論文の概要: Large Language Model Use Impact Locus of Control

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.11406v1
• Date: Fri, 16 May 2025 16:16:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-19 14:36:15.573651
• Title: Large Language Model Use Impact Locus of Control
• Title（参考訳）: 大規模言語モデル利用による影響領域制御
• Authors: Jenny Xiyu Fu, Brennan Antone, Kowe Kadoma, Malte Jung,
• Abstract要約: 本稿では,AIとの共同筆記が人々のコントロールの軌跡に与える影響について考察する。 雇用状況は、利用者のAIへの依存とコントロールの軌跡を形作る上で重要な役割を担っていることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: As AI tools increasingly shape how we write, they may also quietly reshape how we perceive ourselves. This paper explores the psychological impact of co-writing with AI on people's locus of control. Through an empirical study with 462 participants, we found that employment status plays a critical role in shaping users' reliance on AI and their locus of control. Current results demonstrated that employed participants displayed higher reliance on AI and a shift toward internal control, while unemployed users tended to experience a reduction in personal agency. Through quantitative results and qualitative observations, this study opens a broader conversation about AI's role in shaping personal agency and identity.
• Abstract（参考訳）: AIツールが文章の書き方をますます形作るにつれ、自分たちがどう認識しているかをひっそりと変えてしまうかもしれません。 本稿では,AIとの共同筆記が人々のコントロールの軌跡に与える影響について考察する。 462人の参加者を対象にした実証研究により,AIとコントロールの軌跡へのユーザの信頼を形作る上で,雇用状況が重要な役割を担っていることがわかった。 その結果、採用参加者はAIへの依存度が高く、内部統制へのシフトが見られたが、失業者は個人エージェントの削減を経験する傾向にあった。 定量的な結果と質的な観察を通して、この研究は、パーソナルエージェンシーとアイデンティティを形成する上でのAIの役割について、より広範な議論を開いている。

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