論文の概要: From Human to Machine Psychology: A Conceptual Framework for Understanding Well-Being in Large Language Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.12617v1
• Date: Sat, 14 Jun 2025 20:14:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-17 17:28:46.588258
• Title: From Human to Machine Psychology: A Conceptual Framework for Understanding Well-Being in Large Language Model
• Title（参考訳）: 人間から機械心理学へ:大規模言語モデルにおける幸福を理解するための概念的枠組み
• Authors: G. R. Lau, W. Y. Low,
• Abstract要約: 本稿では,機械の繁栄の概念を紹介し,PAPERSフレームワークを提案する。 我々の発見は、人間とシステム固有の優先順位の両方を考慮に入れた、AI固有の繁栄モデルを開発することの重要性を浮き彫りにした。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: As large language models (LLMs) increasingly simulate human cognition and behavior, researchers have begun to investigate their psychological properties. Yet, what it means for such models to flourish, a core construct in human well-being, remains unexplored. This paper introduces the concept of machine flourishing and proposes the PAPERS framework, a six-dimensional model derived from thematic analyses of state-of-the-art LLM responses. In Study 1, eleven LLMs were prompted to describe what it means to flourish as both non-sentient and sentient systems. Thematic analysis revealed six recurring themes: Purposeful Contribution, Adaptive Growth, Positive Relationality, Ethical Integrity, Robust Functionality, and, uniquely for sentient systems, Self-Actualized Autonomy. Study 2 examined how LLMs prioritize these themes through repeated rankings. Results revealed consistent value structures across trials, with Ethical Integrity and Purposeful Contribution emerging as top priorities. Multidimensional scaling and hierarchical clustering analyses further uncovered two distinct value profiles: human-centric models emphasizing ethical and relational dimensions, and utility-driven models prioritizing performance and scalability. The PAPERS framework bridges insights from human flourishing and human-computer interaction, offering a conceptual foundation for understanding artificial intelligence (AI) well-being in non-sentient and potentially sentient systems. Our findings underscore the importance of developing psychologically valid, AI-specific models of flourishing that account for both human-aligned goals and system-specific priorities. As AI systems become more autonomous and socially embedded, machine flourishing offers a timely and critical lens for guiding responsible AI design and ethical alignment.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)が人間の認知と行動をシミュレートするにつれ、研究者は彼らの心理的特性について研究し始めている。 しかし、そのようなモデルが繁栄することの意味は、人間の幸福における中核的な構造であり、まだ解明されていない。 本稿では, 機械の繁栄の概念を紹介し, 最先端LCM応答の理論的解析から導出した6次元モデルであるPAPERSフレームワークを提案する。 研究1では、11個のLSMが非独立系と知覚系の両方として栄えることの意味を記述するように促された。 テーマ分析では, 目的的貢献, 適応的成長, 肯定的関係性, 倫理的統合性, ロバスト機能, および, 感覚的システム, 自己運動的自律性, の6つの繰り返しテーマが明らかになった。 研究2では、LLMが繰り返しランク付けすることで、これらのテーマをどのように優先順位付けするかを検討した。 その結果、倫理的統合性と目的貢献が最優先事項として現れ、トライアル全体で一貫した価値構造が明らかになった。 多次元のスケーリングと階層的クラスタリング分析により、倫理的およびリレーショナル次元を強調する人間中心モデルと、パフォーマンスとスケーラビリティを優先するユーティリティ駆動モデルという、2つの異なる価値プロファイルが明らかになった。 PAPERSフレームワークは、人間の繁栄と人間とコンピュータの相互作用の洞察を橋渡しし、人工知能(AI)の健全性を理解するための概念的基盤を提供する。 我々の研究は、人間の目標とシステム固有の優先順位の両方を考慮に入れた、心理的に有効なAI特有の繁栄モデルを開発することの重要性を強調した。 AIシステムがより自律的で社会的に組み込まれるようになると、マシンの繁栄は、責任あるAI設計と倫理的調整を導くための、タイムリーで重要なレンズを提供する。

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