論文の概要: Interactive AI and Human Behavior: Challenges and Pathways for AI Governance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.16608v1
• Date: Tue, 12 Aug 2025 19:15:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-31 21:54:20.577038
• Title: Interactive AI and Human Behavior: Challenges and Pathways for AI Governance
• Title（参考訳）: 対話型AIと人間の行動 - AIガバナンスの課題と道程
• Authors: Yulu Pi, Cagatay Turkay, Daniel Bogiatzis-Gibbons,
• Abstract要約: 生成AIシステムは、長期的、個人的、およびリレーショナルな相互作用にますます関与する。 これらの対話型AIシステムは、時間の経過とともにユーザに対応し、継続的な関係を構築し、ユーザに代わって積極的に行動することも可能だ。 この新たなパラダイムでは、ガバナンスと政策開発を効果的に研究する方法を再考する必要があります。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.799233413990495
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: As Generative AI systems increasingly engage in long-term, personal, and relational interactions, human-AI engagements are becoming significantly complex, making them more challenging to understand and govern. These Interactive AI systems adapt to users over time, build ongoing relationships, and even can take proactive actions on behalf of users. This new paradigm requires us to rethink how such human-AI interactions can be studied effectively to inform governance and policy development. In this paper, we draw on insights from a collaborative interdisciplinary workshop with policymakers, behavioral scientists, Human-Computer Interaction researchers, and civil society practitioners, to identify challenges and methodological opportunities arising within new forms of human-AI interactions. Based on these insights, we discuss an outcome-focused regulatory approach that integrates behavioral insights to address both the risks and benefits of emerging human-AI relationships. In particular, we emphasize the need for new methods to study the fluid, dynamic, and context-dependent nature of these interactions. We provide practical recommendations for developing human-centric AI governance, informed by behavioral insights, that can respond to the complexities of Interactive AI systems.
• Abstract（参考訳）: ジェネレーティブAIシステムは、長期的、個人的、およびリレーショナルな相互作用にますます関与しているため、人間とAIの関わりは非常に複雑になり、理解し、支配することがより困難になっている。 これらの対話型AIシステムは、時間の経過とともにユーザに対応し、継続的な関係を構築し、ユーザに代わって積極的に行動することも可能だ。 この新たなパラダイムでは、ガバナンスと政策開発を効果的に研究する方法を再考する必要があります。 本稿では,政策立案者,行動科学者,人間-コンピュータインタラクション研究者,市民社会実践者との共同学際ワークショップから得られた知見をもとに,人間-AIインタラクションの新たな形態における課題と方法論的機会を明らかにする。 これらの知見に基づいて,新たな人間-AI関係のリスクと利益に対処するために行動的洞察を統合する,結果中心の規制アプローチについて議論する。 特に、これらの相互作用の流動性、動的、文脈に依存した性質を研究する新しい方法の必要性を強調した。 我々は、対話型AIシステムの複雑さに対処できる行動的洞察によって知らされる、人間中心のAIガバナンスを開発するための実践的なレコメンデーションを提供する。

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