LLMが派生測定値を過剰に信頼する現象を定量化しリスクを軽減する手法

arXiv cs.AI ・ 2026-07-30

原題: When Derived Measurements Mislead: Quantifying and Mitigating LLM Over-Trust with Privileged-Modality Reliability Evidence

AI による要約

ダウンストリームのLLMが派生測定値を直接の事実として過剰に信頼してしまう現象（DFOT）を定義し、その影響を定量化する枠組みを構築。AIの信頼性と安全性を高める上で重要な知見を提供する。

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