論文の概要: Automatic Minds: Cognitive Parallels Between Hypnotic States and Large Language Model Processing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.01363v1
• Date: Mon, 03 Nov 2025 09:08:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-05 16:37:27.192461
• Title: Automatic Minds: Cognitive Parallels Between Hypnotic States and Large Language Model Processing
• Title（参考訳）: 自動マインド: 催眠状態と大規模言語モデル処理の認知的並列性
• Authors: Giuseppe Riva, Brenda K. Wiederhold, Fabrizia Mantovani,
• Abstract要約: 覚醒心の認知過程と大きな言語モデルの計算操作は、深い機能的並列性を共有している。 両方のシステムは、自動パターン補完機構を通じて、洗練された、文脈的に適切な振る舞いを生成する。 信頼できるAIの未来は、ジェネレーティブ・フラレンシーとエグゼクティブ・モニタリングのメカニズムを統合するハイブリッド・アーキテクチャにある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: The cognitive processes of the hypnotized mind and the computational operations of large language models (LLMs) share deep functional parallels. Both systems generate sophisticated, contextually appropriate behavior through automatic pattern-completion mechanisms operating with limited or unreliable executive oversight. This review examines this convergence across three principles: automaticity, in which responses emerge from associative rather than deliberative processes; suppressed monitoring, leading to errors such as confabulation in hypnosis and hallucination in LLMs; and heightened contextual dependency, where immediate cues (for example, the suggestion of a therapist or the prompt of the user) override stable knowledge. These mechanisms reveal an observer-relative meaning gap: both systems produce coherent but ungrounded outputs that require an external interpreter to supply meaning. Hypnosis and LLMs also exemplify functional agency - the capacity for complex, goal-directed, context-sensitive behavior - without subjective agency, the conscious awareness of intention and ownership that defines human action. This distinction clarifies how purposive behavior can emerge without self-reflective consciousness, governed instead by structural and contextual dynamics. Finally, both domains illuminate the phenomenon of scheming: automatic, goal-directed pattern generation that unfolds without reflective awareness. Hypnosis provides an experimental model for understanding how intention can become dissociated from conscious deliberation, offering insights into the hidden motivational dynamics of artificial systems. Recognizing these parallels suggests that the future of reliable AI lies in hybrid architectures that integrate generative fluency with mechanisms of executive monitoring, an approach inspired by the complex, self-regulating architecture of the human mind.
• Abstract（参考訳）: 覚醒心の認知過程と大言語モデル(LLM)の計算操作は、深い機能的並列性を共有している。 どちらのシステムも、限定的または信頼性の低い実行監視で動作する自動パターン補完機構によって、洗練された、文脈的に適切な振る舞いを生成する。 自動性(automaticity)は、熟考過程よりも連想的(asociative)(asociative)(asociative)(asociative)(asociative)(asociative)(asociative)(asociative)(aso ciative)(asociative)(asociative)(asociative)(asociative)から応答が生じること、モニタリングが抑制され、催眠やLLMの幻覚などのエラーが発生すること、そして、即時的な手がかり(セラピスト(therapist)やユーザによるプロンプト(promise)など)が安定した知識をオーバーライドする、という3つの原則を考察する。 どちらのシステムも、外部インタプリタが意味を提供するために必要な一貫性のある出力を生成する。 催眠とLLMはまた、人間の行動を定義する意図と所有権を意識せずに、機能的エージェンシー(複雑な、目標指向、文脈に敏感な行動の能力)を例示している。 この区別は、構造的および文脈的ダイナミクスによって支配される自己反射的意識なしに、純粋行動がどのように出現するかを明確にする。 最後に、両方のドメインがスケジューリングの現象を照らす: 反射的認識なしに展開される自動的なゴール指向パターン生成。 ハイプノーシスは、意図が意識的な熟考からどのように分離されるかを理解するための実験モデルを提供し、人工システムの隠された動機づけのダイナミクスに関する洞察を提供する。 これらの並列性を認識することは、信頼できるAIの未来は、人心の複雑で自己制御的なアーキテクチャにインスパイアされたアプローチであるエグゼクティブ監視のメカニズムと、生成的流速を統合するハイブリッドアーキテクチャにあることを示唆している。

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