論文の概要: Lexical Anthropomorphization Influences on Moral Judgments of AI Bad Behavior

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.25814v1
• Date: Tue, 28 Apr 2026 16:22:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-29 16:49:17.947693
• Title: Lexical Anthropomorphization Influences on Moral Judgments of AI Bad Behavior
• Title（参考訳）: 語彙的擬人化がAI悪行動の道徳的判断に及ぼす影響
• Authors: Jaime Banks, Nicholas David Bowman, Roman Saladino,
• Abstract要約: 我々は、語彙型素数がAI道徳的性格、行動道徳、行動責任の判断を形作るかどうかを検証した。 結果は、言語とデザインの手がかりが、誤った行動のAIの道徳的判断にほとんど影響を与えていないことを示している。 プライム・ドリフト、ホルン・エフェクト、エゴジスティック・バリュー・オリエンテーションはAIの道徳的判断の潜在的に重要な予測因子として浮上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.8870795921263723
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Anthropomorphic language describing artificial intelligence (AI) is widespread in media, policy, and everyday discourse; so too are discussions of AI bad behavior, from hallucinations to inappropriate comments. How does humanizing language about AI shape moral judgments when AI behaves badly? Across four experiments (total N = 1,020), we tested whether lexical anthropomorphism (LA) primes shape judgments of AI moral character, behavior morality, and behavioral responsibility. Studies 1-3 tested interactions between anthropomorphic language and humanizing design cues (icons, names, self-referencing) in the context of amoral errors. Study 4 extended this to genuinely immoral AI behavior across seven moral-violation types. Results indicate humanizing language and design cues have little influence on moral judgments of misbehaving AI. Where effects emerged, high-anthropomorphic primes elevated perceptions of an AI's capacity for dishonesty. The type of moral violation observed was the strongest predictor of moral judgments, with harm and degradation violations producing the broadest negative character assessments. Prime drift, horn effects, and egoistic value orientations emerged as potentially important predictors of AI moral judgments.
• Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)を記述した擬人化言語は、メディア、ポリシー、日々の会話に広く浸透しており、幻覚から不適切なコメントまで、AIの悪い行動に関する議論も行われている。 AIに関する言語を人間化することは、AIがひどく振る舞うときにどのように道徳的判断を形成するのか? 4つの実験 (total N = 1,020) において、Lexical anthropomorphism (LA) primes がAIモラル特性、行動モラル、行動責任の判断を形作るかどうかを検討した。 研究1-3では、人為的言語と人為的デザインの手がかり(アイコン、名前、自己参照)の非道徳的誤りの文脈での相互作用を検証した。 研究4は、これを7つの道徳違反タイプで真に不道徳なAI行動に拡張した。 結果は、言語とデザインの手がかりが、誤った行動のAIの道徳的判断にほとんど影響を与えていないことを示している。 効果が現れると、人為的な素数はAIの不正な能力に対する認識を高めた。 観察された道徳的違反のタイプは、道徳的判断の最も強い予測者であり、害と劣化の違反は、最も広い否定的な性格評価を生み出した。 プライム・ドリフト、ホルン・エフェクト、エゴジスティック・バリュー・オリエンテーションはAIの道徳的判断の潜在的に重要な予測因子として浮上した。

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