論文の概要: Beyond Chat: a Framework for LLMs as Human-Centered Support Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.03729v1
• Date: Thu, 25 Sep 2025 20:33:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-07 19:06:32.134655
• Title: Beyond Chat: a Framework for LLMs as Human-Centered Support Systems
• Title（参考訳）: Beyond Chat:人間中心のサポートシステムとしてのLLMのためのフレームワーク
• Authors: Zhiyin Zhou,
• Abstract要約: 大規模言語モデルは、コンパニオン、コーチ、仲介者、キュレーターとして振舞うために、トランザクションの質問に答える以上のものを動かしている。 本稿では,人間中心型LLM支援システムにおける役割ベースフレームワークを提案する。 透明性、パーソナライゼーション、ガードレール、プライバシによるメモリ、共感と信頼性のバランスといった、横断的な設計原則を特定します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large language models are moving beyond transactional question answering to act as companions, coaches, mediators, and curators that scaffold human growth, decision-making, and well-being. This paper proposes a role-based framework for human-centered LLM support systems, compares real deployments across domains, and identifies cross-cutting design principles: transparency, personalization, guardrails, memory with privacy, and a balance of empathy and reliability. It outlines evaluation metrics that extend beyond accuracy to trust, engagement, and longitudinal outcomes. It also analyzes risks including over-reliance, hallucination, bias, privacy exposure, and unequal access, and proposes future directions spanning unified evaluation, hybrid human-AI models, memory architectures, cross-domain benchmarking, and governance. The goal is to support responsible integration of LLMs in sensitive settings where people need accompaniment and guidance, not only answers.
• Abstract（参考訳）: 大規模な言語モデルは、人間の成長、意思決定、幸福を足場とする仲間、コーチ、仲介者、キュレーターとして振舞うために、トランザクションの質問に答える以上のものを動かしている。 本稿では、人間中心のLLM支援システムのためのロールベースのフレームワークを提案し、ドメイン間の実際のデプロイメントを比較し、透明性、パーソナライゼーション、ガードレール、プライバシによるメモリ、共感と信頼性のバランスといった横断的な設計原則を特定した。 正確性から信頼、エンゲージメント、縦断的な結果にまで及ぶ評価指標を概説する。 また、オーバー信頼、幻覚、バイアス、プライバシ露出、不平等アクセスなどのリスクを分析し、統一された評価、ハイブリッドAIモデル、メモリアーキテクチャ、クロスドメインベンチマーク、ガバナンスにまたがる今後の方向性を提案する。 目標は、回答だけでなく、人々が伴奏とガイダンスを必要とするセンシティブな設定でのLCMの責任ある統合をサポートすることです。

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