論文の概要: Deconstructing the Dual Black Box:A Plug-and-Play Cognitive Framework for Human-AI Collaborative Enhancement and Its Implications for AI Governance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.08740v1
• Date: Tue, 09 Dec 2025 15:50:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-10 22:28:08.034019
• Title: Deconstructing the Dual Black Box:A Plug-and-Play Cognitive Framework for Human-AI Collaborative Enhancement and Its Implications for AI Governance
• Title（参考訳）: デュアルブラックボックスのデコンストラクション:人間とAIの協調的強化のためのプラグイン・アンド・プレイ認知フレームワークとそのAIガバナンスへの応用
• Authors: Yiming Lu,
• Abstract要約: 本稿では,「人間とAIの協調的認知向上」という新たなパラダイムを提案する。 中心的なブレークスルーは、"プラグ・アンド・プレイの認知フレームワーク"にある。 この研究は「認知的平等」のための最初の工学的証明を提供する
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8580995420511577
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Currently, there exists a fundamental divide between the "cognitive black box" (implicit intuition) of human experts and the "computational black box" (untrustworthy decision-making) of artificial intelligence (AI). This paper proposes a new paradigm of "human-AI collaborative cognitive enhancement," aiming to transform the dual black boxes into a composable, auditable, and extensible "functional white-box" system through structured "meta-interaction." The core breakthrough lies in the "plug-and-play cognitive framework"--a computable knowledge package that can be extracted from expert dialogues and loaded into the Recursive Adversarial Meta-Thinking Network (RAMTN). This enables expert thinking, such as medical diagnostic logic and teaching intuition, to be converted into reusable and scalable public assets, realizing a paradigm shift from "AI as a tool" to "AI as a thinking partner." This work not only provides the first engineering proof for "cognitive equity" but also opens up a new path for AI governance: constructing a verifiable and intervenable governance paradigm through "transparency of interaction protocols" rather than prying into the internal mechanisms of models. The framework is open-sourced to promote technology for good and cognitive inclusion. This paper is an independent exploratory research conducted by the author. All content presented, including the theoretical framework (RAMTN), methodology (meta-interaction), system implementation, and case validation, constitutes the author's individual research achievements.
• Abstract（参考訳）: 現在、人間の専門家の「認知的ブラックボックス」(単純な直感)と人工知能(AI)の「計算的ブラックボックス」(信頼できない意思決定)の間には、根本的な違いがある。 本稿では,2つのブラックボックスを構成可能で監査可能で拡張可能な「機能的ホワイトボックス」システムに,構造化された「メタ・インタラクション」を通じて変換することを目的とした,「ヒューマン・AI協調認知強化」の新たなパラダイムを提案する。 このフレームワークは専門家の対話から抽出し、再帰的敵対的メタシンキングネットワーク(RAMTN)にロードできる計算可能な知識パッケージである。 これにより、医学的診断論理や直観教育といった専門家の思考を再利用可能でスケーラブルな公共資産に転換し、「ツールとしてのAI」から「思考パートナーとしてのAI」へのパラダイムシフトを実現することができる。 この作業は、“認知的エクイティ”に関する最初の技術証明を提供するだけでなく、AIガバナンスのための新たな道を開く。モデルの内部メカニズムを覗き込むのではなく、"インタラクションプロトコルの透明性"を通じて、検証可能な、相互運用可能なガバナンスパラダイムを構築することだ。 このフレームワークは、良質かつ認知的な包摂のために技術を促進するためにオープンソースである。 本論文は著者が実施した独立した探索研究である。 理論フレームワーク(RAMTN)、方法論(meta-interaction)、システム実装、ケース検証を含む全てのコンテンツは、著者の個々の研究成果を構成する。

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