יום שלישי, 15 בספטמבר 2026 LIVE
AI־INFO

כתבה arXiv cs.CL ·

התמוטטות טיעונים: LLMs דוחקים טיעונים ארוכי-טווח

Argument Collapse: LLMs Flatten Long-Form Public Debate
LLMs דוחקים טיעונים ארוכי-טווח בדיונים ציבוריים על ידי חזרה על טיעונים זהים. נמצא כי 65.3% מהטיעונים האנושיים היו ייחודיים במשאלי עם, בעוד ש-3.4% מהטיעונים של LLMs היו ייחודיים. כמו כן, LLMs נוטים להשתמש בטיעונים כלליים ומגורמים, בעוד שהאנשים נוטים להשתמש בטיעונים יותר קונקרטיים ומקוריים.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2606.01736v4 Announce Type: replace Abstract: As LLMs are increasingly used to draft publicfacing arguments, they may flatten public debate by repeatedly introducing the same polished, plausible arguments. We study argument collapse, the tendency of essays generated by different LLMs to converge to a smaller set of main arguments, sub-arguments, and paragraph-level structures. We compare 1,039 human responses from 195 New York Times (NYT) debates, 448 human responses from 61 longer-form Boston Review (BR) forums, and 23,381 LLM-generated essays. In the NYT corpus, 65.3% of human main arguments are unique within a debate, compared to 3.4% of LLM main arguments. Asking LLMs to generate diverse answers adds variation, but a typical model recovers only about half of the distinct human ma
קרא במקור המקורי