Embodied Conversational Agents (ECAs): Do you want them on your team?
Notice bibliographique
Résumé
If you want ECAs on your team, you'll want them to understand how you do things. You'll also want to understand how they do things. Ideally your team's actions should be synchronized, yet complementary to some degree. That is, you seek an efficient and feasible division of labour. The ``you-things'' and the ``they-things'' have to be complete (they have to cover all the sub-tasks leading to the goal), and as sound as possible (any overlap decreases efficiency). This paper argues that, due to the impenetrability of beliefs, an artificial agent will be unable to join a group with such synchronized diversity by attempting to find a balance between its own beliefs and preferences and others' beliefs and preferences (i.e., a theory of mind). Instead, successful group membership requires ignoring individual utility, and taking actions to make the world (an everyone in it) as predictable as possible. Agents will be more predictable if they not only do the ``they-things,'' but also make it clear to others what those things are. However, the group's goals are shaped by the actions of its members, and so a boundary that identifies group membership is necessary. In essence, all agents must be able to identify to which group they belong. After filling in the argument, I give a short introduction to an emotional identity theory that may provide a way forward, and attempt to convince you that you will want ECAs on your team, but only after solving this division of labour.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».