論文の概要: Exploring Societal Concerns and Perceptions of AI: A Thematic Analysis through the Lens of Problem-Seeking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.23930v1
• Date: Thu, 29 May 2025 18:24:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-02 19:47:52.621789
• Title: Exploring Societal Concerns and Perceptions of AI: A Thematic Analysis through the Lens of Problem-Seeking
• Title（参考訳）: AIの社会的懸念と知覚を探る:問題探索のレンズを通してのテーマ分析
• Authors: Naomi Omeonga wa Kayembe,
• Abstract要約: 本研究では,AIとは対照的に人間の知能の特徴を明らかにするために,問題解決から問題解決を区別する新しい概念的枠組みを提案する。 このフレームワークは、AIは効率と最適化において優れているが、接地と人間の認識に固有のエンボディメントの柔軟性から派生したオリエンテーションは欠如している、と強調している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This study introduces a novel conceptual framework distinguishing problem-seeking from problem-solving to clarify the unique features of human intelligence in contrast to AI. Problem-seeking refers to the embodied, emotionally grounded process by which humans identify and set goals, while problem-solving denotes the execution of strategies aimed at achieving such predefined objectives. The framework emphasizes that while AI excels at efficiency and optimization, it lacks the orientation derived from experiential grounding and the embodiment flexibility intrinsic to human cognition. To empirically explore this distinction, the research analyzes metadata from 157 YouTube videos discussing AI. Conducting a thematic analysis combining qualitative insights with keyword-based quantitative metrics, this mixed-methods approach uncovers recurring themes in public discourse, including privacy, job displacement, misinformation, optimism, and ethical concerns. The results reveal a dual sentiment: public fascination with AI's capabilities coexists with anxiety and skepticism about its societal implications. The discussion critiques the orthogonality thesis, which posits that intelligence is separable from goal content, and instead argues that human intelligence integrates goal-setting and goal-pursuit. It underscores the centrality of embodied cognition in human reasoning and highlights how AI's limitations come from its current reliance on computational processing. The study advocates for enhancing emotional and digital literacy to foster responsible AI engagement. It calls for reframing public discourse to recognize AI as a tool that augments -- rather than replaces -- human intelligence. By positioning problem seeking at the core of cognition and as a critical dimension of intelligence, this research offers new perspectives on ethically aligned and human-centered AI development.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,AIとは対照的に人間の知能の特徴を明らかにするために,問題解決から問題解決を区別する新しい概念的枠組みを提案する。 問題解決とは、人間が目標を特定し、設定する、具体化され、感情的に根ざしたプロセスのことであり、問題解決は、そのような事前定義された目的を達成するための戦略の実行を意味する。 このフレームワークは、AIは効率性と最適化において優れているが、経験的基盤と人間の認知に固有のエンボディメントの柔軟性から派生したオリエンテーションを欠いていることを強調している。 この区別を実証的に調べるために、研究はAIについて議論する157のYouTubeビデオのメタデータを分析した。 定性的な洞察とキーワードベースの定量的指標を組み合わせたテーマ分析を行うことで、この混合メソッドアプローチは、プライバシ、仕事の変位、誤情報、楽観主義、倫理的関心など、公共の話題の中で繰り返されるテーマを明らかにする。 この結果は、AIの能力に対する公的な関心と、その社会的意味に関する不安と懐疑とを共存させる、という2つの感情を浮き彫りにしている。 この議論は、知性はゴールコンテンツと分離可能であると仮定する直交論を批判し、人間の知性はゴール設定とゴール選択を統合していると主張している。 人間の推論における認識の具体化の中心性を強調し、AIの限界が現在の計算処理に依存していることから生じることを強調している。 この研究は、責任あるAIエンゲージメントを促進するために感情的およびデジタルリテラシーを強化することを提唱している。 人間の知性を置き換えるのではなく、AIを強化するツールとして認識するために、公の場での議論を控えるよう呼びかけている。 この研究は、認識の核となる問題と知性の重要な側面を位置づけることで、倫理的に整合した人間中心のAI開発に関する新たな視点を提供する。

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