論文の概要: Hidden Darkness in LLM-Generated Designs: Exploring Dark Patterns in Ecommerce Web Components Generated by LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.13499v1
• Date: Wed, 19 Feb 2025 07:35:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-20 14:00:46.193307
• Title: Hidden Darkness in LLM-Generated Designs: Exploring Dark Patterns in Ecommerce Web Components Generated by LLMs
• Title（参考訳）: LLM生成設計における隠れ暗黒: LLMが生成するEコマースWebコンポーネントにおける暗黒パターンの探索
• Authors: Ziwei Chen, Jiawen Shen, Luna, Kristen Vaccaro,
• Abstract要約: この研究は、Claude、GPT、Gemini、Llamaの4つの人気のあるLCMによって生成されたeコマースWebコンポーネントの設計を評価した。 生成した成分の3分の1以上は、少なくとも1つの暗いパターンを含む。 ダークパターンは、企業利益に関連するコンポーネントでも、より頻繁に生成される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.934936297965669
• License:
• Abstract: Recent work has highlighted the risks of LLM-generated content for a wide range of harmful behaviors, including incorrect and harmful code. In this work, we extend this by studying whether LLM-generated web design contains dark patterns. This work evaluated designs of ecommerce web components generated by four popular LLMs: Claude, GPT, Gemini, and Llama. We tested 13 commonly used ecommerce components (e.g., search, product reviews) and used them as prompts to generate a total of 312 components across all models. Over one-third of generated components contain at least one dark pattern. The majority of dark pattern strategies involve hiding crucial information, limiting users' actions, and manipulating them into making decisions through a sense of urgency. Dark patterns are also more frequently produced in components that are related to company interests. These findings highlight the need for interventions to prevent dark patterns during front-end code generation with LLMs and emphasize the importance of expanding ethical design education to a broader audience.
• Abstract（参考訳）: 最近の研究は、誤りや有害なコードを含む幅広い有害な行動に対するLLM生成コンテンツのリスクを強調している。 本研究では, LLM 生成した Web デザインがダークパターンを含むかどうかを検討することでこれを拡張する。 この研究は、Claude、GPT、Gemini、Llamaの4つの人気のあるLCMによって生成されたeコマースWebコンポーネントの設計を評価した。 私たちは13の一般的なeコマースコンポーネント(例えば、検索、製品レビュー)をテストし、それらをすべてのモデルで合計312のコンポーネントを生成するプロンプトとして使用しました。 生成した成分の3分の1以上は、少なくとも1つの暗いパターンを含む。 ダークパターン戦略の大多数は、重要な情報を隠蔽し、ユーザの行動を制限し、緊急性を通じて意思決定にそれらを操作することである。 ダークパターンは、企業利益に関連するコンポーネントでも、より頻繁に生成される。 これらの知見は、LLMによるフロントエンドコード生成におけるダークパターンの介入の防止の必要性を強調し、倫理的デザイン教育を幅広い聴衆に広げることの重要性を強調している。

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