論文の概要: Adaptive Trust Metrics for Multi-LLM Systems: Enhancing Reliability in Regulated Industries
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.08858v1
- Date: Wed, 07 Jan 2026 01:50:10 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-01-15 18:59:20.09478
- Title: Adaptive Trust Metrics for Multi-LLM Systems: Enhancing Reliability in Regulated Industries
- Title（参考訳）: マルチLLMシステムのアダプティブ信頼度:規制産業における信頼性向上
- Authors: Tejaswini Bollikonda,
- Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、医療、金融、法律といった機密性の高い分野にますます導入されている。
本稿では,マルチ LLM エコシステムに対する適応的信頼度について検討する。
- 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 (LLMs) are increasingly deployed in sensitive domains such as healthcare, finance, and law, yet their integration raises pressing concerns around trust, accountability, and reliability. This paper explores adaptive trust metrics for multi LLM ecosystems, proposing a framework for quantifying and improving model reliability under regulated constraints. By analyzing system behaviors, evaluating uncertainty across multiple LLMs, and implementing dynamic monitoring pipelines, the study demonstrates practical pathways for operational trustworthiness. Case studies from financial compliance and healthcare diagnostics illustrate the applicability of adaptive trust metrics in real world settings. The findings position adaptive trust measurement as a foundational enabler for safe and scalable AI adoption in regulated industries.
- Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、医療、金融、法律といった機密性の高い分野にますますデプロイされているが、その統合は信頼、説明責任、信頼性に関する懸念を喚起している。
本稿では,規制制約下でのモデル信頼性の定量化と改善のためのフレームワークを提案する。
システム動作の解析,複数のLCM間の不確実性の評価,動的監視パイプラインの実装などにより,運用上の信頼性を実証する。
金融コンプライアンスと医療診断のケーススタディは、現実の環境でのアダプティブ・トラスト・メトリクスの適用可能性を示している。
その結果,適応信頼度測定は,規制産業における安全かつスケーラブルなAI導入の基盤として位置づけられた。
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