論文の概要: Simulating Life Paths with Digital Twins: AI-Generated Future Selves Influence Decision-Making and Expand Human Choice

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.05397v2
• Date: Mon, 08 Dec 2025 04:59:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-09 15:54:52.379992
• Title: Simulating Life Paths with Digital Twins: AI-Generated Future Selves Influence Decision-Making and Expand Human Choice
• Title（参考訳）: デジタル双生児による生活経路のシミュレーション:AIが生み出す未来は意思決定と人間の選択に影響を及ぼす
• Authors: Rachel Poonsiriwong, Chayapatr Archiwaranguprok, Constanze Albrecht, Peggy Yin, Nattavudh Powdthavee, Hal Hershfield, Monchai Lertsutthiwong, Kavin Winson, Pat Pataranutaporn,
• Abstract要約: シミュレーションされた生活シナリオを通じて生きてきたAI対応のデジタル双生児を紹介します。 最適な結果を予測するのではなく、これらのシミュレーションは、代替先を鮮明にすることで、将来的な認知を拡大する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.15392262037427
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Major life transitions demand high-stakes decisions, yet people often struggle to imagine how their future selves will live with the consequences. To support this limited capacity for mental time travel, we introduce AI-enabled digital twins that have ``lived through'' simulated life scenarios. Rather than predicting optimal outcomes, these simulations extend prospective cognition by making alternative futures vivid enough to support deliberation without assuming which path is best. We evaluate this idea in a randomized controlled study (N=192) using multimodal synthesis - facial age progression, voice cloning, and large language model dialogue - to create personalized avatars representing participants 30 years forward. Young adults 18 to 28 years old described pending binary decisions and were assigned to guided imagination or one of four avatar conditions: single-option, balanced dual-option, or expanded three-option with a system-generated novel alternative. Results showed asymmetric effects: single-sided avatars increased shifts toward the presented option, while balanced presentation produced movement toward both. Introducing a system-generated third option increased adoption of this new alternative compared to control, suggesting that AI-generated future selves can expand choice by surfacing paths that might otherwise go unnoticed. Participants rated evaluative reasoning and eudaimonic meaning-making as more important than emotional or visual vividness. Perceived persuasiveness and baseline agency predicted decision change. These findings advance understanding of AI-mediated episodic prospection and raise questions about autonomy in AI-augmented decisions.
• Abstract（参考訳）: 主要な生活移行は高い意思決定を要求するが、人々は自分の将来がどのような結果をもたらすかを想像するのに苦労する。 メンタルタイムトラベルのこの制限された能力をサポートするため、我々は、AI対応のデジタル双生児を紹介します。 最適な結果を予測するのではなく、これらのシミュレーションは、どのパスが最適かを仮定することなく、議論を支援するのに十分な代替先を鮮明にすることで、予測的認知を拡大する。 マルチモーダル合成(顔年齢の進行、音声のクローニング、大言語モデルの対話)を用いて、ランダム化制御された研究(N=192)でこのアイデアを評価し、30年後の参加者を代表するパーソナライズされたアバターを作成する。 18歳から28歳までの若年層は二分決定を保留し、単一の選択、バランスの取れた二重選択、システム生成された新しい代替手段による3つの選択肢の拡張という4つのアバター条件のうちの1つを導いた。 その結果, 片側アバターは提示する選択肢にシフトし, バランスの取れたプレゼンテーションは両方向に移動した。 システム生成の第3のオプションを導入することで、制御よりも新しい選択肢の採用が増加した。 参加者は、感情的または視覚的鮮明さよりも評価的推論とユーダモニックな意味作りが重要であると評価した。 説得力と基準機関が決定変更を予測した。 これらの知見は,AIによる先天的な予測の理解を前進させ,AIによる意思決定における自律性に関する疑問を提起する。

関連論文リスト

• Future You: Designing and Evaluating Multimodal AI-generated Digital Twins for Strengthening Future Self-Continuity [25.629127439391166]
  我々は,AIが生成する未来の3つの形態(テキスト,音声,アバター)を中立的な制御条件に対してランダムに制御した研究を報告する。 パーソナライズされたすべてのモダリティは、将来の自己持続性(FSC)、感情的幸福感、モチベーションをコントロールと比較して強化し、アバターは最大のバイビデンスゲインを生み出した。 相互作用品質指標(特に説得力、リアリズム、ユーザエンゲージメント)は、心理的および感情的な結果の堅牢な予測因子として出現した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-12-05T19:24:18Z)
• AI Automatons: AI Systems Intended to Imitate Humans [54.19152688545896]
  人々の行動、仕事、能力、類似性、または人間性を模倣するように設計されたAIシステムが増加している。 このようなAIシステムの研究、設計、展開、可用性は、幅広い法的、倫理的、その他の社会的影響に対する懸念を喚起している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-04T03:55:38Z)
• Assessing Large Language Models' ability to predict how humans balance self-interest and the interest of others [0.0]
  生成的人工知能(AI)は意思決定プロセスに革命をもたらす大きな可能性を秘めている。 生成AIを活用することで、人間はデータ駆動の洞察と予測の恩恵を受けることができる。 しかし、AIが意思決定の信頼できるアシスタントになるためには、自己利益と他者の利益のバランスを捉えることが不可欠である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-21T13:23:31Z)
• Learning signatures of decision making from many individuals playing the same game [54.33783158658077]
  我々は、個人の「行動スタイル」を符号化する表現を学習する予測フレームワークを設計する。 我々は,3本腕のバンディットタスクを行う1,000人の人間による大規模行動データセットに本手法を適用した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-21T21:41:53Z)
• Selective Explanations: Leveraging Human Input to Align Explainable AI [40.33998268146951]
  人間の入力を小さなサンプルに利用して選択的な説明を生成するための一般的なフレームワークを提案する。 事例として,意思決定支援タスクを用いて,意思決定者が決定タスクにどう関係するかに基づいて,選択的な説明を探索する。 我々の実験は、AIへの過度な依存を減らすための選択的な説明の可能性を実証している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-23T19:00:02Z)
• A-ACT: Action Anticipation through Cycle Transformations [89.83027919085289]
  未来を予測できる人間の能力が、機械学習アルゴリズムにどのように移行できるかを分析するために、一歩後退します。 人間の心理学に関する最近の研究は、発生を予測して、人間の脳が両方のシステムにカウントされていることを説明している。 本研究では,行動予測作業における各システムの影響について検討し,学習フレームワークに統合するためのパラダイムを導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-02T21:50:45Z)
• The Introspective Agent: Interdependence of Strategy, Physiology, and Sensing for Embodied Agents [51.94554095091305]
  本論では, 環境の文脈において, 自己能力を考慮した内省的エージェントについて論じる。 自然と同じように、私たちは戦略を1つのツールとして再編成して、環境において成功させたいと考えています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-02T20:14:01Z)
• Learning to Anticipate Egocentric Actions by Imagination [60.21323541219304]
  我々は,エゴセントリックなアクション予測タスクについて検討し,エゴセントリックなビデオの再生に先立って,将来のアクション秒を予測する。 本手法は, EPIC Kitchens Action Precipation Challenge の既視テストセットと未確認テストセットの両方において, 従来手法を有意に上回った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-13T08:04:10Z)
• Indecision Modeling [50.00689136829134]
  AIシステムは人間の価値観に合わせて行動することが重要である。 人々はしばしば決定的ではなく、特に彼らの決定が道徳的な意味を持つときです。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-15T18:32:37Z)

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。