Maoyuan Li, Haoyuan Li, Zhongsheng Wang, Jiamou Liu · 2026 · arXiv
DOI: 10.48550/arXiv.2610.28604 · open-access PDF
LLMによって生成された議論の現在の評価は、主に議論の質に焦点を当て、生成された議論の価値構造を未検討させます。我々は、価値が人間の参照およびAIによって生成された議論でどのように表現され、組織されるかを比較するための診断メトリックフレームワークを導入します。このフレームワークは、価値の表現、議論が呼び出す認識可能な価値の範囲を、価値の組織から、これらの価値がどのように分散され、回転して維持されているかを区別します。 シュワルツのBasic-10価値理論に基づいて、議論は、議論ユニットを超える多レベルの価値分布として、
Machine translation (Meta M2M100); the English original follows.
Current evaluation of LLM-generated debate largely focuses on argumentative quality, leaving the value structure of generated arguments underexamined. We introduce a diagnostic metric framework for comparing how values are expressed and organized in human-reference and AI-generated debates. The framework separates value expression, the range of recognizable values a debate invokes, from value organization, how those values are distributed and sustained across turns. Grounded in Schwartz's Basic-10 value theory, it represents debates as multi-level value distributions over argumentative units,
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