Limits of Large Language Models in Debating Humans
作者: James Flamino, Mohammed Shahid Modi, Boleslaw K. Szymanski, Brendan Cross, Colton Mikolajczyk
分类: cs.AI, cs.CL, cs.HC, stat.AP
发布日期: 2024-02-06 (更新: 2025-02-01)
备注: 23 pages, 4 figures, 3 tables, 42 pages of supplemental materials, 9 supplemental figures, 24 supplemental tables
💡 一句话要点
探讨大型语言模型在与人类辩论中的局限性
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型语言模型 辩论 人机交互 社会实验 行为指标
📋 核心要点
- 现有大型语言模型在辩论场景中的应用尚未充分探讨，尤其是其与人类的互动效果。
- 本文通过设计多轮辩论共识游戏，系统测试LLMs作为辩论代理的表现及其局限性。
- 实验结果表明，LLMs在辩论中表现出较高的主题集中度，但人类对其说服力的评价较低。
📝 摘要（中文）
大型语言模型（LLMs）在与人类沟通方面展现出显著的潜力，尤其是在社会实验中的对话应用。然而，本文通过一项预注册研究，系统性地测试了LLMs作为辩论代理的局限性。研究发现，代理在辩论主题的集中度和生产力上优于人类，但人类对代理的说服力和自信心的感知较低，且人类与代理的行为指标存在显著差异。尽管代理已经具备一定的辩论能力，但其行为模式与人类生成的数据明显不同。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在探讨大型语言模型在辩论场景中的有效性及其局限性，现有方法在评估人机互动的说服力和信心方面存在不足。
核心思路：通过设计多个辩论共识游戏，比较人类与LLMs作为辩论代理的表现，分析其在辩论中的行为模式和效果。
技术框架：研究采用预注册的实验设计，参与者包括六名人类、六名代理或三名人类与三名代理，进行多轮辩论。数据收集包括行为指标和参与者对代理的评价。
关键创新：本文的创新在于系统性地评估LLMs在辩论中的表现，揭示了其行为模式与人类的显著差异，提供了对人机互动的新视角。
关键设计：实验中设置了多个辩论主题，采用定量和定性指标评估参与者的表现和感知，包括说服力、自信心等行为特征。实验设计确保了数据的可靠性和可重复性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，LLMs在辩论中能够更好地集中于主题，提升整体生产力。然而，人类参与者普遍认为代理的说服力和自信心低于其他人类，表明人机互动中存在显著的感知差异。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括教育、心理学和人机交互等。通过理解LLMs在辩论中的表现，可以为未来的社交机器人和智能助手的设计提供指导，提升其与人类的互动质量和效果。
📄 摘要（原文）
Large Language Models (LLMs) have shown remarkable promise in communicating with humans. Their potential use as artificial partners with humans in sociological experiments involving conversation is an exciting prospect. But how viable is it? Here, we rigorously test the limits of agents that debate using LLMs in a preregistered study that runs multiple debate-based opinion consensus games. Each game starts with six humans, six agents, or three humans and three agents. We found that agents can blend in and concentrate on a debate's topic better than humans, improving the productivity of all players. Yet, humans perceive agents as less convincing and confident than other humans, and several behavioral metrics of humans and agents we collected deviate measurably from each other. We observed that agents are already decent debaters, but their behavior generates a pattern distinctly different from the human-generated data.