Przejdź do głównego menu Przejdź do sekcji głównej Przejdź do stopki

Nr 3/28 (2026)

Artykuły

Konwergencja komunikacyjna w dialogach pisanych człowiek–LLM : przegląd adaptacji językowej w interakcjach z dużymi modelami językowymi

DOI: https://doi.org/10.25312/j.10781  [Google Scholar]
Opublikowane: 23.10.2026

Abstrakt

Artykuł ma charakter przeglądowo-analityczny i dotyczy konwergencji komunikacyjnej w pisanych dialogach między ludźmi a dużymi modelami językowymi (LLM). Podstawę analizy stanowią prace teoretyczne nad akomodacją komunikacyjną i interakcyjnym dopasowaniem oraz badania empiryczne dotyczące adaptacji językowej w interakcjach człowiek–komputer i człowiek–LLM. Analizowane badania obejmują dopasowanie leksykalne, składniowe, stylistyczne, pragmatyczne i ideologiczne, a także wpływ sposobu sformułowania promptu oraz historii dialogu na odpowiedzi modeli. Porównanie pokazuje, że podobne przejawy konwergencji wynikają z odmiennych mechanizmów: u ludzi wiążą się m.in. z afiliacją, primingiem i koordynacją interakcji, natomiast w LLM są efektem probabilistycznego generowania tekstu i wrażliwości na kontekst. Konwergencja ma charakter dwukierunkowy, lecz asymetryczny: użytkownicy dostosowują język do postrzeganych cech i ograniczeń systemu, a modele odtwarzają lub wzmacniają sygnały zawarte w wypowiedziach użytkownika. Pozornego dopasowania nie należy utożsamiać z intencją komunikacyjną ani wspólnym rozumieniem. Zjawisko to najlepiej ujmować jako efekt interakcyjny współtworzony przez społeczno-poznawcze mechanizmy człowieka oraz kontekstową responsywność modelu. Przegląd wskazuje również na niedostatek badań podłużnych i dotyczących języków bogatych morfologicznie, w tym polszczyzny.

