本研究では、大規模言語モデル(LLM)をヒューマンロボットインタラクション(HRI)に活用する機会とリスクについて分析している。
まず、HRI研究で使用されている主要なロボットを概観し、ソーシャルロボットの主な用途として教育、医療、エンターテイメント、ホスピタリティ産業、遠隔操作/テレプレゼンスを挙げている。
次に、従来のロボットアーキテクチャと、LLMを活用したロボットアーキテクチャを比較している。LLMを活用することで、音声認識、ユーザーインテント検出、対話管理、音声合成などの機能をより柔軟に実現できる可能性がある。
一方で、LLMにはバイアスの問題や、推論に時間がかかるといった課題もある。これらのリスクに対処するため、LLMを訓練する際に、信頼性、丁寧さ、パーソナリティ、ジェンダーなどの社会規範を組み込むことが重要であると指摘している。
最後に、LLMを活用することで得られる機会として、知識の豊富さ、推論能力、パーソナライゼーション、マルチモーダル性、生涯学習などを挙げている。これらの機会を活かすことで、より賢明で責任あるソーシャルロボットの実現が期待できる。
toiselle kielelle
lähdeaineistosta
arxiv.org
Tärkeimmät oivallukset
by Jesse Atuhur... klo arxiv.org 05-03-2024
https://arxiv.org/pdf/2405.00693.pdfSyvällisempiä Kysymyksiä