論文の概要: His Name, Their Judgment: Expert Authority in Posthumous Persona AI
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.32989v1
- Date: Sat, 26 Sep 2026 22:40:10 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-10-06 11:27:19.778433
- Title: His Name, Their Judgment: Expert Authority in Posthumous Persona AI
- Title（参考訳）: 彼の名前と判断 - 人事後AIの専門家機関
- Abstract要約: ペルソナAIは、遭遇したことのない決定のために、故人の専門家を利用できるようにする。
ユーザーは、アドバイスを判断するために必要な知識が欠けているため、これらのペルソナを正確に探すことができる。
我々は,現地のRedNote/Xiaohongshuの投稿115件と,中国の教育顧問Zhang Xuefengの非公式人格に関するネストされたコメントサンプルを分析した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.5424331328233207
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Persona AI can make deceased experts available for decisions they never encountered. Users may seek these personas precisely because they lack the knowledge needed to judge their advice. We thematically analyze 115 focal RedNote/Xiaohongshu posts and a nested comment sample concerning unofficial personas of Chinese education advisor Zhang Xuefeng. An installation offer promised expert guidance, while a family's reported use required current records and contextual judgment. Other posts positioned the persona as a questioning aid rather than an expert replacement. Commenters connected continued expertise to updating, permission, and the ability to refuse further work. These findings distinguish access to an expert identity from access to professional help. Keeping the persona current puts living actors in control of what the deceased appears to recommend. Operators therefore need to undertake the support promised by the persona while making their continued use of the person's identity open to challenge.
- Abstract（参考訳）: ペルソナAIは、遭遇したことのない決定のために、故人の専門家を利用できるようにする。
ユーザーは、アドバイスを判断するために必要な知識が欠けているため、これらのペルソナを正確に探すことができる。
我々は,現地のレッドノート/Xiaohongshuの投稿115件と,中国の教育顧問Zhang Xuefengの非公式ペルソナに関するネストされたコメントサンプルを理論的に分析した。
施設は専門家の指導を約束し、家族の報告によると、現在の記録と文脈上の判断を必要とする。
他の役職では、ペルソナは専門家の代わりというよりは質問の助力として位置づけられた。
コメントは引き続き専門知識を、更新、許可、さらなる作業を拒否する能力に結びつけた。
これらの知見は、専門家のアイデンティティへのアクセスとプロフェッショナルのヘルプへのアクセスを区別する。
ペルソナ・カレントを保ちながら、生きた俳優は死者が推奨するものをコントロールする。
そのため、オペレータは、ペルソナが約束するサポートを受けながら、その人のアイデンティティをオープンに使用し、挑戦する必要がある。
関連論文リスト
- Clarify User Expertise: Towards Proactive Conversational Agents Tailoring Responses to User Proficiency [6.18568175234607]
PASSINGは、ターゲットの問い合わせを通じて、エージェントがユーザーの専門知識を積極的に明らかにすることを目的としている。
私たちのWhat-to-ask戦略とHow-to-ask戦略によって実現されています。
PASSingは、より人間中心の会話エージェントを作るための重要なステップであると考えています。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-08-23T07:54:31Z) - The Role of Online Forums in Developer Understanding of Privacy Law -- A Reddit Case Study [0.3044748118797888]
規制対象のサブレディットからReddit利用者223名を対象に調査を行った。
その結果、ほとんどの参加者は、プライバシー関連の認証を持っているにもかかわらず、法的なアドバイスを求めるためにフォーラムを頻繁に利用していることがわかった。
報告または特定された主な課題は、データ保護の影響評価の実装、データ漏洩の報告、クッキーの同意獲得である。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-06-28T13:33:27Z) - MindTailor: Personalized Emotional Support via Post History-Grounded Case Formulation and Collaborative Refinement [44.7545875422459]
MindTailorは、パーソナライズされた感情的サポート応答を生成するフレームワークである。
ReddiSuppは798のReddit投稿のデータセットで、シーカーの以前の投稿履歴と組み合わせている。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-06-20T07:52:55Z) - Language Models Don't Know What You Want: Evaluating Personalization in Deep Research Needs Real Users [48.61084675902644]
Deep Research (DR) ツールは、研究者の問い合わせに答えるために科学論文を合成できるが、ユーザに対する理解が欠如している。
本研究では、ユーザの研究関心のプロファイルを推測するパーソナライズされたDRツールを開発し、ユーザの入力クエリに対するパーソナライズされたアクションを提案する。
LLM の審査員が検出不能なパーソナライズドDRの9つのニュアンスドエラーを明らかにし,定性的なフィードバックを用いて将来のDR設計のレッスンを作成する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-03-17T04:59:32Z) - (A)I Am Not a Lawyer, But...: Engaging Legal Experts towards Responsible LLM Policies for Legal Advice [8.48013392781081]
大規模言語モデル(LLM)は、法的なアドバイスを含む幅広い専門分野のアドバイスをユーザに提供しやすくなっている。
ケースベース推論にインスパイアされた手法を用いて,20名の法律専門家とワークショップを行った。
以上より,無許可の法律実務,機密性,不正確な助言に対する責任など,新たな法的考慮事項が明らかになった。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-02T19:35:34Z) - ExpertQA: Expert-Curated Questions and Attributed Answers [51.68314045809179]
我々は,様々な属性と事実の軸に沿って,いくつかの代表システムからの応答を人為的に評価する。
我々は32分野にわたる484人の被験者から専門家による質問を収集し、同じ専門家に自身の質問に対する反応を評価する。
分析の結果は,32分野にまたがる2177の質問と,回答の検証とクレームの属性を備えた高品質な長文QAデータセットであるExpertQAである。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-14T16:54:34Z) - Unsupervised Opinion Aggregation -- A Statistical Perspective [5.665646276894791]
複雑な意思決定システムは、根底にある真実が何であるかを理解するために意見に依存する。
本報告では, 基礎的真理を必要とせず, 各専門家の立場から知識を推測する統計的アプローチについて検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-08-20T23:14:52Z) - Perspectives on Large Language Models for Relevance Judgment [56.935731584323996]
大型言語モデル(LLM)は、関連判断を支援することができると主張している。
自動判定が検索システムの評価に確実に利用できるかどうかは不明である。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-13T13:08:38Z) - What Do End-Users Really Want? Investigation of Human-Centered XAI for
Mobile Health Apps [69.53730499849023]
説明可能なAI(XAI)を評価するために,ユーザ中心のペルソナ概念を提案する。
分析の結果,ユーザの人口統計や性格,説明のタイプ,影響説明の嗜好が示された。
私たちの洞察は、対話的で人間中心のXAIを実践的な応用に近づけます。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-10-07T12:51:27Z) - Rethinking Search: Making Experts out of Dilettantes [55.90140165205178]
情報を必要とする場合、ユーザは専門家と関わりたがるが、検索エンジンのような情報検索システムに目を向けることが多い。
本稿では,古典的情報検索と大規模学習済み言語モデルからアイデアをいかに合成し,専門家の助言の約束を真に果たすシステムへと進化させるかを検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-05-05T18:40:00Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。