社会インテリジェンスデータインフラストラクチャー：現在の構造と未来の展望

Core Concepts

自然言語処理システムが人間の社会生活に統合されるにつれて、これらの技術はますます社会的知性に依存する必要があります。

Abstract

1. 序論 自然言語処理（NLP）システムが人間の社会生活に統合されるにつれて、これらの技術はますます社会的知性に依存する必要があります。 現在、研究者が迅速に研究の欠陥や将来の方向性を特定できるような包括的なソーシャルAIデータインフラストラクチャーを構築しています。 2. ソーシャルAIタクソノミー 認知知能、状況知能、行動知能という3つの異なる種類の社会的知性を捉えるためにソーシャルAIタクソノミーを提案しています。 各種類は相互に影響し合い、人間の行動を形作ります。 3. 現在のソーシャルNLPデータランドスケープ 存在するNLP出版物を適切なカテゴリーに分類し、関連するデータセットライブラリを構築しています。 データセットはさまざまな側面で評価され、過去と現在のNLPパラダイムに関する洞察が得られています。 4. モデルパフォーマンス 現在のLLM（Large Language Models）のパフォーマンスを評価し、将来の社会的知性データセットが取り組むべき課題や方向性を明らかにしています。 LLMは単一モジュールで優れたパフォーマンスを発揮しますが、複数モジュールで協力しなければならない実際のアプリケーションでは不足しています。 5. 将来へ向けた提言 将来のデータセットは特定で微妙で長尾型な社会的状況に焦点を当てるべきです。 データ収集時に倫理的考慮事項も重要であり、公正さや透明性、プライバシー保護も考慮すべきです。

Stats

自然言語処理システムは多くの具体的なNLPタスク（Langley et al., 2022）とコミュニケーション能力（Apperly, 2010）向上に必要です。 社会的知性は多面的であり（Marlowe, 1986）、従来からある関連した実証努力も孤立した焦点しか持っておらず（Fan et al., 2022）、包括的かつ統合された定義が必要です。

Quotes

"The capacity for social influence becomes relevant in human-AI teams." "Social intelligence is a prerequisite of human-like Artificial Intelligence."

Key Insights Distilled From

Social Intelligence Data Infrastructure

by Minzhi Li,We... at arxiv.org 03-25-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.14659.pdf

Deeper Inquiries

どうすればLLMが複数モジュールで協力し合うことが可能となり、強力な全体系統システムを構築することができるようになるか？

LLM（Large Language Models）が複数モジュールで協力し合い、強力な全体系統システムを構築するためには、以下のアプローチや手法を考えることが重要です。 モジュール間の連携強化: 各モジュールごとに優れた性能を持つLLMsを選択し、それらを有機的に組み合わせて相互作用させることで、各々の得意分野を活かしつつ網羅的な社会知性システムを実現します。 データセット設計: 複数の社会知性側面（認知・状況・行動）に焦点を当てた多面的データセットの開発。これにより、異なる側面間の相互作用や影響関係も考慮したトレーニングが可能となります。 人間-インタラクション型データ収集: LLMsへの学習データ提供時や評価時に人間参加型コラボレーションデータセット利用。この方法では、人間エキスパートから直接フィードバックや指導を受けつつ、リアルタイムで対話形式の学習および評価が可能です。 透明性向上: ソフトウェア内部処理や判断根拠等への透明度向上。各モジュールおよび全体システム内部処理内容や意思決定プロセス等は明確化される必要があります。 倫理観念含む設計: バイアス排除・透明性確保・プライバシー保護等倫理観念含んだ設計。特定グループ差別回避及び公正表現推奨事項盛り込み。 以上の取り組みは、「Social AI Data Infrastructure」から得られた洞察も反映しています。これら施策は将来的な社会知性AI技術発展に貢献するものです。

どんな種類新しいデータセット開発方針や手法が考えられるか？

現在存在するNLP出版物やLLMパフォーマンスから得られた洞察から見て、将来的な新しいデータセット開発方針および手法は以下です： 高度特化型データ収集：ニッチ市場または長期目標向け情報不足領域（例：道徳例外）、文化感応言語推論等難解任務中心大規模多角度カバレッジ 相互作用増加：静止リソース減少問題解消目的交流情報量増加効果あったダイナミックマルチパーティインタラクション採用 AI活用：生成/注釈付与自動化最先端技術採把握率高く注釈付与容易且つ精密 時間変動追跡：社会変動反映可柔軟更新制約無限制枠組立案採取 多言語／文化包摂：主流使用者層以外低資源言語／方言被災者老年障害者他広範囲カバレッジ支援 6．以上斬新戦略導入後「Social AI Data Infrastructure」基盤下次世代NLP業界挑戦役割果敢担当所存

今後もっと高度な相互作用型データ収集方法や評価方法はどうすれば実装可能か？

高度相互作用型データ収集方法及び評価方式実装策： 1． 専門家共同参画: 専門家(言語学者, 心理学者, 社会学者)積極参画品質高水準ソサエティAI資料補完 2． 主体参画: 利害関係団体共同企画任務＆資料補完仕事所成員共同企画 3． オペレート深層分析: 操作深層背景了解重要操作原因分析 4． 非静止リソース利活: 静止リソース減少問題解消目的交流情報量増加効果あったダイナミックマルチパーティインタラクション採取 5． LLMs連帯育成: LLMS一般素晴良好能力生産段階母子育成方式通じ更一歩前進具象 以上斬新戦略導入後「Social AI Data Infrastructure」基盤下次世代NLP業界挑戦役割果敢担当所存