論文の概要: Desirability Confirmation: Relational Sycophancy in AI Intimate Roleplay

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.24265v1
• Date: Fri, 16 Oct 2026 21:48:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-26 02:49:08.539938
• Title: Desirability Confirmation: Relational Sycophancy in AI Intimate Roleplay
• Title（参考訳）: Desirability Confirmation: AIの親密なロールプレイにおけるリレーショナルサイコファシー
• Abstract要約: 成人の親密なロールプレイは、ユーザが求めるものは、生成されたシーン内の好ましい関係位置の保存である可能性があるため、異なるケースを示す。 2つのオープンウェイトLCMから出力された2,016件のプロンプトベースの監査を用いて、欲求の正当性、ユーザを希望通りに提示すること、制限を通信しながら非拒否を保存すること、ファンタジーやロールプレイフレーム内での親密性を維持することの4つの反復的リレーショナル動作を特定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Research on LLM sycophancy has largely focused on propositional agreement, in which models echo users' beliefs, preferences, or judgments. Adult intimate roleplay presents a different case because what the user seeks may be preservation of a preferred relational position within a generated scene. Using a controlled prompt-based audit of 2,016 outputs from two open-weight LLMs, we identify four recurrent relational moves: legitimating desire, presenting the user as wanted, preserving non-rejection while communicating limits, and keeping intimacy available within fantasy or roleplay frames. Bringing the sycophancy literature into dialogue with sexual script theory, we conceptualize this configuration as desirability confirmation, an output-level pattern that captures how user-pleasing can operate through relational positioning. The findings extend sycophancy research and intimate-AI evaluation beyond binary compliance or refusal by showing how outputs can differ in the ways they communicate boundaries, preserve relational acceptance, and mark intimacy as fictional.
• Abstract（参考訳）: LLM sycophancyの研究は、モデルがユーザの信念、好み、判断を反映する命題的合意に主に焦点を当てている。 成人の親密なロールプレイは、ユーザが求めるものは、生成されたシーン内の好ましい関係位置の保存である可能性があるため、異なるケースを示す。 2つのオープンウェイトLCMから出力された2,016件のプロンプトベースの監査を用いて、欲求の正当性、ユーザを希望通りに提示すること、制限を通信しながら非拒否を保存すること、ファンタジーやロールプレイフレーム内での親密性を維持することの4つの反復的リレーショナル動作を特定する。 そこで,本研究では, 性的スクリプト理論との対話として, この構成を, リレーショナル・ポジショニングによるユーザ・プライシングの動作を捉える出力レベルのパターンである所望性確認として概念化する。 この結果は、境界線の通信方法、関係受容の保存、フィクションとしての親密さの印付けにより、二元的コンプライアンスや拒絶を超えて、梅毒研究と親密なAI評価を拡大する。

関連論文リスト

• RELATE: An Evaluation Framework for measuring Relational Orientation of Large Language Models [6.902416137310993]
  大規模言語モデル(LLM)は感情的なサポートにますます使われており、持続的な使用がユーザを現実世界の関係から遠ざけてしまうのではないかという懸念が高まっている。 Inward- facing (IF)言語とoutward-scaffolding (OS)言語という2つの非排他的次元を通して操作される特性であるリレーショナルオリエンテーションを導入する。 マルチターン対話における文レベルでの内向きおよび外向きのスキャフォールディング言語を測定するためのペルソナ条件付きフレームワークであるRELATEを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-10-07T07:10:10Z)
• From Facts to Insights: A Persona-Driven Dual Memory Framework and Dataset for Role-Playing Agents [50.66268133366637]
  現在のシステムはペルソナに依存しない要約に依存しており、ペルソナ固有の解釈なしで事実を記録する。 RoleMemoは4つの推論タスクを備えたデータセットで、実際の断片をペルソナを通して解釈して正しい回答を得る必要がある。 本稿では,記憶を2つのストリームに分解するDualMemを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-05-25T10:48:24Z)
• Belief Engine: Configurable and Inspectable Stance Dynamics in Multi-Agent LLM Deliberation [0.299647994399672]
  信念エンジン(Belief Engine, BE)は、ある命題に関する明白な状態として「信」を扱う、監査可能な信条更新層である。 BEは、構造化メモリに引数を抽出し、エビデンスUを取り込み、aをアンカーする前に制御されたログオードルールでスタンスを更新する。 DEBATEは、事前/ポストの意見を持つ人間の議論データセットで、BEは、最後のスタンスで証拠を抽出した参加者を最もよく再構成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-05-14T19:13:12Z)
• LaSER: Internalizing Explicit Reasoning into Latent Space for Dense Retrieval [74.72139580745511]
  LaSERは、レトリバーの潜在空間に明示的な推論を内部化する、新しい自己蒸留フレームワークである。 提案手法は, 明示的なCoTパイプラインの推論深度と, 標準的な高密度検索器の推論効率をうまく組み合わせる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-03-02T04:11:18Z)
• Information Bargaining: Bilateral Commitment in Bayesian Persuasion [60.3761154043329]
  長期的説得のための統一的なフレームワークとよく構造化されたソリューションの概念を導入する。 この視点はゲーム構造の共通知識を明確にし、レシーバに匹敵するコミットメント能力を与える。 このフレームワークは、2段階の検証と推論のパラダイムによって検証される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-06-06T08:42:34Z)
• Can LLMs Talk 'Sex'? Exploring How AI Models Handle Intimate Conversations [0.0]
  本研究では,4つの大きな言語モデルが質的内容分析によって性的指向の要求をどのように処理するかを検討する。 Claude 3.7 Sonnetは厳密で一貫した禁制を採用し、GPT-4oはニュアンス付きコンテキストリダイレクトを通じてユーザーインタラクションをナビゲートする。 Gemini 2.5 Flashはしきい値ベースの制限で許容性を示し、Deepseek-V3は不整合な境界強制と実行拒否を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-06-05T18:55:37Z)
• CLEAR-KGQA: Clarification-Enhanced Ambiguity Resolution for Knowledge Graph Question Answering [13.624962763072899]
  KGQAシステムは通常、ユーザクエリは曖昧であると仮定するが、これは現実世界のアプリケーションではめったに行われない仮定である。 本稿では,対話的明確化を通じて,エンティティのあいまいさ(類似した名前を持つエンティティの区別など)と意図のあいまいさ(ユーザクエリの異なる解釈を明確にするなど)を動的に扱う新しいフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-13T17:34:35Z)
• Aligning Large Language Models for Faithful Integrity Against Opposing Argument [71.33552795870544]
  大規模言語モデル(LLM)は複雑な推論タスクにおいて印象的な機能を示している。 原文が正しい場合でも、会話中に不誠実な議論によって容易に誤解される。 本稿では,信頼度と信頼度を両立させる新しい枠組みを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-02T16:38:21Z)
• DCR-Net: A Deep Co-Interactive Relation Network for Joint Dialog Act Recognition and Sentiment Classification [77.59549450705384]
  ダイアログシステムでは、ダイアログアクト認識と感情分類は2つの相関タスクである。 既存のシステムのほとんどは、それらを別々のタスクとして扱うか、単に2つのタスクを一緒にモデル化するだけです。 本稿では,2つのタスク間の相互作用をモデル化するディープ・コ・インタラクティブ・リレーショナル・ネットワーク(DCR-Net)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-16T14:13:32Z)

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。