論文の概要: Ruled by the Representation Space: On the University's Embrace of Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.03513v1
• Date: Tue, 06 May 2025 13:22:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-07 18:50:11.392557
• Title: Ruled by the Representation Space: On the University's Embrace of Large Language Models
• Title（参考訳）: 表現空間に規定される大学における大規模言語モデルへの展開
• Authors: Katia Schwerzmann,
• Abstract要約: 本稿では,大学における大規模言語モデル(LLM)の急速な導入が学習,教育,研究に与える影響について考察する。 LLMを非批判的に採用することで、大学は、規範が民主的ではない生成的AIの分野であるヘテロノミーの分野に自治権を放棄する、と論じている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: This paper explores the implications of universities' rapid adoption of large language models (LLMs) for studying, teaching, and research by analyzing the logics underpinning their representation space. It argues that by uncritically adopting LLMs, the University surrenders its autonomy to a field of heteronomy, that of generative AI, whose norms are not democratically shaped. Unlike earlier forms of rule-based AI, which sought to exclude human judgment and interpretation, generative AI's new normative rationality is explicitly based on the automation of moral judgment, valuation, and interpretation. By integrating LLMs into pedagogical and research contexts before establishing a critical framework for their use, the University subjects itself to being governed by contingent, ever-evolving, and domain-non-specific norms that structure the model's virtual representation space and thus everything it generates.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,大学における大規模言語モデル(LLM)の急速な導入が,表現空間を支える論理を解析し,学習,教育,研究に与える影響について考察する。 LLMを非批判的に採用することで、大学は、規範が民主的ではない生成的AIの分野であるヘテロノミーの分野に自治権を放棄する、と論じている。 人間の判断と解釈を排除しようとした以前のルールベースのAIとは異なり、生成的AIの新しい規範的合理性は、道徳的判断、評価、解釈の自動化に明確に基づいている。 LLMを教育的・研究的な文脈に統合し、それを使うための重要な枠組みを確立することで、大学臣民は、モデルの仮想表現空間とそれが生成するすべてのものを構成する、連続的で、絶え間なく進化し、ドメインに依存しない規範によって統治されるようになる。

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