Uncovering the Fragility of Trustworthy LLMs through Chinese Textual Ambiguity

Fri, 17 Apr 2026 07:30:08 GMT

### 저자

Xinwei Wu, Haojie Li, Hongyu Liu, Xinyu Ji, Ruohan Li, Yule Chen, Yigeng Zhang

### 💡 개요

본 연구는 중국어 텍스트의 모호성이 신뢰할 수 있는 대규모 언어 모델(LLM)에 미치는 영향을 탐구합니다. 연구진은 문맥과 함께 모호한 문장과 이를 해소한 문장 쌍으로 구성된 벤치마크 데이터셋을 구축했으며, 이를 통해 LLM이 모호성을 다룰 때 인간과 확연히 다른 취약성을 보이며, 텍스트의 단일 의미 해석에 대한 과신 및 과도한 추론 경향을 보인다는 사실을 발견했습니다.

### 🔑 시사점 및 한계

- LLM은 언어적 모호성에 취약하며, 이는 실제 응용 분야에서의 신뢰성을 저해할 수 있습니다.

- 현재 LLM은 모호한 텍스트를 명확한 텍스트와 구분하지 못하고, 여러 해석 가능성을 무시하는 경향이 있습니다.

- 향후 연구는 LLM이 언어적 불확실성을 더 잘 이해하고 처리하도록 개선하는 데 집중해야 합니다.

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[PDF 보기](https://arxiv.org/pdf/2507.23121)