大規模言語モデルとの対話では否定表現で否定的な意思決定を誘導できる

このような心理的効果はLLMにおいても生じる本研究では、対話を通じてLLMに意思決定をさ可能性があり、LLMが人間と同様にフレーミングせる際に、他者の発話形式の肯定・否定が意思決定の影響を受けるという報告はいくつかある[7][8]。を誘導するか影響を検証した。2プランからいずれLLMの意思決定には人間と高い相関が見られ、「今かのプランを選択する議論トピックについて、中立日、数学のテストに落ちた。しかし、私はこれを将的な立場を指示したエージェントに加え肯定・否定来のために学び、改善する機会だと捉えている。」の異なる発話を行うエージェントを含む多人数の議のようにネガティブな事実に肯定的な言い回しを加論を行わせ、最終的に中立エージェントが意思決定えると評価が肯定的に変わりやすいが、「数学のテとしてどちらに投票するかを分析した。その結果、ストでAを取った。でも、勉強に時間をかけすぎた「どちらを選ぶべきか」という肯定的な意思決定でと思う。」のようにポジティブな事実に否定的な言は誘導効果は見られなかった一方、「どちらを選ぶい回しを加えても評価に影響が少ないことなどが示べきでないか」という否定的な意思決定では否定的されている。な観点の発話が意思決定を誘導する可能性が示さしかしながら、これら先行研究では単一の情報提れた。示のLLMへの影響を対象としており、マルチターンでの効果の検証がない。また、複数人での議論の