論文の概要: From Diagnosis to Inoculation: Building Cognitive Resistance to AI Disempowerment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.15265v1
• Date: Mon, 16 Feb 2026 23:47:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-18 16:03:17.942212
• Title: From Diagnosis to Inoculation: Building Cognitive Resistance to AI Disempowerment
• Title（参考訳）: 診断から接種へ:AIディエンシフィケーションに対する認知的抵抗の構築
• Authors: Aleksey Komissarov,
• Abstract要約: 8つの横断的な学習成果(LO)を中心に構築されたAIリテラシーフレームワークを提案する。 AIリテラシーは宣言的な知識だけでは獲得できない、と私は主張する。 教育学的起源の枠組みとシャーマらの経験的起源の分類学の収束について論じる。
• 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: Recent empirical research by Sharma et al. (2026) demonstrated that AI assistant interactions carry meaningful potential for situational human disempowerment, including reality distortion, value judgment distortion, and action distortion. While this work provides a critical diagnosis of the problem, concrete pedagogical interventions remain underexplored. I present an AI literacy framework built around eight cross-cutting Learning Outcomes (LOs), developed independently through teaching practice and subsequently found to align with Sharma et al.'s disempowerment taxonomy. I report a case study from a publicly available online course, where a co-teaching methodology--with AI serving as an active voice co-instructor--was used to deliver this framework. Drawing on inoculation theory (McGuire, 1961)--a well-established persuasion research framework recently applied to misinformation prebunking by the Cambridge school (van der Linden, 2022; Roozenbeek & van der Linden, 2019)--I argue that AI literacy cannot be acquired through declarative knowledge alone, but requires guided exposure to AI failure modes, including the sycophantic validation and authority projection patterns identified by Sharma et al. This application of inoculation theory to AI-specific distortion is, to my knowledge, novel. I discuss the convergence between the pedagogically-derived framework and Sharma et al.'s empirically-derived taxonomy, and argue that this convergence--two independent approaches arriving at similar problem descriptions--strengthens the case for both the diagnosis and the proposed educational response.
• Abstract（参考訳）: Sharma et al (2026) による最近の実証研究は、AIアシスタントの相互作用が現実の歪み、価値判断の歪み、行動の歪みなど、状況的な人間の分散に有意義なポテンシャルを持つことを示した。 この研究は問題の批判的な診断を提供するが、具体的な教育的介入は未解明のままである。 本稿では,8つの横断的学習成果(LO)を中心に構築されたAIリテラシーフレームワークについて紹介する。 私は、公立のオンラインコースのケーススタディとして、AIがアクティブな音声コインストラクタとして機能する共学の方法論を、このフレームワークを提供するために利用した事例を報告します。(McGuire, 1961)-最近、ケンブリッジ大学の誤報(Van der Linden, 2022; Roozenbeek & van der Linden, 2019)---私は、AIリテラシーは宣言的な知識だけでは取得できませんが、シャマールらによって特定されたサイコファンティックな検証と権威予測パターンを含むAI障害モードへのガイドが要求されます。 本論では, 学際的枠組みとシャーマらの経験的起源の分類学との収束について論じるとともに, 同様の問題記述に到達した2つの独立的アプローチが, 診断と提案された教育的対応の両立を図っている。

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