論文の概要: Anthropomimetic Uncertainty: What Verbalized Uncertainty in Language Models is Missing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.10587v1
• Date: Fri, 11 Jul 2025 14:07:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-16 19:46:02.754275
• Title: Anthropomimetic Uncertainty: What Verbalized Uncertainty in Language Models is Missing
• Title（参考訳）: 人類学的な不確かさ:言語モデルにおける言語モデルにおける言語不確かさの欠如
• Authors: Dennis Ulmer, Alexandra Lorson, Ivan Titov, Christian Hardmeier,
• Abstract要約: 我々は人為的不確実性について論じる。つまり、直感的で信頼に値する不確実性コミュニケーションは、ユーザに対してある程度の言語的信頼とパーソナライズを必要とする。 我々は、不確実性に関する人間と機械のコミュニケーションにおけるユニークな要因を指摘し、機械の不確実性通信に影響を与えるデータのバイアスを分解する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 66.04926909181653
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Human users increasingly rely on natural language interactions with large language models (LLMs) in order to receive help on a large variety of tasks and problems. However, the trustworthiness and perceived legitimacy of LLMs is undermined by the fact that their output is frequently stated in very confident terms, even when its accuracy is questionable. Therefore, there is a need to signal the confidence of the language model to a user in order to reap the benefits of human-machine collaboration and mitigate potential harms. Verbalized uncertainty is the expression of confidence with linguistic means, an approach that integrates perfectly into language-based interfaces. Nevertheless, most recent research in natural language processing (NLP) overlooks the nuances surrounding human uncertainty communication and the data biases that influence machine uncertainty communication. We argue for anthropomimetic uncertainty, meaning that intuitive and trustworthy uncertainty communication requires a degree of linguistic authenticity and personalization to the user, which could be achieved by emulating human communication. We present a thorough overview over the research in human uncertainty communication, survey ongoing research, and perform additional analyses to demonstrate so-far overlooked biases in verbalized uncertainty. We conclude by pointing out unique factors in human-machine communication of uncertainty and deconstruct anthropomimetic uncertainty into future research directions for NLP.
• Abstract（参考訳）: 人間のユーザーは、様々なタスクや問題への支援を受けるために、大きな言語モデル(LLM)との自然言語の相互作用にますます依存している。 しかしながら、LCMの信頼性と正当性に対する認識は、その正確性に疑問が持たれている場合でも、その出力が極めて確実な条件で頻繁に述べられているという事実によって損なわれている。 そのため,人間と機械の協調による利益を享受し,潜在的な害を軽減するためには,言語モデルの信頼性をユーザに提供する必要がある。 言語的不確実性は言語的手段による信頼の表現であり、言語ベースのインターフェースに完全に統合されるアプローチである。 しかしながら、自然言語処理(NLP)に関する最近の研究は、人間の不確実性通信とマシンの不確実性通信に影響を与えるデータバイアスを取り巻くニュアンスを見落としている。 人間のコミュニケーションをエミュレートすることで達成できる言語的信頼とパーソナライゼーションの度合いが必要な,直感的で信頼に値する不確実性通信である,人類学的な不確実性について論じる。 本稿では,人間の不確実性コミュニケーションの研究,現在進行中の調査,および言語的不確実性における見過ごされたバイアスを示すための追加分析について概説する。 我々は,NLP研究の今後の方向性について,人間と機械のコミュニケーションの不確かさと人為的不確実性の分解に特有の要因を指摘する。

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