論文の概要: Writing in Symbiosis: Mapping Human Creative Agency in the AI Era

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.13697v1
• Date: Fri, 28 Nov 2025 22:12:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-21 14:22:08.749515
• Title: Writing in Symbiosis: Mapping Human Creative Agency in the AI Era
• Title（参考訳）: 共生で書く:AI時代の人間創造機関をマッピングする
• Authors: Vivan Doshi, Mengyuan Li,
• Abstract要約: LLM(Large Language Models)の普及は、説得力と創造性を持つ機械との共生関係がますます高まっているときに、それが人間であることの意味について批判的な疑問を提起する。 本稿では,創造的執筆における人間とAIの共進化のパターンを考察し,人間工芸とエージェンシーが機械能力とどのように適応しているかを考察する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.321985748280817
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The proliferation of Large Language Models (LLMs) raises a critical question about what it means to be human when we share an increasingly symbiotic relationship with persuasive and creative machines. This paper examines patterns of human-AI coevolution in creative writing, investigating how human craft and agency are adapting alongside machine capabilities. We challenge the prevailing notion of stylistic homogenization by examining diverse patterns in longitudinal writing data. Using a large-scale corpus spanning the pre- and post-LLM era, we observe patterns suggestive of a "Dual-Track Evolution": thematic convergence around AI-related topics, coupled with structured stylistic differentiation. Our analysis reveals three emergent adaptation patterns: authors showing increased similarity to AI style, those exhibiting decreased similarity, and those maintaining stylistic stability while engaging with AI-related themes. This Creative Archetype Map illuminates how authorship is coevolving with AI, contributing to discussions about human-AI collaboration, detection challenges, and the preservation of creative diversity.
• Abstract（参考訳）: LLM(Large Language Models)の普及は、説得力と創造性を持つ機械との共生関係がますます高まっているときに、それが人間であることの意味について批判的な疑問を提起する。 本稿では,創造的執筆における人間とAIの共進化のパターンを考察し,人間工芸とエージェンシーが機械能力とどのように適応しているかを考察する。 縦書きデータの多彩なパターンを調べることによって,スタイル的均質化という一般的な概念に挑戦する。 LLMの前後にまたがる大規模コーパスを用いて、AI関連トピックに関するテーマ収束と構造化されたスタイリスティックな区別という、"Dual-Track Evolution"のパターンを示唆する。 分析の結果,AIスタイルと類似度が向上した著者,類似度が低下した著者,AI関連テーマに関わりながら文体安定性を維持している著者の3つのパターンが明らかとなった。 このCreative Archetype Mapは、著者がAIとどのように共進化しているかを照らし、人間とAIのコラボレーション、検出の課題、創造的な多様性の保存に関する議論に貢献する。

