PediatricAnxietyBench：小児科診療における親の不安とプレッシャー下でのLLM安全性評価

本研究は、AIの安全性における重要な側面、つまり、大規模言語モデル（LLM）が、特に小児医療というデリケートな状況下で、プレッシャーの下でどのように振る舞うかに焦点を当てています。この研究の価値は、脆弱性を明らかにし、医療用途向けのより安全なAIシステムの開発に役立つ可能性にある点です。

• •LLMの安全性における重要で、見過ごされがちな側面、つまり、高圧的な状況での振る舞いに焦点を当てています。
• •小児科医療相談というデリケートな領域内での安全性を具体的に検証しています。
• •医療におけるLLMの信頼性を評価し、改善するためのフレームワークを提供します。