論文の概要: When Researchers Say Mental Model/Theory of Mind of AI, What Are They Really Talking About?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.02660v1
• Date: Fri, 03 Oct 2025 01:37:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-06 16:35:52.231504
• Title: When Researchers Say Mental Model/Theory of Mind of AI, What Are They Really Talking About?
• Title（参考訳）: 研究者がAIの精神モデル/理論について語るとき、彼らは本当に何を言っているのか?
• Authors: Xiaoyun Yin, Elmira Zahmat Doost, Shiwen Zhou, Garima Arya Yadav, Jamie C. Gorman,
• Abstract要約: この位置紙は、現在の談話が真正コグニオンと洗練されたパターンマッチングを混同していると主張している。 人間の認知とAIアルゴリズムの同時貢献を認める相互ToMフレームワークに焦点を移すことを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9786690381850356
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: When researchers claim AI systems possess ToM or mental models, they are fundamentally dis- cussing behavioral predictions and bias corrections rather than genuine mental states. This position paper argues that the current discourse conflates sophisticated pattern matching with authentic cog- nition, missing a crucial distinction between simulation and experience. While recent studies show LLMs achieving human-level performance on ToM laboratory tasks, these results are based only on behavioral mimicry. More importantly, the entire testing paradigm may be flawed in applying individual human cognitive tests to AI systems, but assessing human cognition directly in the moment of human-AI interaction. I suggest shifting focus toward mutual ToM frameworks that acknowledge the simultaneous contributions of human cognition and AI algorithms, emphasizing the interaction dynamics, instead of testing AI in isolation.
• Abstract（参考訳）: 研究者たちがAIシステムがToMやメンタルモデルを持っていると主張するとき、それらは真の精神状態ではなく、行動予測とバイアス補正を根本的に否定している。 この位置紙は、現在の談話が真のコグニオンと洗練されたパターンマッチングを融合させ、シミュレーションと経験の間に重要な違いを欠いていると主張している。 近年の研究では、ToM実験における人間レベルの性能を達成するLLMが示されているが、これらの結果は行動模倣にのみ基づいている。 さらに重要なのは、AIシステムに個々の人間の認知テストを適用する際には、テストパラダイム全体が欠陥があるかもしれないが、人間とAIの相互作用の瞬間に、人間の認識を直接評価する。 私は、AIを独立した形でテストするのではなく、インタラクションのダイナミクスを強調しながら、人間の認識とAIアルゴリズムの同時貢献を認める相互ToMフレームワークに焦点を移すことを提案します。

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