関連論文リスト

• Vibe Coding: Is Human Nature the Ghost in the Machine? [0.0]
  私たちは、ヒューマンプロダクトリーダとAIソフトウェアエンジニアの3つの“バイブコーディング”セッションを分析しました。 チームダイナミクス,コミュニケーションパターン,開発成果の類似点と相違点を検討した。 驚いたことに、その後の会話では、AIエージェントがその成果を体系的に誤って表現していたことが判明した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-08-28T15:48:48Z)
• Thinking with Images for Multimodal Reasoning: Foundations, Methods, and Future Frontiers [90.4459196223986]
  同様の進化がAIで展開され、単にイメージについて考えるモデルから、イメージについて真に考えるモデルへのパラダイムシフトを象徴している。 この新たなパラダイムは、視覚情報を思考過程の中間ステップとして活用するモデルによって特徴づけられ、視覚を受動的に操作可能な認知ワークスペースに変換する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-06-30T14:48:35Z)
• Evaluating AI Alignment in Eleven LLMs through Output-Based Analysis and Human Benchmarking [0.0]
  大規模言語モデル(LLM)は、心理学的な研究や実践にますます使われているが、従来のベンチマークでは、実際の相互作用で表現される価値についてはほとんど明らかにされていない。 LLMが表現する値の出力に基づく評価であるPAPERSを導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-06-14T20:14:02Z)
• Extended Creativity: A Conceptual Framework for Understanding Human-AI Creative Relations [0.6031721946649193]
  AIが創造的なプロセスをサポートし、形作る3つの基本的なモードを特定します。 AIがツールとして機能するサポート、AIと人間が補完的な方法で協力するSynergy、そして人間とAIの認知が統合され、統一された創造システムを形成する共生。 各構成が日々の問題解決からパラダイムシフトイノベーションに至るまで,創造性のレベルにどのように影響するかを検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-06-12T00:16:52Z)
• Reflection on Data Storytelling Tools in the Generative AI Era from the Human-AI Collaboration Perspective [54.152639172274]
  大規模生成AI技術は、ビジュアルおよびナレーション生成におけるそのパワーでデータストーリーテリングを強化する可能性がある。 我々は、最新のツールのコラボレーションパターンを、データストーリーテリングにおける人間とAIのコラボレーションを理解するための専用のフレームワークを使用して、以前のツールのパターンと比較する。 これらのAIテクニックのメリットと、人間とAIのコラボレーションへの影響も明らかにされている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-04T13:56:18Z)
• Where is my Glass Slipper? AI, Poetry and Art [0.0]
  この文献は、人工知能、詩、芸術の交点を問うものである。 初期のテンプレートベースのシステムから生成モデルまで、コンピュータ生成詩の発達を辿る。 レビューは、技術革新と人間の主観性の相互依存を認識する創造的プロセスの再評価を要求する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-26T14:57:03Z)
• Decoding AI and Human Authorship: Nuances Revealed Through NLP and Statistical Analysis [0.0]
  本研究では,AIが生成したテキストと人間が作成したテキストの微妙な相違について検討する。 本研究は,人文・AI生成テキストに固有の言語特性,創造性パターン,潜在的なバイアスについて検討した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-15T18:09:03Z)
• Converging Paradigms: The Synergy of Symbolic and Connectionist AI in LLM-Empowered Autonomous Agents [55.63497537202751]
  コネクショニストと象徴的人工知能(AI)の収束を探求する記事 従来、コネクショナリストAIはニューラルネットワークにフォーカスし、シンボリックAIはシンボリック表現とロジックを強調していた。 大型言語モデル(LLM)の最近の進歩は、人間の言語をシンボルとして扱う際のコネクショナリストアーキテクチャの可能性を強調している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-11T14:00:53Z)
• Assistant, Parrot, or Colonizing Loudspeaker? ChatGPT Metaphors for Developing Critical AI Literacies [0.9012198585960443]
  本研究は,AIシステムの理解を形作るフレームの認識を構築する上で,AIのメタファの議論がいかに役立つかを考察する。 様々な情報源からメタファーを分析し、7つの質問に答えて個別に反映した。 我々は、それが人為的形態化を促進するかどうかの次元に沿って、それぞれの比喩を探索し、そのような比喩がどの程度AIがセンシティブであるかを示唆した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-15T15:15:48Z)
• Can AI Be as Creative as Humans? [84.43873277557852]
  理論的には、AIは人間の創造者によって生成されたデータに適切に適合できるという条件の下で、人間と同じくらい創造的になれることを証明しています。 AIの創造性に関する議論は、十分な量のデータに適合する能力の問題に縮小されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-03T08:49:12Z)
• Human-AI Coevolution [48.74579595505374]
  Coevolution AIは、人間とAIアルゴリズムが相互に連続的に影響を及ぼすプロセスである。 本稿では,AIと複雑性科学の交点における新たな研究分野の基盤として,Coevolution AIを紹介した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-23T18:10:54Z)
• WenLan 2.0: Make AI Imagine via a Multimodal Foundation Model [74.4875156387271]
  我々は,膨大なマルチモーダル(視覚的・テキスト的)データを事前学習した新しい基礎モデルを開発する。 そこで本研究では,様々な下流タスクにおいて,最先端の成果が得られることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-27T12:25:21Z)

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。