[4Yin-B] Poster 7

[4Yin-B-11] Analysis of LLM Choice Behavior under Stereotype-Based Tone Output Instructions

〇Shiori Nakamura¹, Masato Kikuchi¹, Tadachika Ozono¹ (1. Nagoya Institute of Technology)

Keywords:

AI,Persona

LLMによるアンケート回答のシミュレーションでは，モデルが持つ価値観を適切に抽出することが重要である．しかし，従来のプロンプトで人物の属性を明示的に指定する手法は，しばしば中立的な回答に収束する傾向があり，人間社会が持つ多様な価値観の差異を十分に再現できていない．一方，言語表現において「内容」と「口調・スタイル」は不可分で，モデルの知識や推論も言語形式に左右されうる．実際，言語・方言の違いがLLMの回答へ影響するとの報告があり，口調の変化も知識や判断傾向に影響を与える可能性がある．
そこで本研究では，属性名への直接的な言及以外の方法で，モデルが持つ価値観を抽出する手法を検討する．具体的には，「奥様ことば」といった「特定の属性を想起させる口調」による出力を指示し，出力された多肢選択形式のアンケート回答および選択理由に変化が生じるか調査した．これに基づき，ペルソナ設計における口調出力指示の影響について考察する．