科学者たちは、習慣的な幻覚が必ずしも問題にならないような AI チャットボットの役割を発見しました。
米国ペンシルベニア大学とメリーランド大学ボルチモア・カウンティ校を拠点とするこのインテリジェンスな研究者たちは、ファンタジーロールプレイング、具体的にはダンジョンズ＆ドラゴンズ（D&D）を支援するために OpenAI の大規模言語モデル（LLM）を採用しました。
「CALYPSO: ダンジョン マスターのアシスタントとしての LLM」と題されたプレプリント論文では、ペンシルベニア大学の博士課程学生 Andrew Zhu、UMBC 助教授の Lara Martin、ペンシルベニア大学の助教授 Andrew Head、およびペンシルベニア大学の准教授 Chris Callison-Burch が、人間の相互作用に大きく依存するゲームを強化するために LLM をどのように活用したかを説明しています。
D&Dは1974年にロールプレイングゲーム（RPG）として登場しました。プレイヤーは中世の冒険の英雄たちの役割を担い、ダンジョンマスター（DM）またはゲームマスター（GM）が指揮するストーリーラインに沿って、それぞれの個性を演じるゲームです。プレイに必要なのは、当時Tactical Studies Rules社が発行していた一連のルール、多面体ダイス、鉛筆、紙、そしてインタラクティブなストーリーテリングと控えめな演出への共通のコミットメントです。本来はオプションですが、軽食は必須です。
こうしたテーブルトップ ロールプレイングに加え、1980 年代にはパーソナル コンピュータが急増し、コンピュータ支援プレイや完全な電子シミュレーションなど、さまざまなコンピュータ バージョンが登場しました。最近リリースされたBaldur's Gate 3 は、D&D やその他の RPG からヒントを得た数百のタイトルの 1 つにすぎません。
UPenn と UMBC の学術的なゲーマーたちは、LLM が人間の DM をどのようにサポートできるかを研究し始めました。DM は、相互に想像した冒険の舞台を設定し、特定のアクションの結果を決定するサイコロを振り、ルール (かなり広範囲になっています) を施行し、全体的には体験が楽しく面白いものになるようにする役割を担っています。
そのために、彼らはLLMを活用した3つのインターフェース「CALYPSO」（Collaborative Assistant for Lore and Yielding Plot Synthesis Objectives、伝承とプロット統合目標のための共同アシスタント）を開発しました。これは、人気チャットサービスDiscordを通じてオンラインでD&Dをプレイするために設計されています。
「CALYPSOへのアクセスを許可されたDMは、プレイヤーに直接提示するのに適した高忠実度のテキストと、DMが創造力を維持しながらさらに発展させることができる低忠実度のアイデアを生成したと報告しました」と論文は説明しています。「CALYPSOは、既存のゲーム世界、そしてより広くテーブルトップゲームにおいて、同期的な創造的支援を提供するAI拡張ツールのパラダイムの好例であると考えています。」
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研究者らは論文の中で、COVID-19パンデミックによって対面式のテーブルゲームの一部がオンラインに移行し、Discord経由でゲームするプレイヤーの多くはAvraeを使用していると指摘している。Avraeはペンシルベニア大学の博士課程の学生でCALYPSO論文の共著者でもあるアンドリュー・チュー氏が設計したDiscordボットだ。
「論文の中核となるアイデア（LLMは、ゲームのクリエイティブなコントロールを奪うことなく、人間のDMにインスピレーションを与えるような方法で共同DMとして機能できるという点）は、形式に関わらず、ダンジョンズアンドドラゴン（D&D）やその他のテーブルトップゲームに当てはまります。しかし、この技術を対面式のゲームに適用するには、まだ克服すべき課題がいくつかあります」と、チュー氏はThe Registerへのメールで述べています。
Zhu氏と彼の同僚がDiscordのプレイ・バイ・ポスト（PBP）ゲームに注目した理由はいくつかある。まず、「DiscordベースのPBPは既にテキストベースなので、法学修士課程で音声をテキスト化する時間を費やす必要がない」とZhu氏は説明した。
オンライン設定により、DM は LLM が生成した出力を非公開で表示することもでき (「低忠実度のアイデア」があまり問題にならない)、DM が何らかのインターフェイスに入力したり口述したりする必要がなくなります。
