論文の概要: Epistemic Blinding: An Inference-Time Protocol for Auditing Prior Contamination in LLM-Assisted Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.06013v1
• Date: Tue, 07 Apr 2026 16:06:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-08 17:42:09.916249
• Title: Epistemic Blinding: An Inference-Time Protocol for Auditing Prior Contamination in LLM-Assisted Analysis
• Title（参考訳）: てんかんブランディング : LLM支援分析における事前汚染検査のための推論時間プロトコル
• Authors: Michael Cuccarese,
• Abstract要約: エピステミックブラインド(英: epistemic blinding)は、エンティティ識別子を匿名のコードに置き換える単純な推論時プロトコルである。 4種類のがん種を対象とする腫瘍薬剤の優先順位付けでは、盲目化は上位20の予測の16%に変化し、検証対象の同一の回復を保っている。 S&P 500エクイティ・スクリーニングでは、ブランド認識バイアスが5つのランダムな種子のトップ20ランキングの30-40%を占めている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper presents epistemic blinding in the context of an agentic system that uses large language models to reason across multiple biological datasets for drug target prioritization. During development, it became apparent that LLM outputs silently blend data-driven inference with memorized priors about named entities - and the blend is invisible: there is no way to determine, from a single output, how much came from the data on the page and how much came from the model's training memory. Epistemic blinding is a simple inference-time protocol that replaces entity identifiers with anonymous codes before prompting, then compares outputs against an unblinded control. The protocol does not make LLM reasoning deterministic, but it restores one critical axis of auditability: measuring how much of an output came from the supplied data versus the model's parametric knowledge. The complete target identification system is described - including LLM-guided evolutionary optimization of scoring functions and blinded agentic reasoning for target rationalization - with demonstration that both stages operate without access to entity identity. In oncology drug target prioritization across four cancer types, blinding changes 16% of top-20 predictions while preserving identical recovery of validated targets. The contamination problem is shown to generalize beyond biology: in S&P 500 equity screening, brand-recognition bias reshapes 30-40% of top-20 rankings across five random seeds. To lower the barrier to adoption, the protocol is released as an open-source tool and as a Claude Code skill that enables one-command epistemic blinding within agentic workflows. The claim is not that blinded analysis produces better results, but that without blinding, there is no way to know to what degree the agent is adhering to the analytical process the researcher designed.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,大規模言語モデルを用いて薬物標的優先順位付けのための複数の生物学的データセットを解析するエージェントシステムの文脈におけるてんかん盲検について述べる。 開発期間中、LCM出力がデータ駆動推論と名前付きエンティティに関する記憶された事前推論を静かにブレンドしていることが明らかとなり、ブレンドは見えなくなった。 エピステミックブラインド(英: epistemic blinding)は、エンティティ識別子を匿名のコードに置き換える単純な推論時プロトコルである。 このプロトコルはLCMの推論を決定論的にしないが、供給されたデータとモデルのパラメトリック知識の出力の量を測定することで、監査可能性の重要な軸を復元する。 LLM誘導によるスコアリング関数の進化的最適化や、目標合理化のための盲目的エージェント推論などを含む、完全なターゲット識別システムは、両方のステージがエンティティIDにアクセスせずに動作することを実証する。 4種類のがん種を対象とする腫瘍薬剤の優先順位付けでは、盲目化は上位20の予測の16%に変化し、検証対象の同一の回復を保っている。 S&P 500エクイティスクリーニングでは、ブランド認識バイアスが5つのランダムな種子のトップ20ランキングの30～40%を再現している。 採用障壁を低くするため、このプロトコルはオープンソースツールとしてリリースされ、エージェントワークフロー内でワンコマンドのてんかんブラインドを可能にするClaude Codeスキルとしてリリースされた。 この主張は、ブラインド分析がより良い結果をもたらすわけではないが、ブラインドがなければ、研究者が設計した分析プロセスにどの程度エージェントが固執しているかを知る方法はない。

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