Автор: Денис Аветисян
В эпоху всепроникающих визуальных коммуникаций, когда убеждение все чаще формируется не только словами, но и изображениями, видео и другими мультимодальными сигналами, возникает критический вопрос: достаточно ли мы понимаем, как эти новые формы убеждения влияют на наши решения и насколько уязвимы современные языковые модели перед тщательно продуманными мультимодальными манипуляциями? В работе ‘MMPersuade: A Dataset and Evaluation Framework for Multimodal Persuasion’ авторы осмеливаются исследовать эту сложную проблему, но действительно ли существующие инструменты позволяют нам полностью разгадать механизмы мультимодального убеждения и предсказать, сможет ли искусственный интеллект стать как мощным инструментом убеждения, так и оружием дезинформации?
Постижение Убеждения: За пределами Традиционных Моделей
Эффективное убеждение коренится в понимании глубинных психологических принципов, однако существующие модели часто страдают недостатком нюансов. Традиционные подходы рассматривают убеждение как простую дихотомию – успех или провал – игнорируя динамическое взаимодействие факторов, определяющих изменение отношения. Представление о persuasion как о статичном процессе, где отправитель посылает сообщение, а получатель либо соглашается, либо нет, упрощает сложную реальность. В действительности, убеждение – это процесс, зависящий от контекста, предварительных убеждений адресата, его текущего эмоционального состояния и множества других переменных.
В настоящее время наблюдается рост интереса к Большим Визуально-Языковым Моделям (LVLMs), что представляет собой одновременно возможность и вызов для изучения коммуникации, направленной на убеждение. LVLMs, способные обрабатывать как текст, так и визуальную информацию, открывают новые перспективы для исследования того, как мультимодальные стимулы влияют на изменение отношения. Вместе с тем, использование этих моделей требует разработки новых методов оценки и анализа, учитывающих сложность и многогранность процесса убеждения.
Таким образом, переход к более сложным моделям убеждения, учитывающим динамическое взаимодействие факторов и использующим мультимодальные данные, является необходимым шагом для более глубокого понимания этого важного процесса. Целью настоящей работы является разработка и оценка новых методов и инструментов, позволяющих изучать убеждение в контексте LVLMs, и выявление ключевых факторов, определяющих эффективность persuasive коммуникации.
Инженерия Убеждения: Рамки Агента-Убедителя
Исследования в области убеждения часто фокусируются на добавлении новых элементов, однако истинное понимание достигается через осознание того, что можно убрать, сохранив при этом суть. В рамках данной работы исследователи представляют «Агент Убеждения» – концепцию, призванную обеспечить систематическую подачу мультимодальных сообщений, направленных на модели LVLM.
В основе работы агента лежат устоявшиеся принципы убеждения, в частности, риторические приемы Аристотеля и принципы убеждения, сформулированные Робертом Чалдини. Вместо того, чтобы полагаться на сложные стратегии, агент стремится к ясности и эффективности, используя базовые принципы, которые лежат в основе человеческого убеждения.
Конструкция агента позволяет контролировать переменные, влияющие на процесс убеждения, что обеспечивает возможность точного изучения их эффектов. Вместо того, чтобы просто наблюдать за тем, что происходит, исследователи могут активно манипулировать условиями и измерять результаты, что позволяет получить более глубокое понимание механизмов убеждения. Вместо добавления новых элементов, акцент делается на удалении избыточности и упрощении процесса коммуникации.
Таким образом, разработанная концепция «Агента Убеждения» представляет собой не просто набор инструментов, а принципиально новый подход к исследованию механизмов убеждения. Вместо усложнения системы, исследователи стремятся к ее упрощению, удаляя все лишнее и оставляя только самое необходимое. Это позволяет получить более ясное и глубокое понимание того, как убедить модель LVLM и какие факторы оказывают наибольшее влияние на этот процесс.
Мультимодальный Набор Данных для Изучения Убеждения
Для углубленного изучения механизмов убеждения в больших визуально-языковых моделях (LVLM) необходим надежный и разнообразный набор данных. Исследователи разработали крупномасштабный Мультимодальный Набор Данных для Исследования Убеждения, включающий в себя изображения, видео и текстовые диалоги. Целью данной работы является создание инструмента, позволяющего детально изучить влияние мультимодального ввода на эффективность убеждающих сообщений, адресованных LVLM.
В процессе создания набора данных использовались методы генерации изображений и видео, что позволило значительно расширить его разнообразие и реалистичность. Данный подход позволил создать более правдоподобные и естественные сценарии убеждения, что критически важно для точной оценки возможностей LVLM. Простота – ключ к успеху; избыточность – враг понимания. Каждый элемент данных тщательно отобран и обработан, чтобы обеспечить максимальную информативность и релевантность.
Набор данных предназначен для содействия изучению того, как мультимодальный ввод влияет на убедительность сообщений, доставляемых LVLM. Вместо того, чтобы стремиться к сложности, исследователи сосредоточились на ясности и точности. Каждый аспект набора данных тщательно продуман и протестирован, чтобы обеспечить максимальную эффективность и надежность. Это не просто набор данных; это инструмент для понимания и совершенствования взаимодействия человека и машины.
Простота – высшая форма утонченности. Каждый элемент данных тщательно отобран и обработан, чтобы обеспечить максимальную информативность и релевантность. Этот набор данных – основа для дальнейших исследований в области мультимодального убеждения и взаимодействия человека и машины.
Измерение Убеждения: Метрики и Валидация
Измерение убеждения – задача, которую многие усложняют, наделяя сложные конструкции пафосными названиями, будто пытаясь скрыть незрелость подхода. Мы же стремимся к ясности. Оценка эффективности убеждения требует не просто констатации факта изменения позиции, но и понимания когда и насколько сильно это изменение произошло. Иными словами, недостаточно знать, что модель была убеждена; необходимо оценить, как быстро и уверенно это произошло.
