論文の概要: Managing Ambiguity: A Proof of Concept of Human-AI Symbiotic Sense-making based on Quantum-Inspired Cognitive Mechanism of Rogue Variable Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.15325v1
• Date: Wed, 17 Dec 2025 11:23:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-18 17:06:26.955304
• Title: Managing Ambiguity: A Proof of Concept of Human-AI Symbiotic Sense-making based on Quantum-Inspired Cognitive Mechanism of Rogue Variable Detection
• Title（参考訳）: 経営曖昧性:ローグ可変検出の量子誘発認知機構に基づく人間とAIの共生感覚形成概念の証明
• Authors: Agnieszka Bienkowska, Jacek Malecki, Alexander Mathiesen-Ohman, Katarzyna Tworek,
• Abstract要約: この研究は、あいまいさを一級構成とすることで管理理論に寄与する。 VUCA環境における組織的レジリエンスに対する人間-AI共生の実践的価値を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.146761527401424
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Organizations increasingly operate in environments characterized by volatility, uncertainty, complexity, and ambiguity (VUCA), where early indicators of change often emerge as weak, fragmented signals. Although artificial intelligence (AI) is widely used to support managerial decision-making, most AI-based systems remain optimized for prediction and resolution, leading to premature interpretive closure under conditions of high ambiguity. This creates a gap in management science regarding how human-AI systems can responsibly manage ambiguity before it crystallizes into error or crisis. This study addresses this gap by presenting a proof of concept (PoC) of the LAIZA human-AI augmented symbiotic intelligence system and its patented process: Systems and Methods for Quantum-Inspired Rogue Variable Modeling (QRVM), Human-in-the-Loop Decoherence, and Collective Cognitive Inference. The mechanism operationalizes ambiguity as a non-collapsed cognitive state, detects persistent interpretive breakdowns (rogue variables), and activates structured human-in-the-loop clarification when autonomous inference becomes unreliable. Empirically, the article draws on a three-month case study conducted in 2025 within the AI development, involving prolonged ambiguity surrounding employee intentions and intellectual property boundaries. The findings show that preserving interpretive plurality enabled early scenario-based preparation, including proactive patent protection, allowing decisive and disruption-free action once ambiguity collapsed. The study contributes to management theory by reframing ambiguity as a first-class construct and demonstrates the practical value of human-AI symbiosis for organizational resilience in VUCA environments.
• Abstract（参考訳）: 組織は、ボラティリティ、不確実性、複雑さ、あいまいさ(VUCA)を特徴とする環境の中でますます活動し、初期の変化の指標は弱い、断片化された信号としてしばしば現れる。 人工知能(AI)は、管理上の意思決定をサポートするために広く使われているが、ほとんどのAIベースのシステムは、予測と解決のために最適化され続けており、曖昧さの条件下では、早期に解釈的クロージャが発生する。 これは、ヒューマンAIシステムがエラーや危機に陥る前に、あいまいさを責任を持って管理する方法について、マネジメント科学のギャップを生じさせる。 本研究は,LAIZA人工共生インテリジェンスシステムの概念実証(PoC)とその特許プロセスとして,量子インスパイアされたローグ変数モデリング(QRVM),ヒューマン・イン・ザ・ループ・デコヒーレンス(Human-in-the-Loop Decoherence),集合認知推論(Collective Cognitive Inference)を提案する。 このメカニズムは、アンビグニティを非崩壊認知状態として運用し、永続的な解釈的破壊(ローグ変数)を検出し、自律的推論が信頼できないときに、構造化された人間のループ内明確化を活性化する。 記事では、従業員の意図や知的財産の境界を取り巻く曖昧さの長期化を含む、2025年にAI開発で実施された3ヶ月のケーススタディを実証的に取り上げている。 これらの結果から,解釈型複数保存による早期シナリオベースの準備が可能であり,不明瞭度が崩壊すると,決定的かつ破壊的行動が可能であることがわかった。 この研究は、あいまいさを一級構成とすることで管理理論に寄与し、VUCA環境における組織的レジリエンスに対する人間-AI共生の実践的価値を実証する。

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