MARC

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■035    ▼a(MiAaPQ)AAI30569707
■040    ▼aMiAaPQ▼cMiAaPQ
■0820  ▼a004
■1001  ▼aShi,  Weiyan.
■24510▼aDialogue  Systems  Specialized  in  Social  Influence:  Systems,  Methods,  and  Ethics▼h[electronic  resource]
■260    ▼a[S.l.]:▼bColumbia  University.  ▼c2023
■260  1▼aAnn  Arbor  :▼bProQuest  Dissertations  &  Theses,  ▼c2023
■300    ▼a1  online  resource(174  p.)
■500    ▼aSource:  Dissertations  Abstracts  International,  Volume:  85-01,  Section:  A.
■500    ▼aAdvisor:  Yu,  Zhou.
■5021  ▼aThesis  (Ph.D.)--Columbia  University,  2023.
■506    ▼aThis  item  must  not  be  sold  to  any  third  party  vendors.
■520    ▼aThis  thesis  concerns  the  task  of  how  to  develop  dialogue  systems  specialized  in  social  influence  and  problems  around  deploying  such  systems.  Dialogue  systems  have  become  widely  adopted  in  our  daily  life.  Most  dialogue  systems  are  primarily  focused  on  information-seeking  tasks  or  social  companionship.  However,  they  cannot  apply  strategies  in  complex  and  critical  social  influence  tasks,  such  as  healthy  habit  promotion,  emotional  support,  etc.  In  this  work,  we  formally  define  social  influence  dialogue  systems  to  be  systems  that  influence  users'  behaviors,  feelings,  thoughts,  or  opinions  through  natural  conversations.  We  also  present  methods  to  make  such  systems  intelligible,  privacy-preserving,  and  thus  deployable  in  real  life.  Finally,  we  acknowledge  potential  ethical  issues  around  social  influence  systems  and  propose  solutions  to  mitigate  them  in  Chapter  6.Social  influence  dialogues  span  various  domains,  such  as  persuasion,  negotiation,  and  recommendation.  We  first  propose  a  donation  persuasion  task,  PERSUASIONFORGOOD,  and  ground  our  study  on  this  persuasion  task  for  social  good.  We  then  build  a  persuasive  dialogue  system,  by  refining  the  dialogue  model  for  intelligibility  and  imitating  human  experts  for  persuasiveness,  and  a  negotiation  agent  that  can  play  the  game  of  Diplomacy  by  decoupling  the  planning  engine  and  the  dialogue  generation  module  to  improve  controllability  of  social  influence  systems.  To  deploy  such  a  system  in  the  wild,  our  work  examines  how  humans  perceive  the  AI  agent's  identity,  and  how  their  perceptions  impact  the  social  influence  outcome.  Moreover,  dialogue  models  are  trained  on  conversations,  where  people  could  share  personal  information.  This  creates  privacy  concerns  for  deployment  as  the  models  may  memorize  private  information.  To  protect  user  privacy  in  the  training  data,  our  work  develops  privacy-preserving  learning  algorithms  to  ensure  deployed  models  are  safe  under  privacy  attacks.  Finally,  deployed  dialogue  agents  have  the  potential  to  integrate  human  feedback  to  continuously  improve  themselves.  So  we  propose  JUICER,  a  framework  to  make  use  of  both  binary  and  free-form  textual  human  feedback  to  augment  the  training  data  and  keep  improving  dialogue  model  performance  after  deployment.  Building  social  influence  dialogue  systems  enables  us  to  research  future  expert-level  AI  systems  that  are  accessible  via  natural  languages,  accountable  with  domain  knowledge,  and  privacy-preserving  with  privacy  guarantees.
■590    ▼aSchool  code:  0054.
■650  4▼aComputer  science.
■650  4▼aWeb  studies.
■650  4▼aInformation  technology.
■653    ▼aDialogue  systems
■653    ▼aHuman-computer  interaction
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■653    ▼aPrivacy
■653    ▼aSocial  influence
■690    ▼a0984
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■690    ▼a0489
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■71020▼aColumbia  University▼bComputer  Science.
■7730  ▼tDissertations  Abstracts  International▼g85-01A.
■773    ▼tDissertation  Abstract  International
■790    ▼a0054
■791    ▼aPh.D.
■792    ▼a2023
■793    ▼aEnglish
■85640▼uhttp://www.riss.kr/pdu/ddodLink.do?id=T16934019▼nKERIS▼z이  자료의  원문은  한국교육학술정보원에서  제공합니다.
■980    ▼a202402▼f2024

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