Skip to main content
CenXiv.org
此网站处于试运行阶段,支持我们!
我们衷心感谢所有贡献者的支持。
贡献
赞助
cenxiv logo > cs > arXiv:2510.01189

帮助 | 高级搜索

计算机科学 > 人机交互

arXiv:2510.01189 (cs)
[提交于 2025年8月20日 ]

标题: 通过角色扮演引发用户道德偏好的人类学家大语言模型

标题: An Anthropologist LLM to Elicit Users' Moral Preferences through Role-Play

Authors:Gianluca De Ninno, Paola Inverardi, Francesca Belotti
摘要: 本研究探讨了一种新颖的方法,通过将沉浸式角色扮演游戏与LLM分析能力相结合,以引出用户的道德决策。 在Floridi提出的区分基础上,即硬伦理激发和塑造法律,以及软伦理——道德偏好指导符合法律的决策自由空间内的个体行为,我们专注于通过内容丰富、叙事驱动的互动来捕捉后者。 基于人类学方法,角色扮演游戏让参与者接触到数字隐私领域的伦理相关情景。 在会议期间收集的数据由一个定制的LLM(“GPT人类学家”)进行解释。 通过交叉验证过程进行的评估表明,数据的丰富性和解释框架显著增强了模型预测用户行为的能力。 结果表明,LLM可以有效地用于自动化并增强对软件开发早期阶段用户道德偏好和决策过程的理解。
摘要: This study investigates a novel approach to eliciting users' moral decision-making by combining immersive roleplaying games with LLM analysis capabilities. Building on the distinction introduced by Floridi between hard ethics inspiring and shaping laws-and soft ethics-moral preferences guiding individual behavior within the free space of decisions compliant to laws-we focus on capturing the latter through contextrich, narrative-driven interactions. Grounded in anthropological methods, the role-playing game exposes participants to ethically charged scenarios in the domain of digital privacy. Data collected during the sessions were interpreted by a customized LLM ("GPT Anthropologist"). Evaluation through a cross-validation process shows that both the richness of the data and the interpretive framing significantly enhance the model's ability to predict user behavior. Results show that LLMs can be effectively employed to automate and enhance the understanding of user moral preferences and decision-making process in the early stages of software development.
主题: 人机交互 (cs.HC) ; 人工智能 (cs.AI)
引用方式: arXiv:2510.01189 [cs.HC]
  (或者 arXiv:2510.01189v1 [cs.HC] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.2510.01189
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI

提交历史

来自: Gianluca De Ninno [查看电子邮件]
[v1] 星期三, 2025 年 8 月 20 日 18:08:40 UTC (6,417 KB)
全文链接:

获取论文:

    查看标题为《》的 PDF
  • 查看中文 PDF
  • 查看 PDF
  • HTML(实验性)
  • TeX 源代码
许可图标 查看许可
当前浏览上下文:
cs.HC
< 上一篇   |   下一篇 >
新的 | 最近的 | 2025-10
切换浏览方式为:
cs
cs.AI

参考文献与引用

  • NASA ADS
  • 谷歌学术搜索
  • 语义学者
a 导出 BibTeX 引用 加载中...

BibTeX 格式的引用

×
数据由提供:

收藏

BibSonomy logo Reddit logo

文献和引用工具

文献资源探索 (什么是资源探索?)
连接的论文 (什么是连接的论文?)
Litmaps (什么是 Litmaps?)
scite 智能引用 (什么是智能引用?)

与本文相关的代码,数据和媒体

alphaXiv (什么是 alphaXiv?)
CatalyzeX 代码查找器 (什么是 CatalyzeX?)
DagsHub (什么是 DagsHub?)
Gotit.pub (什么是 GotitPub?)
Hugging Face (什么是 Huggingface?)
带有代码的论文 (什么是带有代码的论文?)
ScienceCast (什么是 ScienceCast?)

演示

复制 (什么是复制?)
Hugging Face Spaces (什么是 Spaces?)
TXYZ.AI (什么是 TXYZ.AI?)

推荐器和搜索工具

影响之花 (什么是影响之花?)
核心推荐器 (什么是核心?)
IArxiv 推荐器 (什么是 IArxiv?)
  • 作者
  • 地点
  • 机构
  • 主题

arXivLabs:与社区合作伙伴的实验项目

arXivLabs 是一个框架,允许合作伙伴直接在我们的网站上开发和分享新的 arXiv 特性。

与 arXivLabs 合作的个人和组织都接受了我们的价值观,即开放、社区、卓越和用户数据隐私。arXiv 承诺这些价值观,并且只与遵守这些价值观的合作伙伴合作。

有一个为 arXiv 社区增加价值的项目想法吗? 了解更多关于 arXivLabs 的信息.

这篇论文的哪些作者是支持者? | 禁用 MathJax (什么是 MathJax?)
  • 关于
  • 帮助
  • contact arXivClick here to contact arXiv 联系
  • 订阅 arXiv 邮件列表点击这里订阅 订阅
  • 版权
  • 隐私政策
  • 网络无障碍帮助
  • arXiv 运营状态
    通过...获取状态通知 email 或者 slack

京ICP备2025123034号