大規模言語モデルを用いた有効反論箇所としての前提生成

本研究では，大規模言語モデル(以下LLM)が，ディベートにおいて相手の主張を弱めるための反論箇所としての前提を効果的に選択できるかを探る．過去の中高生英語ディベート競技大会から収集した議題と肯定立論を基に，LLMに複数の前提から反論すべき最適な前提を選ばせ，この選択を人間のディベートエキスパートの選択と比較することで評価を行った．結果として，LLMは強力なモデルであっても，正解率で7割程度であることが分かった．一方特定の議題においては9割近い正解率になることもあった．本研究は，LLMを用いたディベートエージェントの開発への展望を提供すると同時に，当実験タスクのLLMの性能ベンチマークとしての可能性を示唆するものである．