisation approaches on interaction outcomes, and discussing the implications of these findings for the responsible design and deployment of personalised AI systems.
• Abstract（参考訳）: パーソナライズされた言語モデルの開発への関心は急速に高まっている。 パーソナライゼーションはしばしば、多様なユーザニーズによりよい対応のメカニズムとして見なされるが、パーソナライズされたモデルとの持続的な相互作用が、人々のAIに対する認識と行動に与える影響は、まだ理解されていないままである。 最も重要なことは、ユーザの自己認識や対人関係に対する影響など、即時的な人間-AIの相互作用ループの外でのダウンストリームの結果は、ほとんど検討されていないことである。 本研究では,5日間にわたって,言語モデルと日々のアドバイス-探索インタラクションを完遂するために,992人の参加者を募集し,個人化ベースラインの成果と,メモリベース(会話前履歴に基づく)とサーベイベース(学習前摂取調査で収集した情報に基づく)の2つの個人化アプローチを比較した。 時間とともに人間とAIの相互作用の変化は、主にパーソナライゼーションそのものではなく、繰り返し露光によって引き起こされる。 しかし、パーソナライズされたモデルと対話する参加者は、アドバイス検索や情報共有の態度や行動に違いがあり、メモリベースの状態の参加者は、より大きな自己開示に従事し、モデルが不気味でないと評価し、調査ベースの状態の参加者は、AIと個人情報を共有することを後悔していると報告した。 我々は、さまざまなパーソナライゼーションアプローチが相互作用の結果に与える影響を強調し、パーソナライズされたAIシステムの設計と展開にこれらの発見が与える影響について論じる。

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