論文の概要: The Impact of Artificial Intelligence on Human Thought
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.16628v1
- Date: Fri, 15 Aug 2025 11:25:05 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-08-31 21:54:20.599784
- Title: The Impact of Artificial Intelligence on Human Thought
- Title(参考訳): 人工知能が人間の思考に及ぼす影響
- Authors: Rénald Gesnot,
- Abstract要約: 本稿は、AIが人間の思考をどう変えるか、多次元的な観点から検討する。
メンタル関数のAIへの外部化は、知的エンゲージメントを減らし、批判的思考を弱める。
社会レベルでは、アルゴリズム的パーソナライゼーションは、意見の多様性を制限するフィルターバブルを生成し、思考と分極の均質化につながる。
- 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 research paper examines, from a multidimensional perspective (cognitive, social, ethical, and philosophical), how AI is transforming human thought. It highlights a cognitive offloading effect: the externalization of mental functions to AI can reduce intellectual engagement and weaken critical thinking. On the social level, algorithmic personalization creates filter bubbles that limit the diversity of opinions and can lead to the homogenization of thought and polarization. This research also describes the mechanisms of algorithmic manipulation (exploitation of cognitive biases, automated disinformation, etc.) that amplify AI's power of influence. Finally, the question of potential artificial consciousness is discussed, along with its ethical implications. The report as a whole underscores the risks that AI poses to human intellectual autonomy and creativity, while proposing avenues (education, transparency, governance) to align AI development with the interests of humanity.
- Abstract(参考訳): 本研究は,多次元的視点(認知,社会的,倫理的,哲学的視点)から,AIが人間の思考をどう変えるかを検討する。
メンタル関数のAIへの外部化は、知的エンゲージメントを減らし、批判的思考を弱める。
社会レベルでは、アルゴリズム的パーソナライゼーションは、意見の多様性を制限するフィルターバブルを生成し、思考と分極の均質化につながる。
この研究は、AIの影響力を増幅するアルゴリズム操作(認知バイアス、自動偽情報など)のメカニズムについても説明している。
最後に、潜在的な人工意識の問題とその倫理的意味について論じる。
報告書は全体として、AIが人間の知的自律性と創造性にもたらすリスクを浮き彫りにして、AI開発と人間の利益を結びつけるための道(教育、透明性、ガバナンス)を提案している。
関連論文リスト
- Bridging Minds and Machines: Toward an Integration of AI and Cognitive Science [48.38628297686686]
認知科学は人工知能(AI)、哲学、心理学、神経科学、言語学、文化などの分野を深く形成している。
AIの多くのブレークスルーは、そのルーツを認知理論にさかのぼる一方で、AI自体が認知研究を進めるのに欠かせないツールになっている。
我々は、認知科学におけるAIの未来は、性能の向上だけでなく、人間の心の理解を深めるシステムの構築にも関係していると主張している。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-08-28T11:26:17Z) - Exploring Societal Concerns and Perceptions of AI: A Thematic Analysis through the Lens of Problem-Seeking [0.0]
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。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-05-29T18:24:34Z) - The Societal Response to Potentially Sentient AI [0.0]
現在、AIの知覚に関する公的な懐疑論は高いままである。
AIシステムが進歩し、人間のようなインタラクションに熟練するにつれて、公衆の態度はシフトする可能性がある。
重要な疑問は、AIの知覚に関する公的な信念が専門家の意見から分かれるかどうかである。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-02-01T10:22:04Z) - Aligning Generalisation Between Humans and Machines [74.120848518198]
AI技術は、科学的発見と意思決定において人間を支援することができるが、民主主義と個人を妨害することもある。
AIの責任ある使用と人間-AIチームへの参加は、AIアライメントの必要性をますます示している。
これらの相互作用の重要かつしばしば見落とされがちな側面は、人間と機械が一般化する異なる方法である。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-11-23T18:36:07Z) - Imagining and building wise machines: The centrality of AI metacognition [78.76893632793497]
我々は人間の知恵について知られているものを調べ、そのAIのビジョンをスケッチする。
AIシステムは特にメタ認知に苦しむ。
スマートAIのベンチマーク、トレーニング、実装について論じる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-11-04T18:10:10Z) - Rolling in the deep of cognitive and AI biases [1.556153237434314]
我々は、AIが設計、開発、デプロイされる状況とは切り離せない社会技術システムとして理解する必要があると論じる。
我々は、人間の認知バイアスがAIフェアネスの概観の中核となる急進的な新しい方法論に従うことで、この問題に対処する。
我々は、人間にAIバイアスを正当化する新しいマッピングを導入し、関連する公正度と相互依存を検出する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-30T21:34:04Z) - Advancing Explainable AI Toward Human-Like Intelligence: Forging the
Path to Artificial Brain [0.7770029179741429]
説明可能なAI(XAI)における人工知能(AI)と神経科学の交差は、複雑な意思決定プロセスにおける透明性と解釈可能性を高めるために重要である。
本稿では,機能ベースから人間中心のアプローチまで,XAI方法論の進化について考察する。
生成モデルにおける説明可能性の達成、責任あるAIプラクティスの確保、倫理的意味への対処に関する課題について論じる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-07T14:09:11Z) - Fairness in AI and Its Long-Term Implications on Society [68.8204255655161]
AIフェアネスを詳しく見て、AIフェアネスの欠如が、時間の経過とともにバイアスの深化につながるかを分析します。
偏りのあるモデルが特定のグループに対してよりネガティブな現実的な結果をもたらすかについて議論する。
問題が続くと、他のリスクとの相互作用によって強化され、社会不安という形で社会に深刻な影響を及ぼす可能性がある。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-16T11:22:59Z) - Trustworthy AI: A Computational Perspective [54.80482955088197]
我々は,信頼に値するAIを実現する上で最も重要な6つの要素,(i)安全とロバスト性,(ii)非差別と公正,(iii)説明可能性,(iv)プライバシー,(v)説明可能性と監査性,(vi)環境ウェルビーイングに焦点をあてる。
各次元について、分類学に基づく最近の関連技術について概観し、実世界のシステムにおけるそれらの応用を概説する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-07-12T14:21:46Z) - Building Bridges: Generative Artworks to Explore AI Ethics [56.058588908294446]
近年,人工知能(AI)技術が社会に与える影響の理解と緩和に重点が置かれている。
倫理的AIシステムの設計における重要な課題は、AIパイプラインには複数の利害関係者があり、それぞれがそれぞれ独自の制約と関心を持っていることだ。
このポジションペーパーは、生成的アートワークが、アクセス可能で強力な教育ツールとして機能することで、この役割を果たすことができる可能性のいくつかを概説する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-25T22:31:55Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。