The influence of persona and conversational task on social interactions with a LLM-controlled embodied conversational agent

要約

大規模言語モデル (LLM) は、会話タスクにおいて優れた機能を実証しています。
LLM を仮想人間として具現化すると、ユーザーは仮想現実で対面の社会的交流を行うことができます。
ただし、LLM 制御エージェントとの社会的相互作用における個人およびタスク関連の要因の影響は不明のままです。
この研究では、46 人の参加者が、3 つの異なる会話タスク (世間話、知識テスト、説得) でペルソナが外向的または内向的に操作された仮想エージェントと対話しました。
社会的評価、感情体験、現実性を評価によって評価しました。
インタラクティブなエンゲージメントは、参加者の言葉と会話のターンを定量化することによって測定されました。
最後に、知識テスト中にエージェントに助けを求める参加者の意欲を測定しました。
私たちの調査結果は、内向的エージェントと比較して、外向的エージェントはより肯定的に評価され、より快適な体験とより大きな関与を引き出し、より現実的であると評価されたことを示しています。
ペルソナは助けを求める傾向に影響を与えませんでしたが、LLM の助けがあった場合、参加者は一般に答えに自信を持ちました。
したがって、LLM 制御の身体化された仮想エージェントの性格特性の変化は、仮想相互作用における社会的感情の処理と行動に影響を与えます。
身体化された仮想エージェントにより、仮想環境での自然な社会的出会いのプレゼンテーションが可能になります。

要約(オリジナル)

Large Language Models (LLMs) have demonstrated remarkable capabilities in conversational tasks. Embodying an LLM as a virtual human allows users to engage in face-to-face social interactions in Virtual Reality. However, the influence of person- and task-related factors in social interactions with LLM-controlled agents remains unclear. In this study, forty-six participants interacted with a virtual agent whose persona was manipulated as extravert or introvert in three different conversational tasks (small talk, knowledge test, convincing). Social-evaluation, emotional experience, and realism were assessed using ratings. Interactive engagement was measured by quantifying participants’ words and conversational turns. Finally, we measured participants’ willingness to ask the agent for help during the knowledge test. Our findings show that the extraverted agent was more positively evaluated, elicited a more pleasant experience and greater engagement, and was assessed as more realistic compared to the introverted agent. Whereas persona did not affect the tendency to ask for help, participants were generally more confident in the answer when they had help of the LLM. Variation of personality traits of LLM-controlled embodied virtual agents, therefore, affects social-emotional processing and behavior in virtual interactions. Embodied virtual agents allow the presentation of naturalistic social encounters in a virtual environment.

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