Personas Evolved: Designing Ethical LLM-Based Conversational Agent Personalities

📄 arXiv: 2502.20513v1 📥 PDF

作者: Smit Desai, Mateusz Dubiel, Nima Zargham, Thomas Mildner, Laura Spillner

分类: cs.HC, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2025-02-27

💡 一句话要点

设计伦理的LLM对话Agent人格：弥合CUI与AI社区的差距

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 会话用户界面 人格设计 伦理准则 人机交互

📋 核心要点

  1. 现有会话用户界面（CUI）中，基于LLM的人格设计缺乏可预测性和可控性，存在伦理风险。
  2. 论文旨在通过跨学科对话，促进LLM人格设计的伦理准则和最佳实践的制定。
  3. 通过研讨会形式，汇集研究人员、设计师和实践者，共同探讨透明、包容和以用户为中心的交互框架。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLM）的出现彻底改变了会话用户界面（CUI），在从社会科学到医疗保健等不同领域实现了更动态、上下文感知和类人交互。然而，基于LLM的人格的快速采用引发了关键的伦理和实践问题，包括偏见、操纵和不可预见的社会后果。与传统CUI中精心设计且意图明确的人格不同，基于LLM的人格从庞大的数据集中动态生成响应，使其行为更难以预测和控制。本次研讨会旨在通过促进关于负责任地设计和评估基于LLM的人格的跨学科对话，来弥合CUI和更广泛的AI社区之间的差距。我们将汇集研究人员、设计师和从业者，共同探讨最佳实践，制定道德准则，并推广确保透明度、包容性和以用户为中心的交互的框架。通过协作解决这些挑战，我们力求以符合社会价值观和期望的方式塑造LLM驱动的CUI的未来。

🔬 方法详解

问题定义：当前基于LLM的对话Agent人格设计，由于LLM的黑盒特性和训练数据的偏差，导致生成的人格行为难以预测和控制，存在潜在的伦理风险，例如偏见、操纵等。传统CUI人格设计方法难以适应LLM的动态生成特性。

核心思路：通过跨学科的研讨会形式，汇集CUI和AI领域的专家，共同探讨LLM人格设计的伦理问题，制定最佳实践和伦理准则，从而指导LLM人格的负责任设计和评估。核心在于促进对话和合作，而非提出新的技术方法。

技术框架：本次研讨会没有提出具体的技术框架，而是侧重于构建一个跨学科的交流平台。其流程主要包括：1) 确定LLM人格设计中的伦理问题；2) 探讨解决这些问题的潜在方法；3) 制定伦理准则和最佳实践；4) 推广这些准则和实践，并进行持续评估和改进。

关键创新：本次研讨会的创新之处在于其关注点从技术实现转向了伦理和社会影响。它强调了在LLM人格设计中，需要考虑透明度、包容性和以用户为中心的设计原则，并呼吁建立跨学科的合作机制，共同应对LLM带来的伦理挑战。

关键设计：由于是研讨会，没有具体的技术细节。关键在于组织形式和议题设置，需要确保参与者的多样性，并围绕核心伦理问题展开深入讨论。议题可能包括：如何减少LLM人格中的偏见？如何确保用户知情权和控制权？如何评估LLM人格的社会影响？

📊 实验亮点

本次研讨会的主要亮点在于其跨学科的性质和对伦理问题的关注。它汇集了来自CUI和AI领域的专家，共同探讨LLM人格设计中的伦理挑战，并致力于制定最佳实践和伦理准则。虽然没有具体的性能数据，但其潜在的社会价值和对AI伦理的贡献是显著的。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要对话Agent的领域，例如客户服务、教育、医疗保健等。通过负责任地设计LLM人格，可以提升用户体验，减少潜在的伦理风险，并促进人与AI的和谐共处。未来的影响在于推动AI伦理的发展，并为LLM技术的应用提供更可靠的保障。

📄 摘要（原文）

The emergence of Large Language Models (LLMs) has revolutionized Conversational User Interfaces (CUIs), enabling more dynamic, context-aware, and human-like interactions across diverse domains, from social sciences to healthcare. However, the rapid adoption of LLM-based personas raises critical ethical and practical concerns, including bias, manipulation, and unforeseen social consequences. Unlike traditional CUIs, where personas are carefully designed with clear intent, LLM-based personas generate responses dynamically from vast datasets, making their behavior less predictable and harder to govern. This workshop aims to bridge the gap between CUI and broader AI communities by fostering a cross-disciplinary dialogue on the responsible design and evaluation of LLM-based personas. Bringing together researchers, designers, and practitioners, we will explore best practices, develop ethical guidelines, and promote frameworks that ensure transparency, inclusivity, and user-centered interactions. By addressing these challenges collaboratively, we seek to shape the future of LLM-driven CUIs in ways that align with societal values and expectations.