大規模言語モデルを用いたロールプレイ

Role-Play with Large Language Models

May 25, 2023

著者: Murray Shanahan, Kyle McDonell, Laria Reynolds

cs.AI

要旨

対話エージェントのパフォーマンスが人間らしさを増すにつれ、その行動を高次の観点から効果的に記述する方法を開発することが不可欠となっている。ただし、擬人化の罠に陥らないよう注意が必要である。本論文では、ロールプレイという概念を前面に押し出す。対話エージェントの行動をロールプレイの観点から捉えることで、我々は馴染み深い民間心理学的な用語を援用しつつ、実際には持たない人間的特性を言語モデルに帰属させることを避けることができる。このアプローチを用いて、対話エージェントの行動における2つの重要なケース、すなわち（見かけ上の）欺瞞と（見かけ上の）自己認識について考察する。

English

As dialogue agents become increasingly human-like in their performance, it is imperative that we develop effective ways to describe their behaviour in high-level terms without falling into the trap of anthropomorphism. In this paper, we foreground the concept of role-play. Casting dialogue agent behaviour in terms of role-play allows us to draw on familiar folk psychological terms, without ascribing human characteristics to language models they in fact lack. Two important cases of dialogue agent behaviour are addressed this way, namely (apparent) deception and (apparent) self-awareness.