LLM を介したソーシャルチャットボットの開発 2023.9.20発表論文

タイトル: 「Fictional Worlds, Real Connections: Developing Community Storytelling Social Chatbots through LLMs」

この論文の要約です。

著者: Yuqian Sun, Hanyi Wang, Pok Man Chan, Morteza Tabibi, Yan Zhang, Huan Lu, Yuheng Chen, Chang Hee Lee, Ali Asadipour

概要: この研究では、大規模言語モデル（LLM）を用いて、コミュニティ設定で魅力的で信頼性のあるソーシャルチャットボット（SC）を開発する方法について説明されています。特に、架空のキャラクターが社会的な対話を強化する可能性に着目し、Storytelling Social Chatbots（SSCs）という概念と、架空のゲームキャラクターをプレイヤーコミュニティ内で「生きている」社会的なエンティティに変えるためのストーリーエンジニアリングのプロセスが紹介されています。

このプロセスには3つのステップが含まれます：

キャラクターとストーリーの作成：SCの性格と世界観を定義する。
コミュニティにライブストーリーを提示：SCが挑戦を語り、提案を求める。
コミュニティメンバーとのコミュニケーション：SCとユーザーとの対話を可能にする。

GPT-3を用いたSSCプロトタイプ「David」と「Catherine」が開発され、オンラインゲームコミュニティ「DE (Alias)」でのDiscord上でのパフォーマンスが評価されました。コミュニティメンバーからのアンケート（N=15）とインタビュー（N=8）に基づく混合手法の分析により、ストーリーテリングがコミュニティ設定でのSCのエンゲージメントと信頼性を大幅に高めることが明らかにされました。