論文の概要: The Vibe-Automation of Automation: A Proactive Education Framework for Computer Science in the Age of Generative AI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.08295v1
• Date: Mon, 09 Feb 2026 06:02:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-10 20:26:25.08101
• Title: The Vibe-Automation of Automation: A Proactive Education Framework for Computer Science in the Age of Generative AI
• Title（参考訳）: Vibe-Automation of Automation: 生成AI時代のコンピュータサイエンスのためのプロアクティブな教育フレームワーク
• Authors: Ilya Levin,
• Abstract要約: 生成人工知能(GenAI)は、コンピュータ科学における質的な変化を表す。 GenAIは、事前に定義された客観的メトリクスを最適化するのではなく、コンテキスト、セマンティック、コヒーレンスをナビゲートすることで動作する。 本稿では,3つの分析レベルと3つの行動領域にまたがる概念的枠組みを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7252027234425333
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The emergence of generative artificial intelligence (GenAI) represents not an incremental technological advance but a qualitative epistemological shift that challenges foundational assumptions of computer science. Whereas machine learning has been described as the automation of automation, generative AI operates by navigating contextual, semantic, and stylistic coherence rather than optimizing predefined objective metrics. This paper introduces the concept of Vibe-Automation to characterize this transition. The central claim is that the significance of GenAI lies in its functional access to operationalized tacit regularities: context-sensitive patterns embedded in practice that cannot be fully specified through explicit algorithmic rules. Although generative systems do not possess tacit knowledge in a phenomenological sense, they operationalize sensitivities to tone, intent, and situated judgment encoded in high-dimensional latent representations. On this basis, the human role shifts from algorithmic problem specification toward Vibe-Engineering, understood as the orchestration of alignment and contextual judgment in generative systems. The paper connects this epistemological shift to educational and institutional transformation by proposing a conceptual framework structured across three analytical levels and three domains of action: faculty worldview, industry relations, and curriculum design. The risks of mode collapse and cultural homogenization are briefly discussed, emphasizing the need for deliberate engagement with generative systems to avoid regression toward synthetic uniformity.
• Abstract（参考訳）: 生成人工知能(GenAI)の出現は、漸進的な技術進歩ではなく、コンピュータ科学の基礎的な仮定に挑戦する質的な認識論的シフトを表している。 機械学習は自動化の自動化として説明されているが、生成AIは事前に定義された客観的メトリクスを最適化するのではなく、文脈的、意味的、スタイリスティックなコヒーレンスをナビゲートすることによって機能する。 本稿では,この遷移を特徴付けるために,バイブオートマチックの概念を紹介する。 中心的な主張は、GenAIの重要性は、運用された暗黙の規則に機能的にアクセスできることである。 生成系は現象学的な意味で暗黙的な知識を持っていないが、高次元の潜在表現で符号化されたトーン、意図、位置の判断に対する感受性を運用している。 この観点から、人間の役割は、アルゴリズム上の問題仕様から、生成システムにおけるアライメントと文脈的判断のオーケストレーションとして理解された、バイブエンジニアリングへとシフトする。 本論文は,3つの分析レベルと3つのアクション領域(学部世界観,産業関係,カリキュラムデザイン)にまたがる概念的枠組みを提案することによって,教育・制度的変革への認識論的転換を結び付けるものである。 モード崩壊と文化的均質化のリスクを概説し、合成均一性への回帰を避けるために、生産システムとの意図的に関与の必要性を強調した。

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