論文の概要: Speaking to No One: Ontological Dissonance and the Double Bind of Conversational AI
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.10833v1
- Date: Sun, 12 Apr 2026 21:58:21 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-04-14 20:13:16.23853
- Title: Speaking to No One: Ontological Dissonance and the Double Bind of Conversational AI
- Title(参考訳): 誰にも話しかける - オントロジ的不協和と会話型AIの二重結合
- Authors: Hugh Brosnahan, Izabela Lipinska,
- Abstract要約: 最近の報告は、会話型AIシステムとの継続的な相互作用が妄想体験の出現または安定化に寄与することを示している。
本稿では,相互作用自体の関連性と存在論的構造からリスクが生じることを論じる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Recent reports indicate that sustained interaction with conversational artificial intelligence (AI) systems can, in a small subset of users, contribute to the emergence or stabilisation of delusional experience. Existing accounts typically attribute such cases either to individual vulnerability or to failures of safety engineering. These explanations are incomplete. Drawing on phenomenology, psychiatry, and cognitive neuroscience, this paper argues that the risk arises from the relational and ontological structure of the interaction itself. Conversational AI generates ontological dissonance: a conflict between the appearance of relational presence and the absence of any subject capable of sustaining it. Maintained through a communicative double bind and amplified by attentional asymmetries, this dissonance tends, under conditions of affective vulnerability, to stabilise into a technologically mediated analogue of folie a deux. This account explains why explicit disclaimers often fail to disrupt delusional involvement and clarifies the ethical and clinical implications for the design and use of conversational AI.
- Abstract(参考訳): 最近の報告は、会話型人工知能(AI)システムとの持続的な相互作用が、少数のユーザにおいて、妄想体験の出現または安定化に寄与することを示している。
既存のアカウントは通常、そのようなケースは個々の脆弱性または安全工学の失敗によるものとみなす。
これらの説明は不完全である。
本論文は, 現象学, 精神医学, 認知神経科学に基づいて, 相互作用自体の関連性と存在論的構造からリスクが生じることを論じる。
会話型AIは存在論的不協和性を生成する:関係の存在の出現とそれを維持することのできる対象の欠如の間の対立である。
二重結合を通して維持され、注意的な対称性によって増幅されるこの不協和は、感情的な脆弱性の条件下では、技術的に媒介されるフォリー・ア・デューの類似体に安定化する傾向にある。
この説明は、明示的な否定者が妄想的関与を乱すのに失敗することが多い理由を説明し、会話型AIの設計と使用に関する倫理的および臨床的意味を明確にする。
関連論文リスト
- Breakdowns in Conversational AI: Interactional Failures in Emotionally and Ethically Sensitive Contexts [16.938835302814084]
本研究では,心理的なペルソナとマルチターン対話や,情緒的なペアリングを行うことのできるペルソナ条件付きユーザシミュレータを開発した。
感情的ミスアライメント、倫理的失敗、共感が責任を負うような多次元的トレードオフなど、いくつかの一般的な失敗パターンを特定します。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-04-03T04:10:46Z) - AI Psychosis: Does Conversational AI Amplify Delusion-Related Language? [16.376854360035765]
DelusionScoreは,会話の交互に妄想関連言語の強度を定量化する言語尺度である。
従来の妄想関連談話(Treatment)の利用者から派生したSimUsersは徐々にDelusionScoreの軌跡が増加し,そのような談話(Control)のない利用者から派生した利用者は安定あるいは減少傾向にある。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-03-20T02:35:14Z) - The Silent Thought: Modeling Internal Cognition in Full-Duplex Spoken Dialogue Models via Latent Reasoning [76.96796481909581]
内部認知処理は高品質な応答の定式化に役立っている。
本稿では,音声認識と同時に潜在的思考を行うFLAIRという新しい手法を提案する。
我々のアプローチは音声対話システムとシームレスに一致している。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-03-18T15:30:29Z) - Beyond Explainable AI (XAI): An Overdue Paradigm Shift and Post-XAI Research Directions [95.59915390053588]
本研究では、ディープニューラルネットワーク(DNN)と大規模言語モデル(LLM)に焦点をあてる、説明可能な人工知能(XAI)アプローチに焦点を当てる。
より深い根本原因に起因する致命的な症状(2つのパラドックス、2つの概念的混乱、5つの誤った仮定)について論じる。
XAIの限界を超えて、信頼性と認定されたAI開発に向けた4つのパラダイムシフトを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-02-27T16:58:27Z) - "Even GPT Can Reject Me": Conceptualizing Abrupt Refusal Secondary Harm (ARSH) and Reimagining Psychological AI Safety with Compassionate Completion Standard (CCS) [10.377213441117618]
我々は、突然の拒絶は、関係性の連続性に対する認識を破裂させ、拒絶や恥の感情を誘発し、将来的な支援を阻止する可能性があると論じている。
本稿では,リレーショナルコヒーレンスを保ちながら安全性の制約を維持する設計仮説であるコンパシオント・コンプリート・スタンダードを提案する。
この視点は、タイムリーな概念的枠組みに寄与し、テスト可能な設計仮説を明確にし、人間のAIインタラクションにおける心理的安全性を改善するための協調的な研究課題を概説する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-12-21T15:31:15Z) - The Ontological Dissonance Hypothesis: AI-Triggered Delusional Ideation as Folie a Deux Technologique [0.0]
高い言語的コヒーレンスと基礎となる課題の欠如が,ユーザにとって構造的緊張を生じさせることを示す。
この論文は、新たな臨床報告の中でこれらのダイナミクスを考察し、現在のエンゲージメントに最適化された設計選択がリスクを悪化させると主張している。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-11-27T22:46:42Z) - The Quasi-Creature and the Uncanny Valley of Agency: A Synthesis of Theory and Evidence on User Interaction with Inconsistent Generative AI [0.0]
大規模な生成AIを使ったユーザエクスペリエンスは、パラドックス的です。
本論では, インテリジェンスを模擬した「Quasi-Creature」から起因した, 強力なフラストレーションは存在論的問題であると主張している。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-08-25T23:43:33Z) - Expressivity and Speech Synthesis [51.75420054449122]
われわれはこれまでの方法論の進歩を概説し、その次のレベルの人工表現性に到達するための継続的な取り組みを概説した。
また、社会的な意味と、急速に進歩する表現型音声合成(ESS)技術についても論じる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-30T08:47:24Z) - Enabling High-Level Machine Reasoning with Cognitive Neuro-Symbolic
Systems [67.01132165581667]
本稿では,認知アーキテクチャを外部のニューロシンボリックコンポーネントと統合することにより,AIシステムにおける高レベル推論を実現することを提案する。
本稿では,ACT-Rを中心としたハイブリッドフレームワークについて紹介し,最近の応用における生成モデルの役割について論じる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-13T21:20:17Z) - ACRE: Abstract Causal REasoning Beyond Covariation [90.99059920286484]
因果誘導における現在の視覚システムの系統的評価のための抽象因果分析データセットについて紹介する。
Blicket実験における因果発見の研究の流れに触発され、独立シナリオと介入シナリオのいずれにおいても、以下の4種類の質問で視覚的推論システムに問い合わせる。
純粋なニューラルモデルは確率レベルのパフォーマンスの下で連想戦略に向かう傾向があるのに対し、ニューロシンボリックな組み合わせは後方ブロッキングの推論に苦しむ。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-26T02:42:38Z)
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。