自分らしい文にできますか？個人のスタイルに合わせるためのLLM生成文のポスト編集

概要: 文章作成タスクにおいて大規模言語モデル（LLM）がますます広く使われるようになっている一方で、個人のスタイルが重要な場合、ユーザーがLLMに依存することをためらう可能性がある。LLMが生成した下書きや翻訳を、事後編集することは一般的な協働型の文章作成戦略だが、ユーザーがLLM生成テキストを効果的に自分の個人的なスタイルを反映するように作り替えられるのかは、いまだ明らかではない。我々は事前登録したオンライン研究（n=81）を実施し、参加者が、個人のスタイルが自分にとって重要である文章作成タスクにおいて、LLM生成の下書きを事後編集する。埋め込みベースのスタイル類似度指標を用いて調べたところ、事後編集は参加者自身の、未支援で書いた文章へのスタイル類似性を高める一方、完全にLLMが生成した出力への類似性を低下させることが分かった。しかし、事後編集されたテキストはなお、参加者自身の未支援の対照テキストよりもLLMテキストのほうにスタイル面で近いままであり、また未支援の人間のテキストと比べてスタイルの多様性が低下していることも示された。さらに、知覚されたスタイリスティックな真正性と、モデルが測定したスタイル類似性との間にギャップがあることを見出した。事後編集テキストは、LLM特有のスタイルの痕跡が依然として検出可能であるにもかかわらず、参加者の個人のスタイルを代表するものとしてしばしば知覚されている。