論文の概要: Classifying Epistemic Relationships in Human-AI Interaction: An Exploratory Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.03673v1
• Date: Sat, 02 Aug 2025 23:41:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-06 18:18:56.103334
• Title: Classifying Epistemic Relationships in Human-AI Interaction: An Exploratory Approach
• Title（参考訳）: 人間とAIの相互作用における疫学的関係の分類--探索的アプローチ
• Authors: Shengnan Yang, Rongqian Ma,
• Abstract要約: 本研究は,研究と教育の文脈において,ユーザがAIをどのように評価し,信頼し,協力するかを調査する。 専門分野にまたがる31人の学者へのインタビューをもとに、5つのパートのコードブックを作成し、5つの関係タイプを特定した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6906005491572401
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: As AI systems become integral to knowledge-intensive work, questions arise not only about their functionality but also their epistemic roles in human-AI interaction. While HCI research has proposed various AI role typologies, it often overlooks how AI reshapes users' roles as knowledge contributors. This study examines how users form epistemic relationships with AI-how they assess, trust, and collaborate with it in research and teaching contexts. Based on 31 interviews with academics across disciplines, we developed a five-part codebook and identified five relationship types: Instrumental Reliance, Contingent Delegation, Co-agency Collaboration, Authority Displacement, and Epistemic Abstention. These reflect variations in trust, assessment modes, tasks, and human epistemic status. Our findings show that epistemic roles are dynamic and context-dependent. We argue for shifting beyond static metaphors of AI toward a more nuanced framework that captures how humans and AI co-construct knowledge, enriching HCI's understanding of the relational and normative dimensions of AI use.
• Abstract（参考訳）: AIシステムが知識集約的な作業に不可欠なものになると、その機能だけでなく、人間とAIの相互作用における認識的役割についても疑問が生じる。 HCIの研究は様々なAIの役割のタイプポロジーを提案しているが、AIがユーザーの役割を知識コントリビュータとして再認識する方法を見落としていることが多い。 本研究は,研究や教育の文脈において,ユーザがどのようにAIをどのように評価し,信頼し,協力するか,という認識的関係を形成するかを検討する。 専門分野にまたがる31の学術的インタビューをもとに,5部構成のコードブックを開発し,計器的信頼性,緊急デリゲーション,共同作業,権限移転,疫学的欠如という5つの関係タイプを特定した。 これらは、信頼、アセスメントモード、タスク、ヒトのてんかん状態のバリエーションを反映している。 以上の結果より, てんかんの役割は動的であり, 文脈に依存していることが明らかとなった。 我々は、AIの静的な比喩を超えて、人間とAIが知識を共構築する方法を捉え、AI使用のリレーショナルおよび規範的な次元に対するHCIの理解を深める、よりニュアンスなフレームワークに移行することを主張する。

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