Social Skill Training with Large Language Models
关键字：社交技能训练、大型语言模型、人工智能伙伴、人工智能导师、跨学科创新
摘要
本文探讨了如何利用大型语言模型（LLMs）进行社交技能训练。社交技能如冲突解决对于有效沟通和在工作和生活中取得成功至关重要。然而，大多数人难以获得实践社交技能的环境。我们提出了一个通用框架，通过AI伙伴和AI导师（APAM）结合体验学习和现实练习以及量身定制的反馈来进行社交技能训练。本工作最终呼吁跨学科创新，以解决劳动力发展和社会平等的更广泛影响。
核心方法
- AI伙伴：提供一个可扩展的解决方案，通过模拟练习进行体验学习。AI伙伴可以模拟真实情境，让用户在虚拟环境中练习社交技能。
- AI导师：基于领域专业知识和事实知识提供个性化反馈。AI导师应该提供与相关文献理论或框架相结合的反馈，而不是产生泛泛而谈的回答。
- APAM框架：结合AI伙伴的体验学习和AI导师的现实练习以及量身定制的反馈，形成一个社交技能训练的通用框架。
实验说明
本文提出了一个关于社交技能训练的愿景，并通过几个具体的应用案例来说明APAM框架的应用。例如，CARE系统作为一个AI导师，为同伴咨询提供自动建议；Rehearsal系统作为一个AI伙伴，帮助用户练习冲突解决；GPTeach系统模拟编程课程，让新手助教练习教学技能。这些系统都在不同的领域内提高了用户的社交技能。
结论
本文强调了利用大型语言模型进行社交技能训练的潜力，同时也指出了在构建和部署这些系统时需要解决的技术挑战，如长对话的一致性、与专家框架的整合、用户控制的设计以及个性化技能训练。此外，本文还讨论了社会影响、潜在问题及其缓解措施，并提出了未来的研究方向。通过跨学科合作和团队科学，APAM框架有望为更广泛的用户提供社交学习机会，促进个人福祉和社会利益。
