論文の概要: Dialogical Reasoning Across AI Architectures: A Multi-Model Framework for Testing AI Alignment Strategies

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.20604v1
• Date: Wed, 28 Jan 2026 13:41:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-29 15:46:06.949843
• Title: Dialogical Reasoning Across AI Architectures: A Multi-Model Framework for Testing AI Alignment Strategies
• Title（参考訳）: AIアーキテクチャ間のダイアロジ的推論 - AIアライメント戦略をテストするためのマルチモデルフレームワーク
• Authors: Gray Cox,
• Abstract要約: 本稿では,構造化多モデル対話によるAIアライメント戦略を実証的にテストするための方法論的枠組みを提案する。 我々は、制御問題から対話的推論を通じて発達した関係問題へのアライメントを再構築するアプローチである、ウイルス協調知恵(VCW)を運用する。 Claude, Gemini, GPT-4o を用いて72回の対話を行い, 576,822文字の構造化交換を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper introduces a methodological framework for empirically testing AI alignment strategies through structured multi-model dialogue. Drawing on Peace Studies traditions - particularly interest-based negotiation, conflict transformation, and commons governance - we operationalize Viral Collaborative Wisdom (VCW), an approach that reframes alignment from a control problem to a relationship problem developed through dialogical reasoning. Our experimental design assigns four distinct roles (Proposer, Responder, Monitor, Translator) to different AI systems across six conditions, testing whether current large language models can engage substantively with complex alignment frameworks. Using Claude, Gemini, and GPT-4o, we conducted 72 dialogue turns totaling 576,822 characters of structured exchange. Results demonstrate that AI systems can engage meaningfully with Peace Studies concepts, surface complementary objections from different architectural perspectives, and generate emergent insights not present in initial framings - including the novel synthesis of "VCW as transitional framework." Cross-architecture patterns reveal that different models foreground different concerns: Claude emphasized verification challenges, Gemini focused on bias and scalability, and GPT-4o highlighted implementation barriers. The framework provides researchers with replicable methods for stress-testing alignment proposals before implementation, while the findings offer preliminary evidence about AI capacity for the kind of dialogical reasoning VCW proposes. We discuss limitations, including the observation that dialogues engaged more with process elements than with foundational claims about AI nature, and outline directions for future research including human-AI hybrid protocols and extended dialogue studies.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,構造化多モデル対話によるAIアライメント戦略を実証的にテストするための方法論的枠組みを提案する。 平和研究の伝統、特に利害関係に基づく交渉、紛争の変容、コモンズガバナンスについて、私たちは、コントロール問題から対話的推論を通じて発達した関係問題へのアライメントを再構築するアプローチである、バイラル・コラボレーティブ・ウィズドム(VCW)を運用します。 我々の実験設計では、6つの条件で異なるAIシステムに4つの異なる役割(Proposer、Responder、Monitor、Translator)を割り当て、現在の大規模言語モデルが複雑なアライメントフレームワークと瞬時に関与できるかどうかをテストする。 Claude, Gemini, GPT-4o を用いて72の対話回転を行い, 合計576,822文字の構造交換を行った。 結果は、AIシステムが平和研究の概念に有意義に関わり、異なるアーキテクチャの観点から補完的な反対を表面化し、初期フレーミングに存在しない創発的な洞察を生み出すことを実証している。 Claude氏は検証の課題を強調し、Geminiはバイアスとスケーラビリティを重視し、GPT-4oは実装の障壁を強調した。 このフレームワークは、実装前にストレステストアライメント提案を複製可能な方法で実施する一方で、VCWの提案するダイアログ推論の種類のAI能力に関する予備的な証拠を提供する。 我々は、AIの性質に関する基礎的な主張よりも、対話がプロセス要素とより関わりを持つという観察や、人間-AIハイブリッドプロトコルや拡張対話研究を含む将来の研究の方向性について論じる。

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