論文の概要: AI as Cognitive Amplifier: Rethinking Human Judgment in the Age of Generative AI
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.10961v1
- Date: Thu, 30 Oct 2025 11:55:34 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-01-25 16:54:51.429142
- Title: AI as Cognitive Amplifier: Rethinking Human Judgment in the Age of Generative AI
- Title（参考訳）: 認知増幅器としてのAI - 生成AIの時代における人間の判断の再考
- Authors: Tao An,
- Abstract要約: 私はAIエンゲージメントの3段階モデルを提案します。
レベル間の移行には技術トレーニングではなく、ドメインの専門知識とメタ認知スキルの開発が必要だ、と私は主張します。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.65268245109828
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Through extensive experience training professionals and individual users in AI tool adoption since the GPT-3 era, I have observed a consistent pattern: the same AI tool produces dramatically different results depending on who uses it. While some frame AI as a replacement for human intelligence, and others warn of cognitive decline, this position paper argues for a third perspective grounded in practical observation: AI as a cognitive amplifier that magnifies existing human capabilities rather than substituting for them. Drawing on research in human-computer interaction, cognitive augmentation theory, and educational technology, alongside field observations from corporate training across writing, software development, and data analysis domains, I present a framework positioning AI tools as intelligence amplification systems where output quality depends fundamentally on user expertise and judgment. Through analysis of empirical studies on expert-novice differences and systematic observations from professional training contexts, I demonstrate that domain knowledge, quality judgment, and iterative refinement capabilities create substantial performance gaps between users. I propose a three-level model of AI engagement -- from passive acceptance through iterative collaboration to cognitive direction -- and argue that the transition between levels requires not technical training but development of domain expertise and metacognitive skills. This position has critical implications for workforce development and AI system design. Rather than focusing solely on AI literacy or technical prompt engineering, I advocate for integrated approaches that strengthen domain expertise, evaluative judgment, and reflective practice.
- Abstract（参考訳）: GPT-3以降のAIツールの採用において、専門家や個人ユーザの広範なトレーニングを通じて、一貫性のあるパターンを目の当たりにしました。
人間の知能の代替としてAIをフレーム化したものもあれば、認知能力の低下を警告するものもあるが、このポジションペーパーでは、実践的な観察に基づく第3の視点として、AIは、人間の能力を置き換えるのではなく、既存の人間の能力を拡大する認知増幅器である、と論じている。
本稿では,AIツールをインテリジェンス増幅システムとして位置づけ,アウトプット品質がユーザの専門知識や判断に大きく依存するフレームワークを提案する。
専門家と初心者の差異に関する実証的研究と専門訓練の文脈からの体系的な観察を通して,ドメイン知識,品質判断,反復的改善能力がユーザの間に大きなパフォーマンスギャップを生じさせることを示す。
受動的受け入れから反復的コラボレーションから認知的方向性に至るまで、AIエンゲージメントの3段階モデルを提案し、レベル間の移行には技術トレーニングではなく、ドメインの専門知識とメタ認知スキルの開発が必要だと論じます。
このポジションは、労働力開発とAIシステム設計に重要な意味を持つ。
AIリテラシーや技術的プロンプトエンジニアリングにのみ焦点をあてるのではなく、ドメインの専門性、評価的判断、リフレクティブプラクティスを強化する統合的なアプローチを提唱します。
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