Fictional Worlds, Real Connections: Developing Community Storytelling Social Chatbots through LLMs

要約

私たちは、コミュニティ設定で魅力的で信頼できるソーシャル チャットボット (SC) を開発するために、ストーリーテリングと大規模言語モデル (LLM) の統合に取り組んでいます。
社会的相互作用を強化する架空のキャラクターの可能性に動機付けられ、ストーリーテリング ソーシャル チャットボット (SSC) とストーリー エンジニアリングの概念を導入して、架空のゲーム キャラクターをプレイヤー コミュニティ内の「生きた」社会的エンティティに変換します。
私たちのストーリー エンジニアリング プロセスには 3 つのステップが含まれます: (1) キャラクターとストーリーの作成、SC の個性と世界観を定義する、(2) ライブ ストーリーをコミュニティに提示し、SC が課題を語り、提案を求めることができるようにする、(3) コミュニティとのコミュニケーション
メンバーをサポートし、SC とユーザー間の対話を可能にします。
LLM GPT-3 を使用して SSC プロトタイプ「David」と「Catherine」を駆動し、Discord のオンライン ゲーム コミュニティ「DE (Alias)」でそのパフォーマンスを評価しました。
コミュニティメンバーへのアンケート (N=15) とインタビュー (N=8) に基づいた私たちの混合法分析では、ストーリーテリングがコミュニティ設定における SC の関与と信頼性を大幅に高めることが明らかになりました。

要約(オリジナル)

We address the integration of storytelling and Large Language Models (LLMs) to develop engaging and believable Social Chatbots (SCs) in community settings. Motivated by the potential of fictional characters to enhance social interactions, we introduce Storytelling Social Chatbots (SSCs) and the concept of story engineering to transform fictional game characters into ‘live’ social entities within player communities. Our story engineering process includes three steps: (1) Character and story creation, defining the SC’s personality and worldview, (2) Presenting Live Stories to the Community, allowing the SC to recount challenges and seek suggestions, and (3) Communication with community members, enabling interaction between the SC and users. We employed the LLM GPT-3 to drive our SSC prototypes, ‘David’ and ‘Catherine,’ and evaluated their performance in an online gaming community, ‘DE (Alias),’ on Discord. Our mixed-method analysis, based on questionnaires (N=15) and interviews (N=8) with community members, reveals that storytelling significantly enhances the engagement and believability of SCs in community settings.

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