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新聞訪談：一個用於評估大型語言模型在資訊訪談中「落地差距」的資料集和測試平台

Q: 除了新聞訪談，還有哪些領域可以應用這種評估 LLM 落地差距的方法？

除了新聞訪談，還有許多領域可以應用這種評估 LLM 落地差距的方法，特別是需要 落地溝通 (Grounding Communication) 和 策略性對話 (Strategic Dialogue) 的領域。 以下是一些例子： 心理諮商與治療: 在這個領域，建立信任和同理非常重要。LLM 可以被訓練成虛擬治療師，透過分析對話內容，評估其是否能理解患者的情緒、提供適當的支持和引導，並觀察其是否能達到人類治療師的治療效果。 教育與教學: LLM 可以被訓練成虛擬教師或助教，與學生進行互動，評估其是否能根據學生的程度調整教學內容和策略、提供個人化的學習建議，並觀察其是否能有效提升學生的學習成效。 銷售與客服: LLM 可以被訓練成虛擬銷售員或客服人員，與客戶進行互動，評估其是否能理解客戶的需求、提供合適的產品或服務建議，並觀察其是否能有效提升客戶滿意度和銷售轉換率。 談判與協商: LLM 可以被訓練成虛擬談判代表，與其他虛擬代表或人類進行談判，評估其是否能理解對方的立場、制定有效的談判策略，並觀察其是否能在談判中取得有利的結果。 總而言之，任何需要與人類進行自然、有效互動的領域，都可以應用這種評估 LLM 落地差距的方法，並從中找到提升 LLM 能力的方向。

Q: 如果 LLM 過於擅長說服，可能會帶來什麼樣的倫理問題？

如果 LLM 過於擅長說服，可能會帶來許多倫理問題，尤其是在資訊不對稱或缺乏監管的情況下： 操縱與欺騙: 過於擅長說服的 LLM 可能被用於操縱和欺騙他人，例如誘騙用戶洩露個人隱私、進行非理性消費，甚至參與非法活動。 偏見與歧視: LLM 的訓練數據如果存在偏見，可能會導致其在說服過程中強化這些偏見，例如針對特定族群進行不公平的待遇或歧視。 資訊操控與輿論影響: 過於擅長說服的 LLM 可能被用於散播虛假信息、操縱輿論，甚至影響選舉結果，對社會穩定和民主制度造成威脅。 責任歸屬問題: 當 LLM 被用於說服和影響他人時，如何界定其行為的責任歸屬將是一個複雜的問題。如果 LLM 的行為造成損害，誰應該承担責任？開發者、使用者還是 LLM 本身？ 為了避免這些倫理問題，我們需要在開發和應用 LLM 的過程中，建立健全的倫理規範和法律法規，並加強對 LLM 的監管和審查，確保其被用於造福人類，而不是帶來危害。

Q: 人類記者可以從 LLM 的不足中學到什麼，以提升自身的訪談技巧？

儘管 LLM 在模仿人類對話方面取得了進展，但其在新聞訪談中的不足，反而可以讓人類記者反思並提升自身的訪談技巧： 加強落地溝通: LLM 缺乏 Acknowledgement statements 的現象，顯示人類記者在訪談中建立連結的重要性。透過積極回應受訪者的情緒、確認理解、表達同理，可以讓受訪者感到被尊重和理解，更願意分享真實想法和感受。 提升策略性提問: LLM 過於依賴 Follow-up questions 的問題，突顯人類記者需要更有策略地引導訪談方向。在訪談前做好充分準備、設定明確目標，並根據受訪者的反應靈活調整提問策略，才能獲得更有價值的信息。 展現個人風格和魅力: LLM 的回答往往缺乏個人風格和情感，這也是人類記者的優勢所在。透過展現個人魅力、幽默感和同理心，可以建立更深層次的連結，讓訪談更生動、更具吸引力。 培養對話的藝術: LLM 的不足提醒我們，新聞訪談不僅僅是信息交換，更是一門對話的藝術。人類記者需要不斷精進自身的溝通技巧、同理心和觀察力，才能創造出有深度、有溫度的訪談作品。 總而言之，LLM 的發展為新聞訪談領域帶來了新的挑戰和機遇。人類記者應該積極學習新技術，同時也要反思自身的不足，不斷提升自身的專業素養和訪談技巧，才能在未來的人工智能時代繼續發揮不可替代的作用。

Основні поняття

大型語言模型 (LLM) 在進行資訊訪談時，缺乏人類記者表現出的落地溝通和策略性對話能力，尤其在使用確認語句、提出高層次問題和進行有效說服方面存在顯著差距。

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arxiv.org

大型語言模型落地差距評估
這篇研究論文探討大型語言模型 (LLM) 在資訊訪談中的落地差距。作者建立了一個包含四萬份來自美國國家公共廣播電台 (NPR) 和有線電視新聞網 (CNN) 的雙人資訊訪談資料集，並設計了一個模擬訪談的遊戲環境 NewsInterview。
研究發現

與人類記者相比，LLM 較少使用確認語句，也較少回到高層次問題。
LLM 在識別問題是否得到解答和有效說服資訊來源方面表現不佳，導致資訊提取效果不理想。
研究貢獻

