論文の概要: Identifying Barriers Hindering the Acceptance of Generative AI as a Work Associate, measured with the new AGAWA scale

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.23373v1
• Date: Mon, 29 Dec 2025 11:08:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-30 22:37:30.471883
• Title: Identifying Barriers Hindering the Acceptance of Generative AI as a Work Associate, measured with the new AGAWA scale
• Title（参考訳）: 新しいAgawaスケールで測定した作業員としての生成AIの受容を阻害する障壁の同定
• Authors: Łukasz Sikorski, Albert Łukasik, Jacek Matulewski, Arkadiusz Gut,
• Abstract要約: 世代AI(GenAI)に対する今日の学生の態度は、今後数年間の職場における採用に大きな影響を与えるだろう。 我々は,GenAIを利用した人工エージェントに対する態度を計測し,同僚として認識するAgawa尺度を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The attitudes of today's students toward generative AI (GenAI) will significantly influence its adoption in the workplace in the years to come, carrying both economic and social implications. It is therefore crucial to study this phenomenon now and identify obstacles for the successful implementation of GenAI in the workplace, using tools that keep pace with its rapid evolution. For this purpose, we propose the AGAWA scale, which measures attitudes toward an artificial agent utilising GenAI and perceived as a coworker. It is partially based on the TAM and UTAUT models of technology acceptance, taking into account issues that are particularly important in the context of the AI revolution, namely acceptance of its presence and social influence (e.g., as an assistant or even a supervisor), and above all, resolution of moral dilemmas. The advantage of the AGAWA scale is that it takes little time to complete and analyze, as it contains only four items. In the context of such cooperation, we investigated the importance of three factors: concerns about interaction with GenAI, its human-like characteristics, and a sense of human uniqueness, or even superiority over GenAI. An observed manifestation of the attitude towards this technology is the actual need to get help from it. The results showed that positive attitudes toward GenAI as a coworker were strongly associated with all three factors (negative correlation), and those factors were also related to each other (positive correlation). This confirmed the relationship between affective and moral dimensions of trust towards AI and attitudes towards generative AI at the workplace.
• Abstract（参考訳）: 世代AI(GenAI)に対する今日の学生の態度は、今後数年間の職場における採用に大きく影響し、経済と社会の両方に影響を及ぼすだろう。 そのため、この現象を現在研究し、その急速な進化に追随するツールを用いて、職場でのGenAI導入の成功の障害を特定することが重要である。 そこで本研究では,GenAIを利用したAIエージェントに対する態度を計測し,同僚として認識するAgawa尺度を提案する。 部分的には、AI革命の文脈において特に重要な問題、すなわち、その存在と社会的影響(例えば、助手や監督官として)の受け入れ、そして何よりも、道徳的ジレンマの解決を考慮して、TAMとUTAUTの技術の受容モデルに基づいている。 香川スケールの利点は、4項目のみを含むため、完成・分析にはほとんど時間がかからない点である。 このような協力の文脈において、GenAIとの相互作用に対する懸念、その人間的な特徴、人間の独特さの感覚、さらにはGenAIよりも優越性という3つの要因について検討した。 この技術に対する態度が目覚ましいのは、実際にそれから助けを得る必要があることだ。 その結果、同僚としてのGenAIに対する肯定的な態度は3つの要因(負の相関)全てと強く関連しており、それらの要因も相互に関連していた(正の相関)。 これにより、職場におけるAIに対する信頼の感情的次元と道徳的次元と生成的AIに対する態度の関係が確認された。

関連論文リスト

• Generative AI and Creativity: A Systematic Literature Review and Meta-Analysis [20.57872238271025]
  我々は、GenAIが創造的タスクのパフォーマンスに与える影響を評価するためのメタ分析を行う。 この結果から,GenAIとヒトの創造性に有意な差は認められなかった。 GenAIは、人間とGenAIのコラボレーションにおけるアイデアの多様性に有意な悪影響を及ぼす。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-22T19:39:10Z)
• Generative to Agentic AI: Survey, Conceptualization, and Challenges [1.8592384822257952]
  Generative AI(GenAI)に基づくエージェント人工知能(AI) これはAIの進化における次の大きなステップであり、より強力な推論と相互作用能力を持つ。 Agentic AIとGenAIの区別はいまだにあまり理解されていない。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-26T09:47:00Z)
• Engineering Educators' Perspectives on the Impact of Generative AI in Higher Education [4.06279597585806]
  本研究は, 生産型AIの活用と展望について, 工学教育者を対象にした調査から得られた知見を報告する。 我々は、GenAIの利用と快適性、GenAIに対する全体的な視点、教育、学習、研究にGenAIを使うことの課題と潜在的害について質問し、彼らの教室でのGenAIの使用と統合に対するアプローチが、GenAIの経験とそれに対する認識に影響を与えているかどうかを検討した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-01T21:29:53Z)
• Position: Evaluating Generative AI Systems Is a Social Science Measurement Challenge [78.35388859345056]
  我々は,MLコミュニティが,GenAIシステム評価のための計測機器を開発する際に,社会科学の学習と図面の恩恵を受けることを論じる。 我々は,GenAIシステムの能力,行動,および影響に関する概念を測定するための,社会科学からの計測理論に基づく4段階の枠組みを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-01T21:09:51Z)
• Aligning Generalisation Between Humans and Machines [74.120848518198]
  AI技術は、科学的発見と意思決定において人間を支援することができるが、民主主義と個人を妨害することもある。 AIの責任ある使用と人間-AIチームへの参加は、AIアライメントの必要性をますます示している。 これらの相互作用の重要かつしばしば見落とされがちな側面は、人間と機械が一般化する異なる方法である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-23T18:36:07Z)
• "I Am the One and Only, Your Cyber BFF": Understanding the Impact of GenAI Requires Understanding the Impact of Anthropomorphic AI [55.99010491370177]
  我々は、人為的AIの社会的影響をマッピングしない限り、生成AIの社会的影響を徹底的にマッピングすることはできないと論じる。 人為的AIシステムは、人間のように知覚されるアウトプットを生成する傾向が強まっている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-11T04:57:41Z)
• Measuring Human Contribution in AI-Assisted Content Generation [66.06040950325969]
  本研究は,AIによるコンテンツ生成における人間の貢献度を測定する研究課題を提起する。 人間の入力とAI支援出力の自己情報に対する相互情報を計算することにより、コンテンツ生成における人間の比例情報貢献を定量化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-27T05:56:04Z)
• Teacher agency in the age of generative AI: towards a framework of hybrid intelligence for learning design [0.0]
  ジェネレーティブAI(genAI)は、異なる目的のために教育で使用されている。 教員の視点からは、ジェネシスはデザインの学習などの活動を支援することができる。 しかし、GenAIは教師の力不足により、専門職に悪影響を及ぼす可能性がある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-09T08:28:05Z)

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。