論文の概要: Self++: Co-Determined Agency for Human--AI Symbiosis in Extended Reality
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.28306v1
- Date: Mon, 30 Mar 2026 11:32:23 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-31 23:18:45.359985
- Title: Self++: Co-Determined Agency for Human--AI Symbiosis in Extended Reality
- Title（参考訳）: Self++: 拡張現実における人間-AI共生のための共同決定機関
- Authors: Thammathip Piumsomboon,
- Abstract要約: Self++は、拡張現実における人間-AI共生のための設計青写真である。
それは、ますます有能なAIエージェントの恩恵を受けながら、人間のオーサシップを保っている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.144559586927207
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Self++ is a design blueprint for human-AI symbiosis in extended reality (XR) that preserves human authorship while still benefiting from increasingly capable AI agents. Because XR can shape both perceptual evidence and action, apparently 'helpful' assistance can drift into over-reliance, covert persuasion, and blurred responsibility. Self++ grounds interaction in two complementary theories: Self-Determination Theory (autonomy, competence, relatedness) and the Free Energy Principle (predictive stability under uncertainty). It operationalises these foundations through co-determination, treating the human and the AI as a coupled system that must keep intent and limits legible, tune support over time, and preserve the user's right to endorse, contest, and override. These requirements are summarised as the co-determination principles (T.A.N.): Transparency, Adaptivity, and Negotiability. Self++ organises augmentation into three concurrently activatable overlays spanning sensorimotor competence support (Self: competence overlay), deliberative autonomy support (Self+: autonomy overlay), and social and long-horizon relatedness and purpose support (Self++: relatedness and purpose overlay). Across the overlays, it specifies nine role patterns (Tutor, Skill Builder, Coach; Choice Architect, Advisor, Agentic Worker; Contextual Interpreter, Social Facilitator, Purpose Amplifier) that can be implemented as interaction patterns, not personas. The contribution is a role-based map for designing and evaluating XR-AI systems that grow capability without replacing judgment, enabling symbiotic agency in work, learning, and social life and resilient human development.
- Abstract（参考訳）: Self++は、拡張現実(XR)における人間-AI共生のための設計青写真であり、より有能なAIエージェントの恩恵を受けながら、人間の著者を保護している。
XRは知覚的証拠と行動の両方を形作ることができるため、明らかに「恐ろしい」援助は過度な信頼、秘密の説得、曖昧な責任へと流れ込む可能性がある。
自己++は、自己決定理論(自律性、能力、関連性)と自由エネルギー原理(不確実性の下で予測的安定性)の2つの相補的理論の相互作用を基礎としている。
共同決定を通じてこれらの基盤を運用し、人間とAIを結合システムとして扱い、意図と制限を正当に保ち、時間の経過とともにサポートを調整し、ユーザの支持、コンテスト、オーバーライドの権利を維持する必要がある。
これらの要件は、共決定原則(T.A.N.: Transparency, Adaptivity, Negotiability)として要約される。
Self++は、感覚運動能力のサポート(Self: competence overlay)、熟考的自律サポート(Self+: autonomy overlay)、社会的および長期的関連性および目的サポート(Self++: relatedness and purpose overlay)の3つの同時実行可能なオーバーレイに編成する。
オーバーレイ全体では、対話パターンとして実装可能な9つの役割パターン(チュートリアル、スキルビルダー、コーチ、選択アーキテクト、アドバイザー、エージェントワーカー、コンテキストインタプリタ、ソーシャルファシリテータ、目的増幅器)を指定する。
コントリビューションはXR-AIシステムの設計と評価のためのロールベースのマップであり、判断を置き換えることなく能力を高め、仕事、学習、社会生活における共生的エージェンシーとレジリエントな人間開発を可能にする。
関連論文リスト
- AI as Teammate or Tool? A Review of Human-AI Interaction in Decision Support [0.514825619161626]