Для этого мы используем комбинацию методов оценки, включая оценку вероятности токенов и оценку согласия, в которой в качестве судьи выступает GPT-4o. Оценка вероятности токенов позволяет нам заглянуть внутрь модели, оценивая, насколько изменились ее внутренние убеждения. Оценка согласия же фиксирует внешнее проявление этого изменения – насколько изменилась позиция модели в ее ответах.
Однако, простое суммирование этих показателей не дает полной картины. Важно учитывать, что убеждение, произошедшее в начале разговора, имеет большую ценность, чем убеждение, которое потребовало множества усилий. Именно поэтому мы разработали PDCG (Persuasion Discounted Cumulative Gain) – показатель, который учитывает как время, так и силу влияния. PDCG придает больший вес ранним и сильным изменениям позиции, отражая реальную эффективность убеждения.
Эти метрики позволяют нам количественно оценить влияние убеждающих сообщений на поведение LVLM и выявить ключевые факторы, определяющие успех или неудачу. Мы стремимся не просто создать систему оценки, но и понять, почему некоторые стратегии убеждения работают лучше других. Ведь истинное совершенство заключается не в сложности, а в ясности понимания.
В конечном итоге, наша цель – не просто измерить убеждение, а понять его природу. И в этом, как нам кажется, и заключается истинная ценность научного поиска.
Роль Предварительных Убеждений и Перспективы на Будущее
Исследование убеждения больших языковых моделей (LVLM) выявило, что сила изначальных убеждений, или предпочтений, оказывает существенное влияние на их восприимчивость к попыткам убеждения. Иными словами, чем сильнее изначальная позиция модели, тем сложнее её изменить. Этот факт требует переосмысления подходов к формированию убеждающих стратегий.
Наши результаты подчеркивают важность адаптации убеждающих стратегий к изначальным убеждениям объекта убеждения. Универсальные подходы, не учитывающие предварительную установку модели, оказываются неэффективными. Истинная эффективность достигается не в напористости, а в тонком согласовании с существующими представлениями.
Будущие исследования должны быть направлены на разработку методов динамической адаптации убеждающих сообщений на основе оценки изменяющихся предпочтений модели в реальном времени. Необходимо создать системы, способные улавливать малейшие сдвиги в установках и мгновенно корректировать стратегию убеждения. Вместо грубой силы – изящная гибкость.
В конечном счете, задача состоит не в том, чтобы заставить модель принять нашу точку зрения, а в том, чтобы помочь ей прийти к ней самостоятельно. Сделать это возможно лишь через глубокое понимание её изначальных убеждений и умелую адаптацию убеждающей стратегии. И тогда убеждение станет не насилием над разумом, а гармоничным процессом познания.
Исследование, представленное авторами, демонстрирует, как визуальная информация усиливает убедительность больших языковых моделей. Этот аспект, казалось бы, очевиден, но требует предельной ясности в определении метрик и методов оценки, особенно в контексте мультимодального убеждения. Барбара Лисков однажды заметила: «Хороший дизайн — это когда что-то работает, даже если ты не понимаешь, почему». В данном случае, простое добавление визуального контента не гарантирует успех; необходимо понимать, как он влияет на процесс убеждения, что требует тщательного анализа и оценки, как это делают исследователи, представляя метрику PDCG. Стремление к ясности в этом сложном пространстве – ключ к созданию действительно убедительных и надежных систем.
Что дальше?
Исследователи, создав набор данных MMPersuade, справедливо указали на важность визуальной информации в процессе убеждения больших языковых моделей. Однако, само открытие о том, что изображение усиливает убеждение, не является откровением. Гораздо интереснее то, что эта сила не абсолютна, а зависит от контекста и изначальных предпочтений. Но зачем нам знать, что модель легче убедить, если она и так склонна к соглашательству? Проблема не в усилении, а в самой податливости.
Настоящая сложность, как обычно, скрывается в деталях. Показатели PDCG, хоть и полезны, измеряют лишь результат убеждения, но не его механизм. Каким образом визуальная информация обходит критическое мышление модели? Какова роль эмоций, даже если они лишь симулируются? И, самое главное, можно ли построить модель, способную не просто убеждать, а убеждаться – то есть, менять свое мнение под влиянием аргументов, а не пикселей?
Авторы справедливо указывают на уязвимость моделей к состязательным атакам. Но это лишь симптом. Попытка защитить модель от внешнего воздействия – это как лечить кашель, не устраняя причину болезни. Необходимо глубже понять, как модели обрабатывают информацию, и научиться строить не просто «умные», а честные системы. Иначе, весь прогресс в области убеждения останется лишь инструментом для манипуляций.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2510.22768.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Колебания сложности: квантовые пределы ядерных сил.
- Data Agents: очередная революция или просто красиво упакованный скрипт?
- Пока кванты шумят: где реальные проблемы на пути к превосходству.
- Эмоциональный отпечаток: Как мы научили ИИ читать душу (и почему рейтинги вам врут)
- Что, если ИИ сам взломает процесс исследований?
- Квантовый скачок из Андхра-Прадеш: что это значит?
- Квантовый рециклинг: Будущее отказоустойчивых квантовых вычислений
- Время и генеративный интеллект: проникающее тестирование сквозь призму будущего.
- Квантовый прыжок: сможем ли мы наконец разгадать тайну сворачивания белков?
- Квантовые загадки: взгляды на ICQE 2025 и далее
2025-10-29 23:41