論文の概要: Beyond Surface Judgments: Human-Grounded Risk Evaluation of LLM-Generated Disinformation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.06820v1
• Date: Wed, 08 Apr 2026 08:37:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-09 17:30:51.429852
• Title: Beyond Surface Judgments: Human-Grounded Risk Evaluation of LLM-Generated Disinformation
• Title（参考訳）: 表面判断を超えて: LLM生成情報の人為的リスク評価
• Authors: Zonghuan Xu, Xiang Zheng, Yutao Wu, Xingjun Ma,
• Abstract要約: 本稿では,判断-人的アライメントを,総合スコア,項目レベルの順序付け,信号依存の観点から検討する。 人間とは対照的に、審査員は通常より厳格で、アイテムレベルの人間のランキングは弱く回復するだけであり、異なるテキスト信号に依存している。 同時に、審査員は人間の読者よりもはるかに多くの意見が一致している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.636844671170422
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) can generate persuasive narratives at scale, raising concerns about their potential use in disinformation campaigns. Assessing this risk ultimately requires understanding how readers receive such content. In practice, however, LLM judges are increasingly used as a low-cost substitute for direct human evaluation, even though whether they faithfully track reader responses remains unclear. We recast evaluation in this setting as a proxy-validity problem and audit LLM judges against human reader responses. Using 290 aligned articles, 2,043 paired human ratings, and outputs from eight frontier judges, we examine judge--human alignment in terms of overall scoring, item-level ordering, and signal dependence. We find persistent judge--human gaps throughout. Relative to humans, judges are typically harsher, recover item-level human rankings only weakly, and rely on different textual signals, placing more weight on logical rigour while penalizing emotional intensity more strongly. At the same time, judges agree far more with one another than with human readers. These results suggest that LLM judges form a coherent evaluative group that is much more aligned internally than it is with human readers, indicating that internal agreement is not evidence of validity as a proxy for reader response.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、大規模に説得力のある物語を生成でき、偽情報キャンペーンにおける彼らの潜在的使用に対する懸念を提起する。 このリスクを評価するには、最終的に読者がそのようなコンテンツを受け取る方法を理解する必要がある。 しかし、実際には、読者の反応を忠実に追跡しているかどうかは不明ながら、LSMの審査員は、直接人的評価の低コスト代用として、ますます利用されている。 我々は,この設定で評価をプロキシ妥当性問題として再放送し,LLM審査員を人間読者の反応に対して評価する。 290項目,2,043対の人間格付け,および8人のフロンティア判事からの出力を用いて,総点数,項目レベルの順序付け,信号依存度の観点から,判断-人格整合性を検討した。 私たちは、絶え間ない判断と人間のギャップを見つけます。 人間とは対照的に、審査員は通常より厳しく、アイテムレベルの人間のランクは弱く回復するだけであり、異なるテキスト信号に依存し、論理的な厳密さに重みをつけながら、感情的な強度をより強く罰する。 同時に、審査員は人間の読者よりもはるかに多くの意見が一致している。 これらの結果から, LLM審査員は, 内部合意が, 読者反応のプロキシとしての妥当性の証拠ではないことを示すとともに, 内部合意よりも, 内部合意よりも内部整合性が高いコヒーレント評価グループを形成することが示唆された。

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