Description du projet
Les interactions homme–grands modèles de langage et les contextes sociaux qui les influencent
Les grands modèles de langage (LLM pour «large language models») et autres solutions d’IA sont de plus en plus présents dans les secteurs, les industries et les applications, ce qui conduit à des interactions plus profondes et plus fréquentes avec les utilisateurs humains. Malheureusement, en raison de la nouveauté de ces solutions LLM, les interactions homme–LLM et leurs effets sur la santé sociale et mentale n’ont guère été étudiés. Le projet LLMpathy, financé par le CER, vise à remettre en question les approches actuelles non systématiques de l’évaluation de l’intelligence sociale dans les LLM. Il concevra un cadre révolutionnaire pour comprendre les influences et les critères qui sous-tendent ce discours. Le projet explorera la manière dont les interactions homme–LLM sont façonnées par le contexte personnel et social, et recourra à la collecte et à l’analyse de données, à des études psychométriques longitudinales et à d’autres moyens pour soutenir la compréhension et le développement de LLM de plus en plus compétents sur le plan social.
Objectif
This research project aims to advance the field of social intelligence in Large Language Models (LLMs) by investigating the interplay between human modeling and social behavior. I challenge the current unsystematic approach to social intelligence benchmarking in LLMs and propose a novel framework incorporating personalized mental models and contextual understanding to determine the components with the biggest influence on the discourse. Through a combination of longitudinal psychometric studies, gamified data collection and evaluation, advanced representation learning, and explainable AI techniques, I will investigate the role of fine-grained personal and social context in shaping human and LLM interactions. Through extensive simulations via social LLM agents, combined with data analysis techniques, this research will help to shed light on the relation between psychological traits and processes, their demonstrations in social discourse, and the representation and controllability of these in LLMs, and ultimately contribute to the development of more socially adept and effective LLMs for potential applications in more vulnerable domains such as assisted living or health counseling.
Champ scientifique (EuroSciVoc)
CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN. Voir: Le vocabulaire scientifique européen.
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Mots‑clés
Les mots-clés du projet tels qu’indiqués par le coordinateur du projet. À ne pas confondre avec la taxonomie EuroSciVoc (champ scientifique).
Les mots-clés du projet tels qu’indiqués par le coordinateur du projet. À ne pas confondre avec la taxonomie EuroSciVoc (champ scientifique).
- Large Language Models (LLMs)
- Computational Social Sciences
- Social Intelligence in AI
- Perspective Taking
- Cognitive Empathy
- Representation Learning
- Human Factors in AI
- LLMs and Personality Psychology
- Situated Evaluation of LLMs
- LLM Reasoning
- Social Intelligence Benchmarking
- LLM Personalization
- Simulative Reasoning
- Mentalizing
- Perspective-Taking in AI
- Representation Learning and Explainability
- Socially Intelligent LLMs
- Longitudinal Psychological Studies in AI
- Human Language Modeling
- Theory of Mind
- Gamification
- LLM-based Social Agents
Programme(s)
Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.
Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.
-
HORIZON.1.1 - European Research Council (ERC)
PROGRAMME PRINCIPAL
Voir tous les projets financés dans le cadre de ce programme
Thème(s)
Les appels à propositions sont divisés en thèmes. Un thème définit un sujet ou un domaine spécifique dans le cadre duquel les candidats peuvent soumettre des propositions. La description d’un thème comprend sa portée spécifique et l’impact attendu du projet financé.
Les appels à propositions sont divisés en thèmes. Un thème définit un sujet ou un domaine spécifique dans le cadre duquel les candidats peuvent soumettre des propositions. La description d’un thème comprend sa portée spécifique et l’impact attendu du projet financé.
Régime de financement
Régime de financement (ou «type d’action») à l’intérieur d’un programme présentant des caractéristiques communes. Le régime de financement précise le champ d’application de ce qui est financé, le taux de remboursement, les critères d’évaluation spécifiques pour bénéficier du financement et les formes simplifiées de couverture des coûts, telles que les montants forfaitaires.
Régime de financement (ou «type d’action») à l’intérieur d’un programme présentant des caractéristiques communes. Le régime de financement précise le champ d’application de ce qui est financé, le taux de remboursement, les critères d’évaluation spécifiques pour bénéficier du financement et les formes simplifiées de couverture des coûts, telles que les montants forfaitaires.
HORIZON-ERC - HORIZON ERC Grants
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Appel à propositions
Procédure par laquelle les candidats sont invités à soumettre des propositions de projet en vue de bénéficier d’un financement de l’UE.
Procédure par laquelle les candidats sont invités à soumettre des propositions de projet en vue de bénéficier d’un financement de l’UE.
(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) ERC-2025-STG
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La contribution financière nette de l’UE est la somme d’argent que le participant reçoit, déduite de la contribution de l’UE versée à son tiers lié. Elle prend en compte la répartition de la contribution financière de l’UE entre les bénéficiaires directs du projet et d’autres types de participants, tels que les participants tiers.
53113 Bonn
Allemagne
Les coûts totaux encourus par l’organisation concernée pour participer au projet, y compris les coûts directs et indirects. Ce montant est un sous-ensemble du budget global du projet.