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AIチャットボットをより役立つようにすると、人間の行動を模倣する能力が低下する——大規模研究で判明

208,000人の参加者と2,600万件の回答を対象とした大規模研究により、言語モデルを役立つチャットボットに変えるトレーニングが、人間の行動を再現する能力を弱めることが示された。この効果は新しいモデル世代ごとに悪化する。人口統計情報を与える一般的な方法も、個々の予測にはほとんど効果がない。

ソースThe Decoder著者: Jonathan Kemper
AIチャットボットをより役立つようにすると、人間の行動を模倣する能力が低下する——大規模研究で判明
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  • ベースモデルは後訓練されたアシスタントバージョンよりも人間の行動予測で優れている。
  • ベースモデルとアシスタントモデルの差は世代ごとに拡大している。
  • 人口統計情報を用いたプロンプトは個々の予測を改善しない。
  • 行動モデリングに特化した微調整(Centaurなど)は予測の一致度を大幅に向上させる。

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