LLMはどのような説得を受け入れるのか：論理的誤謬別の信念変化の定量評価

大規模言語モデル（LLM）は外部から与えられる情報に基づいて応答を更新するため，誤情報に対する脆弱性がその信頼性を左右する重要な課題である．本論文では，LLM同士の対話に基づく説得実験を通じて，異なる論理的誤謬を用いた説得がLLMの信念変化に与える影響の差異を検証した．実験の結果，LLMは客観的な事実に矛盾する情報や，論理の著しい飛躍に対して強い抵抗を示した一方，枠組みの再定義や構造的な論理展開を伴う説得に対しては情報の妥当性に限らず信念変化が生じやすいことが明らかになった．本研究は，LLMが誤情報を与えられた際の振る舞いが一様でなく説得形式に変化することを示し，信頼性の高い対話型AI設計に向けた基礎的な知見を与えるものである．