Bibliografia

  1. Amodei D., Olah C., Steinhardt J., Christiano P., Schulman J., Mané D. (2016), Concrete problems in AI safety, “arXiv”, https://doi.org/10.48550/arXiv.1606.06565 [Google Scholar]
  2. Bender E.M., Gebru T., McMillan-Major A., Shmitchell S. (2021), On the dangers of stochastic parrots: Can language models be too big?, [in:] FAccT ‘21: Proceedings of the 2021 ACM Conference on Fairness, Accountability, and Transparency, New York: Association for Computing Machinery, pp. 610–623, https://doi.org/10.1145/3442188.3445922 [Google Scholar]
  3. Bommasani R. et al. (2021), On the opportunities and risks of foundation models, “arXiv”, https://doi.org/10.48550/arXiv.2108.07258 [Google Scholar]
  4. Branigan H.P., Pickering M.J., Cleland A.A. (2000), Syntactic co-ordination in dialogue, “Cognition”, vol. 75(2), pp. B13–B25, https://doi.org/10.1016/S0010-0277(99)00081-5 [Google Scholar]
  5. Brennan S.E., Clark H.H. (1996), Conceptual pacts and lexical choice in conversation, “Journal of Experimental Psychology: Learning, Memory, and Cognition”, vol. 22(6), pp. 1482–1493, https://doi.org/10.1037/0278-7393.22.6.1482 [Google Scholar]
  6. Brown T.B. et al. (2020), Language models are few-shot learners, “arXiv”, https://doi.org/10.48550/arXiv.2005.14165 [Google Scholar]
  7. Chowdhery A. et al. (2022), PaLM: Scaling language modeling with Pathways, “arXiv”, https://doi.org/10.48550/arXiv.2204.02311 [Google Scholar]
  8. Christiano P., Leike J., Brown T.B., Martic M., Legg S., Amodei D. (2017), Deep reinforcement learning from human preferences, “arXiv”, https://doi.org/10.48550/arXiv.1706.03741 [Google Scholar]
  9. Chung H.W. et al. (2022), Scaling instruction-finetuned language models, “arXiv”, https://doi.org/10.48550/arXiv.2210.11416 [Google Scholar]
  10. Cowan B.R., Branigan H.P., Obregón M., Bugis E., Beale R. (2015), Voice anthropomorphism, interlocutor modelling and alignment effects on syntactic choices in human–computer dialogue, “International Journal of Human-Computer Studies”, vol. 83, pp. 27–42, https://doi.org/10.1016/j.ijhcs.2015.05.008 [Google Scholar]
  11. Danescu-Niculescu-Mizil C., Gamon M., Dumais S. (2011), Mark my words!: Linguistic style accommodation in social media, [in:] S. Srinivasan, K. Ramamritham, A. Kumar, M.P. Ravindra, E. Bertino, R. Kumar (eds.), Proceedings of the 20th International Conference on World Wide Web, New York: Association for Computing Machinery, pp. 745–754, https://doi.org/10.1145/1963405.1963509 [Google Scholar]
  12. Devlin J., Chang M.-W., Lee K., Toutanova K. (2018), BERT: Pre-training of deep bidirectional transformers for language understanding, “arXiv”, https://doi.org/10.48550/arXiv.1810.04805 [Google Scholar]
  13. French D., D’Mello S., von der Wense K. (2024), Aligning to adults is easy, aligning to children is hard: A study of linguistic alignment in dialogue systems, [in:] N. Soni, L. Flek, A. Sharma, D. Yang, S. Hooker, H.A. Schwartz (eds.), Proceedings of the 1st Human-Centered Large Language Modeling Workshop, Kerrville: Association for Computational Linguistic, pp. 81–87, https://doi.org/10.18653/v1/2024.hucllm-1.7 [Google Scholar]
  14. Garrod S., Pickering M.J. (2009), Joint action, interactive alignment, and dialog, “Topics in Cognitive Science”, vol. 1(2), pp. 292–304, https://doi.org/10.1111/j.1756-8765.2009.01020.x [Google Scholar]
  15. Giles H., Coupland N., Coupland J. (1991), Accommodation theory: Communication, context, and consequence, [in:] H. Giles, J. Coupland, N. Coupland (eds.), Contexts of accommodation, Cambridge: Cambridge University Press, pp. 1–68, https://doi.org/10.1017/CBO9780511663673.001 [Google Scholar]
  16. Giles H., Ogay T. (2007), Communication accommodation theory, [in:] B.B. Whaley., W. Samter (eds.), Explaining communication: Contemporary theories and exemplars, Mahwah, NJ: Lawrence Erlbaum Associates, pp. 293–310. [Google Scholar]
  17. Goot van der R., Sharaf I., Imankulova A., Üstün A., Stepanović M., Ramponi A., Khairun¬nisa S.O., Komachi M., Plank B. (2021), From masked language modeling to translation: Non-English auxiliary tasks improve zero-shot spoken language understanding, [in:] K. Toutanova, A. Rumshisky, L. Zettlemoyer, D. Hakkani-Tur, I. Beltagy, S. Bethard, R. Cotterell, T. Chakraborty, Y. Zhou (eds.), Proceedings of the 2021 Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies, Stroudsburg: Association for Computational Linguistics, pp. 2479–2497, https://doi.org/10.18653/v1/2021.naacl-main.197 [Google Scholar]
  18. Harris Z.S. (1954), Distributional structure, “Word”, vol. 10(2–3), pp. 146–162, https://doi.org/10.1080/00437956.1954.11659520 [Google Scholar]
  19. Healey P.G.T., Purver M., Howes C. (2014), Divergence in dialogue, “PLoS ONE”, vol. 9(6), article e98598, https://doi.org/10.1371/journal.pone.0098598 [Google Scholar]