ソースコード付きの Discord ボットである CALYPSO には、3 つのインターフェースがあると論文で説明されています。1 つはエンカウンターを説明するセットアップ テキストを生成するためのもの (GPT-3)、もう 1 つは集中的なブレインストーミング用で、DM が LLM にエンカウンターに関する質問やエンカウンターの概要の調整を行うことができます (ChatGPT)、もう 1 つはオープンドメイン チャット用で、プレイヤーは D&D に精通したファンタジーの生き物として機能する ChatGPT と直接やり取りすることができます。
CALYPSO ボットの出力画像（クリックして拡大）
これらのインターフェースの設定には、チャットボットが各インターフェースロールでどのように応答すべきかを説明する特定のプロンプト（詳細は論文に記載）をLLMにシードすることが必要でした。D&Dの仕組みを組み込むために、特別なモデルトレーニングは必要ありませんでした。
「GPTシリーズのモデルは、トレーニングデータ内のソースブックやインターネット上の議論を見て、トレーニングなしでもD&Dについて多くのことを知っていることがわかりました」とチュー氏は語った。
GPTシリーズのモデルは、訓練なしでも、ソースブックやインターネット上の議論からD&Dについて多くのことを知っていることがわかりました。
Zhu氏と彼の同僚は、71人のプレイヤーとDMを対象にCALYPSOをテストし、その体験についてアンケート調査を行いました。その結果、AIヘルパーが役立つことが分かりました。
しかし、改善の余地はありました。例えば、ある場面では、CALYPSO は設定と統計のプロンプトで情報を単純に言い換えただけで、DM はそれが付加価値を生んでいないと感じました。
レジスター紙はチュー氏に、法学修士課程の学生が「幻覚を起こす」、つまり事実を捏造する傾向が研究参加者にとって問題となるかどうかを尋ねた。
「創造的な文脈では、それは少し意味が薄れます。例えば、D&Dの参考書にはすべてのモンスターの詳細がすべて記載されているわけではありません。そのため、法学修士（LLM）が特定のモンスターが特定の色の毛皮を持っていると主張した場合、それは幻覚として数えられるでしょうか？」とチュー氏は語った。
質問に直接答えると、はい。モデルはしばしば、ソースブックに記載されていないモンスターに関する事実を「捏造」します。そのほとんどは、モンスターの鳴き声や虹彩の形など、DMにとって実際に役立つ些細なことです。稀に、フロストサラマンダーには羽がある（実際には羽はありません）といった、より極端な事実を幻覚的に作り出すこともあります。
もう一つの問題は、モデル トレーニングの安全策により、人種やゲームプレイなど、D&D ゲームにふさわしい問題について CALYPSO が議論する能力が妨げられることがあるということでした。
「例えば、モデルは（ファンタジーの）種族を提案することを拒否することがあったが、これは現実世界の人種的偏見の可能性を減らすための努力によるものと考えられる」と論文は指摘している。「また別のケースでは、モデルはダンジョンズ＆ドラゴンズをプレイできないと主張するが、これはモデルが持っていない能力を主張するのを防ぐための努力によるものと考えられる。」
(はい、私たちの中には、何年もプレイしているにもかかわらず、RPG に関する知識を一切否定したことがある人もいるでしょう。)
Zhu 氏は、人々が AI DM を望んでいないのは明らかだが、DM が AI の支援に頼ることを許可することには賛成だと述べた。
「形成期の研究において、人々が自律型AI DMを望まないという共通のテーマがありました。理由はいくつかあります」と彼は説明した。「まず、インタビューしたプレイヤーの多くは既にAI Dungeonのようなツールを使っており、AIが長期的なストーリーテリングにおいて弱点を持っていることを知っていました。次に、そしてより重要なのは、自律型AI DMの存在はゲームの精神を損なうと彼らが主張したことです。D&Dは本質的に創造的なストーリーテリングゲームであるため、AIがストーリーを生成するのは違和感があるのです。」
CALYPSOをオプションとして、DMが必要に応じて使用頻度を選べるようにすることで、人間のDMが創造力を自由に発揮できるようになりました。多くの場合、CALYPSOはDMに、作家のスランプを打破するのに十分な刺激を与えたり、アイデアのリストを提供したりしていました。人間のDMがシーンをより自由にコントロールしたいと感じたら、CALYPSOを全く使わずに、自分のスタイルでDMを続けることができました。®
