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AIDB Daily Papers

Talk2AI:人間とAIの説得対話に関する大規模縦断データセット

原題: Talk2AI: A Longitudinal Dataset of Human--AI Persuasive Conversations
著者: Alexis Carrillo, Enrique Taietta, Ali Aghazadeh Ardebili, Giuseppe Alessandro Veltri, Massimo Stella
公開日: 2026-04-06 | 分野: LLM データセット 対話 心理 分析 倫理 実験 アンケート 自然言語処理 人間とAIの共生 大規模言語モデル イタリア語

※ 日本語タイトル・ポイントはAIによる自動生成です。正確な内容は原論文をご確認ください。

ポイント

  • 人間と大規模言語モデル(LLM)との対話3,080件を収集し、説得、意見変化、人間とAIの相互作用の研究を支援するデータセットを構築した。
  • イタリアの成人770人を対象に、気候変動、数学不安、健康に関する誤情報について、GPT-4oなど4つのモデルと毎週会話する実験を4週間行った。
  • 対話データには、社会統計的特徴や心理測定プロファイルなどの豊富なコンテキストデータが含まれ、AIとの対話が信念や態度に与える影響を分析できる。

Abstract

Talk2AI is a large-scale longitudinal dataset of 3,080 conversations (totaling 30,800 turns) between human participants and Large Language Models (LLMs), designed to support research on persuasion, opinion change, and human-AI interaction. The corpus was collected from 770 profiled Italian adults across four weekly sessions in Spring 2025, using a within-subject design in which each participant conversed with a single model (GPT-4o, Claude Sonnet 3.7, DeepSeek-chat V3, or Mistral Large) on three socially relevant topics: climate change, math anxiety, and health misinformation. Each conversation is linked to rich contextual data, including sociodemographic characteristics and psychometric profiles. After each session, participants reported on opinion change, conviction stability, perceived humanness of the AI, and behavioral intentions, enabling fine-grained longitudinal analysis of how AI-mediated dialogue shapes beliefs and attitudes over time.

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