大規模言語モデルを用いたソーシャルスキルトレーニング

Social Skill Training with Large Language Models

April 5, 2024

著者: Diyi Yang, Caleb Ziems, William Held, Omar Shaikh, Michael S. Bernstein, John Mitchell

cs.AI

要旨

人々は、効果的にコミュニケーションを取り、仕事と私生活の両方で成功するために、紛争解決などの社会的スキルに依存しています。しかし、社会的スキルの練習環境は、ほとんどの人にとって通常手の届かないものです。どのようにして社会的スキルトレーニングをより利用可能で、アクセスしやすく、魅力的にすることができるでしょうか？コミュニケーションと心理学の学際的研究を基に、この視点論文では、専門分野に参入するための社会的スキルの障壁を特定します。その後、大規模言語モデルを活用した社会的スキルトレーニングのための汎用フレームワークを提示します。私たちのAIパートナー、AIメンターフレームワークは、体験学習と現実的な練習、そして個別化されたフィードバックを融合させています。この研究は最終的に、労働力開発と社会平等のより広範な影響に対処するための学際的なイノベーションを呼びかけています。

English

People rely on social skills like conflict resolution to communicate effectively and to thrive in both work and personal life. However, practice environments for social skills are typically out of reach for most people. How can we make social skill training more available, accessible, and inviting? Drawing upon interdisciplinary research from communication and psychology, this perspective paper identifies social skill barriers to enter specialized fields. Then we present a solution that leverages large language models for social skill training via a generic framework. Our AI Partner, AI Mentor framework merges experiential learning with realistic practice and tailored feedback. This work ultimately calls for cross-disciplinary innovation to address the broader implications for workforce development and social equality.