論文の概要: Althea: Human-AI Collaboration for Fact-Checking and Critical Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.11161v1
• Date: Mon, 29 Dec 2025 18:23:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-23 12:01:13.514252
• Title: Althea: Human-AI Collaboration for Fact-Checking and Critical Reasoning
• Title（参考訳）: Althea: Fact-CheckingとCritical Reasoningのための人間とAIのコラボレーション
• Abstract要約: 本稿では,オンラインクレームのユーザ主導評価を支援するために,質問生成,証拠検索,構造化推論を統合した検索強化システムであるAltheaを紹介する。 AVeriTeCベンチマークでは、Altheaは0.44のマクロF1を達成し、標準的な検証パイプラインを上回り、サポートされたクレームと反証されたクレームの識別を改善している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.796186521236194
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The web's information ecosystem demands fact-checking systems that are both scalable and epistemically trustworthy. Automated approaches offer efficiency but often lack transparency, while human verification remains slow and inconsistent. We introduce Althea, a retrieval-augmented system that integrates question generation, evidence retrieval, and structured reasoning to support user-driven evaluation of online claims. On the AVeriTeC benchmark, Althea achieves a Macro-F1 of 0.44, outperforming standard verification pipelines and improving discrimination between supported and refuted claims. We further evaluate Althea through a controlled user study and a longitudinal survey experiment (N = 642), comparing three interaction modes that vary in the degree of scaffolding: an Exploratory mode with guided reasoning, a Summary mode providing synthesized verdicts, and a Self-search mode that offers procedural guidance without algorithmic intervention. Results show that guided interaction produces the strongest immediate gains in accuracy and confidence, while self-directed search yields the most persistent improvements over time. This pattern suggests that performance gains are not driven solely by effort or exposure, but by how cognitive work is structured and internalized.
• Abstract（参考訳）: ウェブの情報エコシステムは、スケーラブルで認識的に信頼できるファクトチェックシステムを必要としています。 自動化されたアプローチは効率性を提供するが、透明性を欠くことが多い。 本稿では,オンラインクレームのユーザ主導評価を支援するために,質問生成,証拠検索,構造化推論を統合した検索強化システムであるAltheaを紹介する。 AVeriTeCベンチマークでは、Altheaは0.44のマクロF1を達成し、標準的な検証パイプラインを上回り、サポートされたクレームと反証されたクレームの識別を改善している。 制御されたユーザスタディと縦断的な調査実験(N = 642)を通じてAltheaをさらに評価し,足場ごとに異なる3つのインタラクションモードを比較する。 その結果、誘導的相互作用は精度と信頼性において最も高い即時的な向上をもたらし、一方、自己指向的探索は時間とともに最も永続的な改善をもたらすことが示された。 このパターンは、パフォーマンスの向上は、単に努力や露出によってではなく、認知作業の構造と内部化によってもたらされることを示している。

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