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Empirical evidence of Large Language Model's influence on human spoken communication

Created by
  • Haebom

作者

Hiromu Yakura, Ezequiel Lopez-Lopez, Levin Brinkmann, Ignacio Serna, Prateek Gupta, Ivan Soraperra, Iyad Rahwan

概要

この論文は、人工知能(AI)ベースのチャットボット(ChatGPTなど)が人間の言語と文化に与える影響を探ります。数十万時間に及ぶYouTubeの学術講演やポッドキャストデータを活用して、Chatbotの発売以来、特定の単語使用量の急増を経済量的因果推論技術で分析しました。分析の結果、ChatGPTが好む単語(例えば、delve、comprehend、boast、swift、meticulous)の使用が測定可能な程度に増加したことを確認した。これは、人間のデータで訓練された機械が独自の文化的特性を示し、再び人間の文化を変える閉鎖的な文化的フィードバックループの始まりを意味すると主張しています。

Takeaways、Limitations

Takeaways:
生成型AIチャットボットが人間の言語の使用に測定可能な影響を与えることを示しています。
人間と機械の間の相互作用を通じた閉鎖的な文化的フィードバックループの存在の可能性を提示する。
人工知能技術の発展に伴う言語や文化的多様性の減少、大規模な操作リスクの懸念を提起します。
人間機械文化の進化に関するさらなる研究の必要性を強調します。
Limitations:
ChatGPTの影響を正確に定量化することは困難です。
分析に使用されたデータの代表性のレビューが必要です。
因果関係を完全に実証するには、さらなる研究が必要です。
言語と文化の多様性の減少、大規模な操作リスクの具体的な分析が不足しています。
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