論文の概要: A Mathematical Theory of Discursive Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.06565v4
• Date: Mon, 21 Jul 2025 14:44:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-22 14:33:32.496287
• Title: A Mathematical Theory of Discursive Networks
• Title（参考訳）: 離散ネットワークの数学的理論
• Authors: Juan B. Gutiérrez,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、書き込みを人間とソフトウェアの間のライブ交換に変換する。 我々は,この新メディアを,人とLLMを等しいノードとして扱う分散ネットワークとして特徴付け,それらのステートメントの循環状況を追跡する。 本研究では, ドリフトと自己修復のみに支配されるネットワークが, 緩やかな誤差率で安定化することを示す, 分散ネットワークの一般的な数学的モデルを開発する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) turn writing into a live exchange between humans and software. We characterize this new medium as a discursive network that treats people and LLMs as equal nodes and tracks how their statements circulate. We define the generation of erroneous information as invalidation (any factual, logical, or structural breach) and show it follows four hazards: drift from truth, self-repair, fresh fabrication, and external detection. We develop a general mathematical model of discursive networks that shows that a network governed only by drift and self-repair stabilizes at a modest error rate. Giving each false claim even a small chance of peer review shifts the system to a truth-dominant state. We operationalize peer review with the open-source Flaws-of-Others (FOO) algorithm: a configurable loop in which any set of agents critique one another while a harmonizer merges their verdicts. We identify an ethical transgression, epithesis, that occurs when humans fail to engage in the discursive network. The takeaway is practical and cultural: reliability in this new medium comes not from perfecting single models but from connecting imperfect ones into networks that enforce mutual accountability.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、書き込みを人間とソフトウェアの間のライブ交換に変換する。 我々は,この新メディアを,人とLLMを等しいノードとして扱う分散ネットワークとして特徴付け,それらのステートメントの循環状況を追跡する。 我々は、誤った情報の生成を無効化(事実、論理的、構造的欠陥)と定義し、真実からの漂流、自己修復、新鮮な製法、外的検出の4つの危険性を示す。 本研究では, ドリフトと自己修復のみに支配されるネットワークが, 緩やかな誤差率で安定化することを示す, 分散ネットワークの一般的な数学的モデルを開発する。 ピアレビューの小さなチャンスさえも、偽のクレームを与えると、システムは真理に支配的な状態に移行する。 我々は、オープンソースのFlaws-of-Others(FOO)アルゴリズムでピアレビューを運用する。 我々は、人間が帰納的ネットワークに関わらなかったときに起こる倫理的トランスグレス(エピテシス)を同定する。 新たな媒体の信頼性は、単一モデルの完全化ではなく、相互の説明責任を強制するネットワークに不完全なものを接続することにある。

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