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AIDB Daily Papers

LLMインターフェースの新たな地平:擬人化の先にあるメタファーの spectrum

原題: Beyond Anthropomorphism: a Spectrum of Interface Metaphors for LLMs
著者: Jianna So, Connie Cheng, Sonia Krishna Murthy
公開日: 2026-03-04 | 分野: LLM NLP 安全性 人間 デザイン 認知 対話 評価 心理 言語 インタフェース

※ 日本語タイトル・ポイントはAIによる自動生成です。正確な内容は原論文をご確認ください。

ポイント

  • LLMのインターフェースにおける過度な擬人化を問題視し、その代替となるメタファーの spectrum を提案した。
  • 擬人化インターフェースはLLMと人間の類似点ばかり強調し、重要な違いを隠蔽するため、誤解や倫理的懸念を生む。
  • 透明性を重視した「反擬人化」から、不気味な「超擬人化」まで、多様なメタファーを通じて批判的思考を促すインターフェースを設計する。

Abstract

Anthropomorphizing conversational technology is a natural human tendency. Today, the anthropomorphic metaphor is overly reinforced across intelligent tools. Large Language Models (LLMs) are particularly anthropomorphized through interface design. While metaphors are inherently partial, anthropomorphic interfaces highlight similarities between LLMs and humans, but mask crucial differences. As a result, the metaphor is often taken literally; users treat LLMs as if they are truly human. With few safeguards in place, this extreme anthropomorphism drives users to delusion and harm. Users also experience dissonance between the ethics of using LLMs, their growing ubiquity, and limited interface alternatives. We propose repositioning anthropomorphism as a design variable, developing opposing extremes as a theoretical framework for how interface metaphors shape and can disrupt the default metaphor. We introduce a spectrum of metaphors from transparency-driven ''anti-anthropomorphism'' to uncanny ''hyper-anthropomorphism''. These metaphors introduce materiality to interface metaphors, exposing LLMs as sociotechnical systems shaped by human labor, infrastructure, and data. This spectrum shifts interface design away from optimizing usability and toward encouraging critical engagement.

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