論文の概要: Trustworthy LLM-Mediated Communication: Evaluating Information Fidelity in LLM as a Communicator (LAAC) Framework in Multiple Application Domains

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.04184v1
• Date: Thu, 06 Nov 2025 08:36:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-07 20:17:53.367208
• Title: Trustworthy LLM-Mediated Communication: Evaluating Information Fidelity in LLM as a Communicator (LAAC) Framework in Multiple Application Domains
• Title（参考訳）: 信頼できるLLM媒介通信:複数のアプリケーションドメインにおけるLAAC(Communicator)フレームワークとしてのLLMの情報忠実性の評価
• Authors: Mohammed Musthafa Rafi, Adarsh Krishnamurthy, Aditya Balu,
• Abstract要約: 本稿では,複数の通信領域にまたがるLAACの信頼性要件を体系的に評価する。 予備的な発見は、LAACが高信頼のコミュニケーションシナリオに確実に展開される前に対処しなければならない、測定可能な信頼ギャップを明らかにしている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.395778306248526
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The proliferation of AI-generated content has created an absurd communication theater where senders use LLMs to inflate simple ideas into verbose content, recipients use LLMs to compress them back into summaries, and as a consequence neither party engage with authentic content. LAAC (LLM as a Communicator) proposes a paradigm shift - positioning LLMs as intelligent communication intermediaries that capture the sender's intent through structured dialogue and facilitate genuine knowledge exchange with recipients. Rather than perpetuating cycles of AI-generated inflation and compression, LAAC enables authentic communication across diverse contexts including academic papers, proposals, professional emails, and cross-platform content generation. However, deploying LLMs as trusted communication intermediaries raises critical questions about information fidelity, consistency, and reliability. This position paper systematically evaluates the trustworthiness requirements for LAAC's deployment across multiple communication domains. We investigate three fundamental dimensions: (1) Information Capture Fidelity - accuracy of intent extraction during sender interviews across different communication types, (2) Reproducibility - consistency of structured knowledge across multiple interaction instances, and (3) Query Response Integrity - reliability of recipient-facing responses without hallucination, source conflation, or fabrication. Through controlled experiments spanning multiple LAAC use cases, we assess these trust dimensions using LAAC's multi-agent architecture. Preliminary findings reveal measurable trust gaps that must be addressed before LAAC can be reliably deployed in high-stakes communication scenarios.
• Abstract（参考訳）: AI生成コンテンツの普及により、送信側は単純なアイデアを冗長なコンテンツに注入するためにLSMを使用し、受信側はLSMを使用して要約に圧縮し、結果として双方が真正なコンテンツに関わらないという不条理なコミュニケーション・シアターが誕生した。 LAAC(LLM as a Communicator)は、LLMを、構造化された対話を通じて送信者の意図を捉え、受信者との真の知識交換を促進するインテリジェントな通信仲介者として位置づけるパラダイムシフトを提案する。 AIが生成するインフレーションと圧縮のサイクルを永続する代わりに、LAACは学術論文、提案、プロフェッショナルメール、クロスプラットフォームコンテンツ生成など、さまざまなコンテキストにわたる認証通信を可能にする。 しかし、LLMを信頼できる通信仲介者として展開することは、情報忠実性、一貫性、信頼性に関する重要な疑問を提起する。 本稿では,複数の通信領域にまたがるLAACの信頼性要件を体系的に評価する。 本研究では,(1)情報キャプチャーの完全性 - 異なるコミュニケーションタイプにわたる送信者インタビューにおける意図抽出の正確性、(2)再現性 - 複数のインタラクションインスタンスにわたる構造化知識の整合性、(3)クエリ応答の整合性 - 幻覚、ソースコンプレレーション、製造を伴わない受信者対応応答の信頼性 - の3つの基本的な側面について検討する。 複数のLAACユースケースにまたがる制御実験を通じて、LAACのマルチエージェントアーキテクチャを用いて、これらの信頼度を評価する。 予備的な発見は、LAACが高信頼のコミュニケーションシナリオに確実に展開される前に対処しなければならない、測定可能な信頼ギャップを明らかにしている。

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