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LLMの共感過多を防ぐ段階的会話制御

プロンプト(プロンプトエンジニアリング、few-shot、in-context learning)

📝 これは「短信」です ― AIDBリサーチチームが独自の視点で論文を紹介する、カジュアルで読みやすいコンテンツです。

LLMにユーザーの気持ちや感情をサポートさせるとき、長い会話になると共感にとどまりすぎたり、逆に早く踏み込みすぎたりしやすい傾向が指摘されています。

重要なのは「今の状況をどう把握しているか」と「次に何をするか」を分けて管理し、会話の段階ごとにやるべきこと( 傾聴・整理・提案など )を限定することだそうです。

「まだ十分に話を聴けていないなら先に進まない」「ユーザーが嫌がったら助言や提案をいったん止める」といったルールをはっきり決めることが推奨されています。

たとえば、「少し整理してみてもいいですか」「もし負担でなければ、対処法を一緒に考えてもいいですか」のように、相手の受け入れ可能性を確認してから進む形にする。さらに、拒否やためらいが出たら、すぐ同じ提案を繰り返さず、しばらくは共感や整理に戻るよう指示しておくと、押しつけ感を減らしやすいことがシミュレーション実験で示されています。

ニューヨーク大学の研究者らによる報告。

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