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Dehumanizing Machines: Mitigating Anthropomorphic Behaviors in Text Generation Systems

Created by
  • Haebom

저자

Myra Cheng, Su Lin Blodgett, Alicia DeVrio, Lisa Egede, Alexandra Olteanu

개요

본 논문은 텍스트 생성 시스템의 출력이 점점 인간과 유사해짐에 따라, 사용자의 과도한 의존이나 감정적 의존과 같은 유해한 결과로 이어질 수 있다는 우려를 제기하며, 이러한 인간형태(anthropomorphic) 행동 및 그에 따른 유해한 결과를 완화하기 위한 시스템 출력에 대한 개입 방안을 제시합니다. 기존 문헌과 시스템 출력을 덜 인간적으로 만들기 위해 참가자들이 수정한 크라우드소싱 연구를 바탕으로 개입 방안 목록을 수집하고, 가능한 개입 방안들을 특징짓고, 서로 다른 유형의 개입을 구분하며, 서로 다른 개입의 효과를 평가하기 위한 이론적 기반을 제공하는 개념적 프레임워크를 개발합니다.

시사점, 한계점

시사점:
인간형태 시스템 출력의 유해한 결과를 완화하기 위한 다양한 개입 방안을 제시하고, 그에 대한 이론적 기반을 제공합니다.
크라우드소싱 연구를 통해 실증적 근거를 확보하여 개입 방안의 실효성을 검증합니다.
인간형태 시스템 출력에 대한 개입 방안 연구의 기반을 마련합니다.
개념적 프레임워크를 통해 다양한 개입 방안들을 체계적으로 분류하고 비교 분석할 수 있는 토대를 제공합니다.
한계점:
제시된 개입 방안들의 장기적인 효과 및 실제 적용 가능성에 대한 추가적인 연구가 필요합니다.
크라우드소싱 연구의 참가자 구성 및 편향성에 대한 고려가 필요합니다.
개념적 프레임워크의 포괄성 및 일반화 가능성에 대한 추가 검증이 필요합니다.
다양한 유형의 텍스트 생성 시스템 및 사용자 집단에 대한 일반화 가능성에 대한 연구가 추가적으로 필요합니다.
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