論文の概要: Are You the A-hole? A Fair, Multi-Perspective Ethical Reasoning Framework

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.00270v1
• Date: Thu, 30 Apr 2026 22:08:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-04 17:43:28.778544
• Title: Are You the A-hole? A Fair, Multi-Perspective Ethical Reasoning Framework
• Title（参考訳）: アホか? 公平で多面的な倫理的推論フレームワーク
• Authors: Sheza Munir, Ahanaf Rodoshi, Sumin Lee, Feiran Chang, Xujie Si, Syed Ishtiaque Ahmed,
• Abstract要約: 重み付き満足度(MaxSAT)による紛争解決を形式化するニューロシンボリックアグリゲーションフレームワークを提案する。 我々のパイプラインは言語モデルを用いて、構造化されていない自然言語の説明を解釈可能な論理述語と信頼性重みにマッピングする。 Reddit r/AmItheAssholeフォーラムをケーススタディとして、我々のシステムは人気ベースのラベルから62%の確率で分岐する論理的に一貫性のある評定を生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.161872210116254
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Standard methods for aggregating natural language judgments, such as majority voting, often fail to produce logically consistent results when applied to high-conflict domains, treating differing opinions as noise. We propose a neuro-symbolic aggregation framework that formalizes conflict resolution through Weighted Maximum Satisfiability (MaxSAT). Our pipeline utilizes a language model to map unstructured natural language explanations into interpretable logical predicates and confidence weights. These components are then encoded as soft constraints within the Z3 solver, transforming the aggregation problem into an optimization task that seeks the maximum consistency across conflicting testimony. Using the Reddit r/AmItheAsshole forum as a case study in large-scale moral disagreement, our system generates logically coherent verdicts that diverge from popularity-based labels 62% of the time, corroborated by an 86% agreement rate with independent human evaluators. This study demonstrates the efficacy of coupling neural semantic extraction with formal solvers to enforce logical soundness and explainability in the aggregation of noisy human reasoning.
• Abstract（参考訳）: 多数決のような自然言語の判断を集約する標準的な手法は、高複雑性領域に適用すると論理的に一貫した結果が得られず、異なる意見がノイズとして扱われる。 重み付き最大満足度(MaxSAT)を用いて競合解消を定式化する神経シンボル集約フレームワークを提案する。 我々のパイプラインは言語モデルを用いて、構造化されていない自然言語の説明を解釈可能な論理述語と信頼性重みにマッピングする。 これらの成分は、Z3ソルバ内のソフト制約として符号化され、アグリゲーション問題を最適化タスクに変換し、矛盾する証言間の最大一貫性を求める。 Reddit r/AmItheAssholeフォーラムを大規模道徳的不一致のケーススタディとして、我々のシステムは、人気ベースのラベルから62%の確率で分岐する論理的に一貫性のある評定を生成する。 本研究では,形式的解法とニューラル・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティクスの結合による,ノイズの多い人間の推論の集約における論理的健全性と説明可能性の強化効果を実証した。

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