論文の概要: AI Sprints: Towards a Critical Method for Human-AI Collaboration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.12371v1
• Date: Sat, 13 Dec 2025 15:56:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-16 17:54:56.23514
• Title: AI Sprints: Towards a Critical Method for Human-AI Collaboration
• Title（参考訳）: AIスプリント:人間とAIのコラボレーションのクリティカルな方法を目指して
• Authors: David M. Berry,
• Abstract要約: 本稿では, 私が「AIスプリント」と呼ぶものを通して,新たな人文主義的探究の可能性を紹介する。 反復的開発におけるループが、生成AIがもたらす大きな変革を認識しながら、データやスプリント方法論をいかに厳格に適用できるかを実演します。 本論文は,AI強化研究のための実践的方法論と,このハイブリッド手法の変換を理解するための理論的枠組みの両立に寄与する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The emergence of Large Language Models presents a remarkable opportunity for humanities and social science research. I argue these technologies instantiate what I have called the algorithmic condition, whereby computational systems increasingly mediate not just our analytical tools but how we understand nature and society more generally. This article introduces the possibility for new forms of humanistic inquiry through what I term 'AI sprints', as intensive time-boxed research sessions. This is a research method combining the critical reflexivity essential to humanistic inquiry with iterative dialogue with generative AI. Drawing on experimental work in critical code studies, I demonstrate how tight loops of iterative development can adapt data and book sprint methodologies whilst acknowledging the profound transformations generative AI introduces. Through examining the process of human-AI collaboration when undertaken in these intensive research sessions, I seek to outline this approach as a broader research method. The article builds on Rogers' digital methods approach, proposing that we extend methodologies to study digital objects through their native protocols, using AI systems not merely to process digital traces but to analyse materials traditionally requiring manual coding or transcription. I aim to show this by introducing three cognitive modes, cognitive delegation, productive augmentation, and cognitive overhead, explaining how researchers can maintain a strategic overview whilst using LLM capabilities. The paper contributes both a practical methodology for intensive AI-augmented research and a theoretical framework for understanding the epistemological transformations of this hybrid method. A critical methodology must therefore operate in both technical and theoretical registers, sustaining a rigorous ethical-computational engagement with AI systems and outputs.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデルの出現は、人文科学や社会科学研究にとって驚くべき機会である。 これらの技術は、私がアルゴリズム条件と呼ぶものをインスタンス化し、コンピュータシステムは分析ツールだけでなく、自然や社会をより一般的に理解する方法をますます仲介します。 本稿では,私が「AIスプリント」と呼ぶものを通じて,新たな人文主義的探究の可能性について,集中的なタイムボックス研究セッションとして紹介する。 ヒューマニズム調査に不可欠な臨界反射率と、生成AIとの反復対話を組み合わせた研究手法である。 批判的コード研究における実験的な研究に基づいて、私は、反復的開発におけるタイトなループが、生成的AIがもたらす深い変革を認めながら、データやスプリント方法論をいかに適応できるかを実証します。 これらの集中的な研究セッションにおいて、人間とAIのコラボレーションの過程を調べることによって、このアプローチをより広範な研究手法として概説する。 この記事では、Rogers氏のデジタルメソッドアプローチに基づいて、ネイティブプロトコルを通じてデジタルオブジェクトを研究する方法論を拡張し、AIシステムを使用してデジタルトレースを処理するだけでなく、従来手動のコーディングや転写を必要とする材料を分析することを提案する。 3つの認知モード、認知的デリゲーション、生産性向上、認知的オーバーヘッドを導入し、研究者がLSM機能を使用しながら戦略的概要を維持する方法について説明することを目的としている。 本論文は,AI強化研究のための実践的方法論と,このハイブリッド手法の認識論的変換を理解するための理論的枠組みの両立に寄与する。 したがって、批判的方法論は、技術的および理論的レジスターの両方で運用され、AIシステムと出力との厳密な倫理計算の関与を維持する必要がある。

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