講演情報
[4Yin-B-11]既成概念に基づく口調出力指示がLLMの多肢選択に及ぼす影響の分析
〇中村 詩織1、菊地 真人1、大囿 忠親1 (1. 名古屋工業大学)
キーワード:
人工知能、ペルソナ
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.
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.
