More than Chit-Chat: Developing Robots for Small-Talk Interactions

要約

単なる形式的なものを超えて、世間話は社会力学において極めて重要な役割を果たし、信頼関係を築き、理解を築くための口頭での握手として機能します。
会話型 AI やソーシャル ロボットの場合、世間話ができることで社会性が向上し、より快適で自然なユーザー インタラクションが実現します。
この研究では、ソーシャル ロボットの雑談を推進する現在の大規模言語モデル (LLM) の能力を評価し、改善すべき重要な領域を特定します。
フィードバックを自律的に生成し、LLM によって生成された応答が世間話の慣習に沿っていることを保証する新しい方法を導入します。
チャットボットの対話や人間とロボットの対話を含むいくつかの評価を通じて、LLM によって生成された応答を現実的で人間らしく自然な世間話のやりとりに誘導するシステムの有効性を実証しました。

要約(オリジナル)

Beyond mere formality, small talk plays a pivotal role in social dynamics, serving as a verbal handshake for building rapport and understanding. For conversational AI and social robots, the ability to engage in small talk enhances their perceived sociability, leading to more comfortable and natural user interactions. In this study, we evaluate the capacity of current Large Language Models (LLMs) to drive the small talk of a social robot and identify key areas for improvement. We introduce a novel method that autonomously generates feedback and ensures LLM-generated responses align with small talk conventions. Through several evaluations — involving chatbot interactions and human-robot interactions — we demonstrate the system’s effectiveness in guiding LLM-generated responses toward realistic, human-like, and natural small-talk exchanges.

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