Fugu-MT 論文翻訳(概要): XChoice: Explainable Evaluation of AI-Human Alignment in LLM-based Constrained Choice Decision Making

論文の概要: XChoice: Explainable Evaluation of AI-Human Alignment in LLM-based Constrained Choice Decision Making

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.11286v1
Date: Fri, 16 Jan 2026 13:35:38 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2026-01-19 20:21:50.506213
Title: XChoice: Explainable Evaluation of AI-Human Alignment in LLM-based Constrained Choice Decision Making
Title（参考訳）: XChoice: LLMに基づく制約付き選択決定におけるAI-Humanアライメントの説明可能な評価
Authors: Weihong Qi, Fan Huang, Rasika Muralidharan, Jisun An, Haewoon Kwak,
Abstract要約: XChoiceは、制約のある意思決定においてAIと人間のアライメントを評価するための説明可能なフレームワークである。我々は、アメリカン・タイム・ユース・サーベイ(ATUS)を人間的根拠として、アメリカ人の日々の時間割当についてXChoiceを実証する。全体として、XChoiceは、ミスアライメントを診断し、表面結果整合以上の情報改善をサポートするメカニズムベースのメトリクスを提供する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 7.250052258137294
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We present XChoice, an explainable framework for evaluating AI-human alignment in constrained decision making. Moving beyond outcome agreement such as accuracy and F1 score, XChoice fits a mechanism-based decision model to human data and LLM-generated decisions, recovering interpretable parameters that capture the relative importance of decision factors, constraint sensitivity, and implied trade-offs. Alignment is assessed by comparing these parameter vectors across models, options, and subgroups. We demonstrate XChoice on Americans' daily time allocation using the American Time Use Survey (ATUS) as human ground truth, revealing heterogeneous alignment across models and activities and salient misalignment concentrated in Black and married groups. We further validate robustness of XChoice via an invariance analysis and evaluate targeted mitigation with a retrieval augmented generation (RAG) intervention. Overall, XChoice provides mechanism-based metrics that diagnose misalignment and support informed improvements beyond surface outcome matching.
Abstract（参考訳）: 我々は、制約された意思決定におけるAI-ヒューマンアライメントを評価するための説明可能なフレームワークであるXChoiceを紹介する。正確性やF1スコアといった結果の合意を超えて、XChoiceは、人間データとLLM生成決定にメカニズムベースの決定モデルを適用し、決定要因の相対的重要性、制約感度、インプリートトレードオフをキャプチャする解釈可能なパラメータを復元する。アライメントはこれらのパラメータベクトルをモデル、オプション、サブグループ間で比較することによって評価される。我々は、アメリカン・タイム・ユース・サーベイ(ATUS)を人間的根拠として、アメリカ人の日々の時間割当に関するXChoiceを実証し、モデルと活動にまたがる不均一なアライメントと、ブラックグループと既婚グループに集中した健康的不整合を明らかにした。さらに,XChoiceの非分散解析によるロバスト性を検証し,検索拡張生成(RAG)介入による目標緩和を評価する。全体として、XChoiceは、ミスアライメントを診断し、表面結果整合以上の情報改善をサポートするメカニズムベースのメトリクスを提供する。

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