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English(EN) Reproducibility is not construct validity: LLM measurement of institutionally situated communication

研究发现：尽管可复现性高，大型语言模型测量仍缺乏构造效度

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

一篇新发表在arXiv上的研究论文探讨了大型语言模型（LLM）测量中的可复现性与构造效度之间的区别。该研究使用了欧盟委员会人工智能法案咨询的数据，发现尽管对文本提交内容的LLM标注具有高度可复现性，但它们与调查报告的相同构造测量结果并不一致。这种差异因利益相关者群体而异，商业协会在其书面提交材料中比调查回应更能体现对AI风险的担忧。该研究强调了在LLM测量中，除了单纯的可复现性之外，考虑构造效度和沟通情境进行验证的重要性。 AI

影响 强调了使用LLM进行研究测量的潜在陷阱，并指出除了简单的可复现性之外，还需要仔细验证。

排序理由 关于LLM测量方法的学术论文。 [lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Veronika Batzdorfer (KIT), Carlo Romano Marcello Alessandro Santagiustina (ALMAnaCH, m\'edialab, Sciences Po) ·

    可复现性并非构造效度：大型语言模型对机构情境化传播的测量

    arXiv:2609.19866v1 Announce Type: new Abstract: High annotation reproducibility does not necessarily imply that an LLM-inferred measure captures the construct it is intended to measure. We test this distinction using a dataset from the European Commission's AI Act consultation, l…

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