本論文では、意思決定を支援する対話型システムを提案している。このシステムでは、人工知能アシスタントと人間が自然言語で対話しながら、複雑な意思決定を協力して行う。
具体的には、以下の3つのタスクを取り上げている:
これらのタスクでは、人工知能アシスタントと人間がそれぞれ異なる情報と能力を持っているため、対話を通じて協力して最適な意思決定を行う必要がある。
論文では、人間同士の対話データを収集し、GPT-3などの言語モデルを用いた人工知能アシスタントの性能を評価している。結果、現在の言語モデルは人間ほど効率的に意思決定を行えないことが示された。
今後の課題として、言語モデルの推論能力や目標指向行動の向上、人間との協調的な対話戦略の獲得などが挙げられる。このようなタスクを通じて、より汎用的な協調的意思決定システムの実現が期待される。
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by Jessy Lin,Ni... às arxiv.org 05-07-2024
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