論文の概要: Highlight All the Phrases: Enhancing LLM Transparency through Visual Factuality Indicators

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.06846v1
• Date: Sat, 09 Aug 2025 06:00:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-12 21:23:28.577475
• Title: Highlight All the Phrases: Enhancing LLM Transparency through Visual Factuality Indicators
• Title（参考訳）: ハイライト・オール・フェース:視覚的ファクタリティ指標によるLDM透過性向上
• Authors: Hyo Jin Do, Rachel Ostrand, Werner Geyer, Keerthiram Murugesan, Dennis Wei, Justin Weisz,
• Abstract要約: 大型言語モデル (LLMs) は不正確な情報や偽の情報を生成する可能性があり、しばしば「ハロシン化」や「衝突」と呼ばれる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.124072450538362
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) are susceptible to generating inaccurate or false information, often referred to as "hallucinations" or "confabulations." While several technical advancements have been made to detect hallucinated content by assessing the factuality of the model's responses, there is still limited research on how to effectively communicate this information to users. To address this gap, we conducted two scenario-based experiments with a total of 208 participants to systematically compare the effects of various design strategies for communicating factuality scores by assessing participants' ratings of trust, ease in validating response accuracy, and preference. Our findings reveal that participants preferred and trusted a design in which all phrases within a response were color-coded based on factuality scores. Participants also found it easier to validate accuracy of the response in this style compared to a baseline with no style applied. Our study offers practical design guidelines for LLM application developers and designers, aimed at calibrating user trust, aligning with user preferences, and enhancing users' ability to scrutinize LLM outputs.
• Abstract（参考訳）: 大型言語モデル (LLMs) は不正確な情報や偽の情報を生成する可能性があり、しばしば「ハロシン化 (hallucinations)」や「衝突 (confabulations)」と呼ばれる。 モデル応答の事実性を評価することによって幻覚コンテンツを検出する技術はいくつかあるが、この情報をユーザに効果的に伝達する方法についてはまだ研究が限られている。 このギャップに対処するため,208人の参加者によるシナリオベースの2つの実験を行い,参加者の信頼度評価,応答精度の検証,嗜好の検証により,事実性スコアを伝達するための様々な設計戦略の効果を体系的に比較した。 その結果,回答に含まれるすべてのフレーズを,事実性スコアに基づいて色分けしたデザインを,参加者が好んで信頼していることが判明した。 参加者はまた、このスタイルで応答の正確さを検証するのが、スタイルを適用しないベースラインよりも容易であることも見出した。 本研究は,LCMアプリケーション開発者と設計者を対象に,ユーザ信頼の調整,ユーザの嗜好の整合,LCM出力の精査能力の向上を目的とした,実用的な設計ガイドラインを提供する。

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