Persuasion with Large Language Models: a Survey

📄 arXiv: 2411.06837v1 📥 PDF

作者: Alexander Rogiers, Sander Noels, Maarten Buyl, Tijl De Bie

分类: cs.CL

发布日期: 2024-11-11

💡 一句话要点

综述：基于大型语言模型的说服技术及其伦理风险

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 说服技术 自然语言处理 伦理风险 社会影响 个性化推荐 人工智能

📋 核心要点

  1. 现有说服方法难以实现大规模的个性化内容生成，限制了其应用范围和效果。
  2. 该综述旨在全面分析基于LLM的说服技术，并探讨其在不同领域的应用模式和影响因素。
  3. 研究表明，LLM在说服方面已达到甚至超越人类水平，但也带来伦理和社会风险，亟需监管。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLM）的快速发展为说服性沟通创造了新的颠覆性可能，它能够以前所未有的规模实现完全自动化的个性化和交互式内容生成。本文综述了由此产生的基于LLM的说服研究领域。首先，探讨了LLM系统用于影响人类态度和行为的不同模式。在政治、营销、公共卫生、电子商务和慈善捐赠等领域，此类LLM系统已经达到了人类甚至超人类的说服力水平。我们确定了影响其有效性的关键因素，例如个性化的方式以及内容是否被标记为AI生成。我们还总结了用于评估进展的实验设计。我们的调查表明，基于LLM的说服的当前和未来潜力带来了深刻的伦理和社会风险，包括虚假信息的传播、偏见的放大和隐私的侵犯。这些风险强调迫切需要制定道德准则和更新的监管框架，以避免不负责任和有害的LLM系统的广泛部署。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决如何利用大型语言模型（LLM）进行更有效、更具个性化和更大规模的说服性沟通的问题。现有方法在个性化内容生成方面存在局限性，无法充分利用LLM的强大能力。此外，缺乏对LLM说服技术的全面分析和伦理风险评估。

核心思路：论文的核心思路是系统性地梳理和分析当前基于LLM的说服技术研究，识别关键的影响因素，并探讨其潜在的伦理和社会风险。通过对不同应用场景和实验设计的总结，为未来的研究和实践提供指导。

技术框架：该综述没有提出新的技术框架，而是对现有研究进行分类和总结。主要框架包括：1) LLM说服的不同模式（例如，政治、营销等）；2) 影响LLM说服效果的关键因素（例如，个性化程度、AI生成标签）；3) 评估LLM说服效果的实验设计；4) LLM说服带来的伦理和社会风险。

关键创新：该论文的主要创新在于对LLM说服领域进行了全面的综述，识别了关键的影响因素和伦理风险，并提出了未来研究方向和监管建议。它不是一个技术创新，而是一个领域性的总结和展望。

关键设计：该综述的关键设计在于其分类框架，它将LLM说服技术分解为不同的模式、影响因素、实验设计和伦理风险，从而提供了一个结构化的分析框架。没有具体的参数设置、损失函数或网络结构等技术细节，因为这是一篇综述文章。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

该综述强调了LLM在说服方面已经达到甚至超越人类水平，并在多个领域取得了显著成果。然而，同时也指出了LLM说服带来的伦理和社会风险，例如虚假信息的传播、偏见的放大和隐私的侵犯。这些发现为未来的研究和监管提供了重要的参考。

🎯 应用场景

该研究对政治宣传、市场营销、公共卫生、电子商务和慈善捐赠等领域具有重要应用价值。通过了解LLM的说服机制和影响因素，可以更有效地设计说服策略，但也需要警惕其潜在的滥用风险，并制定相应的伦理规范和监管措施。未来的研究可以探索更安全、更负责任的LLM说服技术。

📄 摘要（原文）

The rapid rise of Large Language Models (LLMs) has created new disruptive possibilities for persuasive communication, by enabling fully-automated personalized and interactive content generation at an unprecedented scale. In this paper, we survey the research field of LLM-based persuasion that has emerged as a result. We begin by exploring the different modes in which LLM Systems are used to influence human attitudes and behaviors. In areas such as politics, marketing, public health, e-commerce, and charitable giving, such LLM Systems have already achieved human-level or even super-human persuasiveness. We identify key factors influencing their effectiveness, such as the manner of personalization and whether the content is labelled as AI-generated. We also summarize the experimental designs that have been used to evaluate progress. Our survey suggests that the current and future potential of LLM-based persuasion poses profound ethical and societal risks, including the spread of misinformation, the magnification of biases, and the invasion of privacy. These risks underscore the urgent need for ethical guidelines and updated regulatory frameworks to avoid the widespread deployment of irresponsible and harmful LLM Systems.