あなたのプロンプトは私の命令：マルチモーダルモデルの人間中心性一般性の評価について（抄録再掲）

明らかな欠点があっても、大規模なプロンプト指令型マルチモーダルモデルは、前例のない一般性を示す柔軟な認知ツールであることが証明されつつあります。しかし、その直接性、多様性、およびユーザーとの相互作用の度合いにより、完全に自律的なものではなく特徴的な「人間中心の一般性」（HCG）が生まれます。HCGは、特定のユーザーにとって、システムがそのユーザーの関連するタスクや一般的なプロンプトの方法に対して有効な限りにおいてのみ一般的であることを意味します。したがって、汎用AIシステムの人間中心の評価は、相互作用、タスク、認知の個人的な性質を反映する必要があります。私たちは、これらのシステムを高度に結びついた認知拡張装置として理解し、人間とシステム間の双方向的な認知適応を分析することが最良の方法であると主張します。本論文では、HCGの定式化と、プロンプトプロセスに関わる要素とトレードオフの概要を示します。最後に、将来の汎用人工知能の評価に特徴的であると考えられる重要な研究課題と評価手法改善の提案を概説します。