論文の概要: Explicit Cognitive Allocation: A Principle for Governed and Auditable Inference in Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.13443v1
• Date: Mon, 19 Jan 2026 23:00:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-21 22:47:23.087306
• Title: Explicit Cognitive Allocation: A Principle for Governed and Auditable Inference in Large Language Models
• Title（参考訳）: 明示的認知的割当:大規模言語モデルにおけるオーディタブル推論の原理
• Authors: Héctor Manuel Manzanilla-Granados, Zaira Navarrete-Cazales, Miriam Pescador-Rojas, Tonahtiu Ramírez-Romero,
• Abstract要約: 本稿では,AI支援推論の原理である明示的認知割当を導入する。 我々は、この原理を、推論を探索とフレーミングの異なる段階に整理するアーキテクチャであるCognitive Universal Agent(CUA)でインスタンス化する。
• 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 rapid adoption of large language models (LLMs) has enabled new forms of AI-assisted reasoning across scientific, technical, and organizational domains. However, prevailing modes of LLM use remain cognitively unstructured: problem framing, knowledge exploration, retrieval, methodological awareness, and explanation are typically collapsed into a single generative process. This cognitive collapse limits traceability, weakens epistemic control, and undermines reproducibility, particularly in high-responsibility settings. We introduce Explicit Cognitive Allocation, a general principle for structuring AI-assisted inference through the explicit separation and orchestration of epistemic functions. We instantiate this principle in the Cognitive Universal Agent (CUA), an architecture that organizes inference into distinct stages of exploration and framing, epistemic anchoring, instrumental and methodological mapping, and interpretive synthesis. Central to this framework is the notion of Universal Cognitive Instruments (UCIs), which formalize heterogeneous means, including computational, experimental, organizational, regulatory, and educational instruments, through which abstract inquiries become investigable. We evaluate the effects of explicit cognitive and instrumental allocation through controlled comparisons between CUA-orchestrated inference and baseline LLM inference under matched execution conditions. Across multiple prompts in the agricultural domain, CUA inference exhibits earlier and structurally governed epistemic convergence, higher epistemic alignment under semantic expansion, and systematic exposure of the instrumental landscape of inquiry. In contrast, baseline LLM inference shows greater variability in alignment and fails to explicitly surface instrumental structure.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の急速な採用により、科学的、技術的、組織的な領域にまたがる新たなAI支援推論が可能になった。 問題フレーミング、知識探索、検索、方法論的認識、説明は一般的に単一の生成過程に崩壊する。 この認知的崩壊は、トレーサビリティを制限し、てんかんのコントロールを弱め、特に高責任な環境での再現性を弱める。 本稿では,認知機能の明示的な分離とオーケストレーションを通じて,AI支援推論を構築するための一般的な原理である明示的認知割当を紹介する。 我々はこの原理を、探索とフレーミングの異なる段階に推論を整理するアーキテクチャであるCognitive Universal Agent(CUA)においてインスタンス化する。 この枠組みの中心にあるのがユニバーサル認知機器(UCIs)の概念であり、計算、実験、組織、規制、教育などの異質な手段を形式化し、抽象的な問合せが調査可能である。 我々は, CUA-orchestrated inferenceとベースラインLEM inferenceの制御された比較により, 明示的な認知的・楽器的アロケーションの効果を評価する。 農業領域における複数のプロンプトにまたがって、CUA推論は、より早く、構造的に支配されたてんかんの収束、意味的拡張下でのより高いてんかんのアライメント、調査の機器的景観の体系的な露出を示す。 対照的に、ベースラインLLM推論はアライメントのばらつきが大きく、機器構造を明示的に表すのに失敗する。

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