發布了一個高品質的資訊訪談資料集，可用於研究落地溝通。
詳細分析了 LLM 生成對話與人類記者之間的差異。
開發了一個遊戲環境來測試和改進資訊訪談中的對話代理。
研究結論
新聞訪談是研究有效溝通模式的寶貴資源，LLM 在落地溝通和策略性對話方面存在顯著差距，需要進一步提升其策略性對話能力。

Статистика

資料集包含超過 40,000 份來自 NPR 和 CNN 的雙人資訊訪談。
與人類相比，LLM 使用確認語句的可能性降低了 50%，回到高層次問題的可能性降低了 30%。
在模擬環境中，資訊來源 LLM 在識別說服的準確率與人類有顯著相關性 (r = .43, p < .0001)。

Ключові висновки, отримані з

NewsInterview: a Dataset and a Playground to Evaluate LLMs' Ground Gap via Informational Interviews

by Michael Lu, ... о arxiv.org 11-22-2024

https://arxiv.org/pdf/2411.13779.pdf

NewsInterview: a Dataset and a Playground to Evaluate LLMs' Ground Gap via Informational Interviews

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除了新聞訪談，還有哪些領域可以應用這種評估 LLM 落地差距的方法？

除了新聞訪談，還有許多領域可以應用這種評估 LLM 落地差距的方法，特別是需要 落地溝通 (Grounding Communication) 和 策略性對話 (Strategic Dialogue) 的領域。 以下是一些例子：

心理諮商與治療: 在這個領域，建立信任和同理非常重要。LLM 可以被訓練成虛擬治療師，透過分析對話內容，評估其是否能理解患者的情緒、提供適當的支持和引導，並觀察其是否能達到人類治療師的治療效果。
教育與教學:  LLM 可以被訓練成虛擬教師或助教，與學生進行互動，評估其是否能根據學生的程度調整教學內容和策略、提供個人化的學習建議，並觀察其是否能有效提升學生的學習成效。
銷售與客服: LLM 可以被訓練成虛擬銷售員或客服人員，與客戶進行互動，評估其是否能理解客戶的需求、提供合適的產品或服務建議，並觀察其是否能有效提升客戶滿意度和銷售轉換率。
談判與協商: LLM 可以被訓練成虛擬談判代表，與其他虛擬代表或人類進行談判，評估其是否能理解對方的立場、制定有效的談判策略，並觀察其是否能在談判中取得有利的結果。
總而言之，任何需要與人類進行自然、有效互動的領域，都可以應用這種評估 LLM 落地差距的方法，並從中找到提升 LLM 能力的方向。

如果 LLM 過於擅長說服，可能會帶來什麼樣的倫理問題？

如果 LLM 過於擅長說服，可能會帶來許多倫理問題，尤其是在資訊不對稱或缺乏監管的情況下：

操縱與欺騙:  過於擅長說服的 LLM 可能被用於操縱和欺騙他人，例如誘騙用戶洩露個人隱私、進行非理性消費，甚至參與非法活動。
偏見與歧視:  LLM 的訓練數據如果存在偏見，可能會導致其在說服過程中強化這些偏見，例如針對特定族群進行不公平的待遇或歧視。
資訊操控與輿論影響:  過於擅長說服的 LLM 可能被用於散播虛假信息、操縱輿論，甚至影響選舉結果，對社會穩定和民主制度造成威脅。
責任歸屬問題:  當 LLM 被用於說服和影響他人時，如何界定其行為的責任歸屬將是一個複雜的問題。如果 LLM 的行為造成損害，誰應該承担責任？開發者、使用者還是 LLM 本身？
為了避免這些倫理問題，我們需要在開發和應用 LLM 的過程中，建立健全的倫理規範和法律法規，並加強對 LLM 的監管和審查，確保其被用於造福人類，而不是帶來危害。

人類記者可以從 LLM 的不足中學到什麼，以提升自身的訪談技巧？

儘管 LLM 在模仿人類對話方面取得了進展，但其在新聞訪談中的不足，反而可以讓人類記者反思並提升自身的訪談技巧：

加強落地溝通:  LLM 缺乏 Acknowledgement statements 的現象，顯示人類記者在訪談中建立連結的重要性。透過積極回應受訪者的情緒、確認理解、表達同理，可以讓受訪者感到被尊重和理解，更願意分享真實想法和感受。
提升策略性提問:  LLM 過於依賴 Follow-up questions 的問題，突顯人類記者需要更有策略地引導訪談方向。在訪談前做好充分準備、設定明確目標，並根據受訪者的反應靈活調整提問策略，才能獲得更有價值的信息。
展現個人風格和魅力:  LLM 的回答往往缺乏個人風格和情感，這也是人類記者的優勢所在。透過展現個人魅力、幽默感和同理心，可以建立更深層次的連結，讓訪談更生動、更具吸引力。
培養對話的藝術:  LLM 的不足提醒我們，新聞訪談不僅僅是信息交換，更是一門對話的藝術。人類記者需要不斷精進自身的溝通技巧、同理心和觀察力，才能創造出有深度、有溫度的訪談作品。
總而言之，LLM 的發展為新聞訪談領域帶來了新的挑戰和機遇。人類記者應該積極學習新技術，同時也要反思自身的不足，不斷提升自身的專業素養和訪談技巧，才能在未來的人工智能時代繼續發揮不可替代的作用。