  20. Hochreiter S., Schmidhuber J. (1997), Long short-term memory, “Neural Computation”, vol. 9(8), pp. 1735–1780, https://doi.org/10.1162/neco.1997.9.8.1735 [Google Scholar]
  21. Hoegen R., Aneja D., McDuff D., Czerwinski M. (2019), An end-to-end conversational style matching agent, [in:] Gebhard P., Schneeberger T., Mehlmann G., Baur T., André E. (eds.), Proceedings of the 19th ACM International Conference on Intelligent Virtual Agents, New York: ACM, pp. 111–118, https://doi.org/10.1145/3308532.3329473 [Google Scholar]
  22. Horton W.S. (2017), Theories and approaches to the study of conversation and interactive discourse, [in:] M.F. Schober, D.N. Rapp, M.A. Britt (eds.), The Routledge handbook of discourse processes, London: Routledge, pp. 22–68, https://doi.org/10.4324/9781315687384-3 [Google Scholar]
  23. Ji J. et al. (2025), AI alignment: A comprehensive survey, “arXiv”, https://doi.org/10.48550/ arXiv.2310.19852 [Google Scholar]
  24. Jurafsky D., Martin J.H. (2009), Speech and language processing: An introduction to natural language processing, computational linguistics, and speech recognition, 2nd ed., Upper Saddle River, NJ: Pearson Prentice Hall. [Google Scholar]
  25. Kaplan J., McCandlish S., Henighan T., Brown T.B., Chess B., Child R., Gray S., Radford A., Wu J., Amodei D. (2020), Scaling laws for neural language models, “arXiv”, https://doi.org/10.48550/arXiv.2001.08361 [Google Scholar]
  26. Kostić B., Fallon C., Risch J., Löser A. (2026), Same meaning, different scores: Lexical and syntactic sensitivity in LLM evaluation, “arXiv”, https://doi.org/10.48550/arXiv.2602.17316 [Google Scholar]
  27. Li S. (2010), The effectiveness of corrective feedback in SLA: A meta-analysis, “Language Learning”, vol. 60(2), pp. 309–365, https://doi.org/10.1111/j.1467-9922.2010.00561.x [Google Scholar]
  28. Lubold N., Walker E., Pon-Barry H. (2021), Effects of adapting to user pitch on rapport perception, behavior, and state with a social robotic learning companion, “User Modelling and User-Adapted Interaction”, vol. 31(1), pp. 35–73, https://doi.org/10.1007/s11257-020-09267-3 [Google Scholar]
  29. Mikolov T., Chen K., Corrado G., Dean J. (2013), Efficient estimation of word representations in vector space, “arXiv”, https://doi.org/10.48550/arXiv.1301.3781 [Google Scholar]
  30. Mizumoto A. (2025), Automated analysis of common errors in L2 learner production: Prototype web application development, “Studies in Second Language Acquisition”, vol. 47(3), pp. 867–884, https://doi.org/10.1017/S0272263125100934 [Google Scholar]
  31. Nass C., Lee K.M. (2000), Does computer-generated speech manifest personality? An experimental test of similarity-attraction, [in:] T. Turner, G. Szwillus (eds.), Proceedings of the SIGCHI Conference on Human Factors in Computing Systems (CHI ’00), New York: Association for Computing Machinery, pp. 329–336, https://doi.org/10.1145/332040.332452 [Google Scholar]
  32. Nass C., Moon Y. (2000), Machines and mindlessness: Social responses to computers, “Journal of Social Issues”, vol. 56(1), pp. 81–103, https://doi.org/10.1111/0022-4537.00153 [Google Scholar]
  33. Ouyang L. et al. (2022), Training language models to follow instructions with human feedback, “arXiv”, https://doi.org/10.48550/arXiv.2203.02155 [Google Scholar]
  34. Park J.S., O’Brien J., Cai C.J., Morris M.R., Liang P., Bernstein M.S. (2023), Generative agents: Interactive simulacra of human behavior, [in:] S. Follmer, J. Han, J. Steimle, N. Henry Riche (eds.), Proceedings of the 36th Annual ACM Symposium on User Interface Software and Technology (UIST ’23), New York: Association for Computing Machinery, pp. 1–22, https://doi.org/10.1145/3586183.3606763 [Google Scholar]
  35. Pickering M.J., Garrod S. (2004), Toward a mechanistic psychology of dialogue, “Behavioral and Brain Sciences”, vol. 27(2), pp. 169–190, https://doi.org/10.1017/S0140525X04000056 [Google Scholar]
  36. Santurkar S., Durmus E., Ladhak F., Lee C., Liang P., Hashimoto T. (2023), Whose opinions do language models reflect?, “arXiv”, https://doi.org/10.48550/arXiv.2303.17548 [Google Scholar]
  37. Shen H. et al. (2025), Position: Towards bidirectional human-AI alignment, “arXiv”, https://doi.org/10.48550/arXiv.2406.09264 [Google Scholar]
  38. Srivastava A. et al. (2023), Beyond the imitation game: Quantifying and extrapolating the capabilities of language models, “arXiv”, https://doi.org/10.48550/arXiv.2206.04615 [Google Scholar]
  39. Vaswani A., Shazeer N., Parmar N., Uszkoreit J., Jones L., Gomez A.N., Kaiser Ł., Polosukhin I. (2017), Attention is all you need, [in:] I. Guyon, U. von Luxburg, S. Bengio, H.M. Wallach, R. Fergus, S.V.N. Vishwanathan, R. Garnett (eds.), Advances in Neural Information Processing Systems 30, New York: Curran Associates, Inc., pp. 5998–6008. [Google Scholar]

Downloads

Download data is not yet available.