大規模言語モデルを用いた説得研究:個別性への新たなアプローチ
陰謀論に嵌った知人を説得しようとするとき、私たちは、定型的な言葉ではなく、その人の事情に寄り添った、その人のための言葉で説得を試みるだろう。本研究は大規模言語モデル (LLM) によって、そうした人と状況が織りなす個別性を反映した説得研究を、実証面および理論面において前進させることを目的とする。LLM によって個人やトピックに合わせた個別…
Kurage 論文トラッカー|東海・関東の大学の研究者
慶應義塾大学 科研費の研究 1件(生成AIと行政DX)
このシステムを作った会社が、御社の X の運用をお手伝いします。AI-SNS顧問を見る →
Kurage 論文トラッカー › 生成AIと行政DX › 平石 界
陰謀論に嵌った知人を説得しようとするとき、私たちは、定型的な言葉ではなく、その人の事情に寄り添った、その人のための言葉で説得を試みるだろう。本研究は大規模言語モデル (LLM) によって、そうした人と状況が織りなす個別性を反映した説得研究を、実証面および理論面において前進させることを目的とする。LLM によって個人やトピックに合わせた個別…
研究者の情報:CiNii Research の研究者ページ
研究の内容と国会の議論は、テーマが同じものを並べています。研究者ご本人が国会で発言したという意味ではありません。
出典:CiNii Research・KAKEN(国立情報学研究所)、国会会議録検索システム(国立国会図書館)。掲載内容の訂正・削除のご依頼はお問い合わせからお送りください。