現在のAIシステムは、説明可能性中心の設計への過度な依存のため、主に受動的である。
AIをアクティブなチームメイトに移行するには、適応的でコンテキスト対応のインタラクションが必要です。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-01-26T19:18:50Z) - Epistemology gives a Future to Complementarity in Human-AI Interactions [42.371764229953165]
相補性とは、AIシステムによって支えられた人間は、意思決定プロセスにおいて単独でより優れる、という主張である。
我々は,人間とAIの相互作用が信頼できる過程であることを示す証拠として,相補性の歴史的事例が機能すると主張している。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-01-14T21:04:28Z) - Significant Other AI: Identity, Memory, and Emotional Regulation as Long-Term Relational Intelligence [0.0]
この原稿は、リレーショナルAIの新しいドメインとして、意味のある他の人工知能(SO-AI)を紹介している。
心理学的・社会学的理論を合成してSO関数を定義し、SO-AIの要件を導出する。
人為的インタフェース,関係認知層,ガバナンス層からなる概念的アーキテクチャを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-11-29T09:52:59Z) - From Augmentation to Symbiosis: A Review of Human-AI Collaboration Frameworks, Performance, and Perils [0.8629912408966147]
人間中心AIのスーパーツール」と共生知能の相互適応モデルについて研究した。
我々は、AIが内部化された認知コンポーネントとして機能するときに、永続的な利益が生じることを疑問視する、拡張自己と二重プロセス理論を一体化したフレームワークで締めくくります。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-11-07T19:11:33Z) - A Pragmatic View of AI Personhood [45.069027101429704]
エージェント人工知能は、新しいタイプの人格の「カンブリア爆発」を引き起こすように設定されている。
本稿では,この多角化をナビゲートするための実用的枠組みを提案する。
我々は、この伝統的なバンドルは、異なるコンテキストに対する好ましくないソリューションを作成することができると論じる。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-10-30T11:36:34Z) - Toward a Theory of Agents as Tool-Use Decision-Makers [89.26889709510242]
真の自律性は、エージェントが、彼らが知っていること、必要なこと、そしてその知識を効率的に獲得する方法を統治する、一貫性のある疫学の枠組みに根ざす必要がある、と我々は主張する。
本研究では,内的推論と外的行動を等価な疫学ツールとして扱う統一理論を提案し,エージェントが内観と相互作用を体系的に調整することを可能にする。
この視点は、エージェントの設計を単なるアクションエグゼクタから知識駆動インテリジェンスシステムにシフトさせ、適応的で効率的でゴール指向の行動が可能な基礎エージェントを構築するための原則化された道筋を提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-06-01T07:52:16Z) - Generative AI for Autonomous Driving: Frontiers and Opportunities [145.6465312554513]
この調査は、自律運転スタックにおけるGenAIの役割の包括的合成を提供する。
まず、VAE、GAN、拡散モデル、および大規模言語モデルを含む、現代の生成モデリングの原則とトレードオフを蒸留することから始めます。
我々は、合成データ一般化、エンドツーエンド駆動戦略、高忠実なデジタルツインシステム、スマートトランスポートネットワーク、具体化されたAIへのクロスドメイン転送など、実用的な応用を分類する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-05-13T17:59:20Z) - Stochastic, Dynamic, Fluid Autonomy in Agentic AI: Implications for Authorship, Inventorship, and Liability [0.2209921757303168]
エージェントAIシステムは、暗黙の学習を通じて戦略を適応し、自律的に目標を追求する。
人間と機械の貢献は、相互に絡み合った創造的なプロセスに不可避的に絡まってしまう。
法律と政策の枠組みは、人間と機械の貢献を機能的に同等に扱う必要があるかもしれないと我々は主張する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-04-05T04:44:59Z) - Building Knowledge from Interactions: An LLM-Based Architecture for Adaptive Tutoring and Social Reasoning [42.09560737219404]
大規模言語モデルは、人間のようなコミュニケーションにおいて有望であるが、そのスタンドアロンの使用は、メモリ制約とコンテキストの不整合によって妨げられている。
この研究は、LLMに基づく社会的・タスク指向のヒューマンロボットインタラクションにおける自律的意思決定を強化する、マルチモーダルで認知にインスパイアされたフレームワークを提示する。
自律性とパーソナライゼーションをさらに強化するために,体験の選択,保存,検索を行うメモリシステムを導入する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-04-02T10:45:41Z) - A Formalisation of the Purpose Framework: the Autonomy-Alignment Problem in Open-Ended Learning Robots [39.94239759860999]
自律性と制御のバランスをとる自律ロボットの設計を支援するための計算フレームワークを提案する。
人間の目的は、人間がロボットに学ばせるか、やらないかを規定する。
このフレームワークは、自律的なアライメント問題を、より難解なサブプロブレムに分解する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-04T22:03:49Z)
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。