論文の概要: Designing Ethical Learning for Agentic AI: Toegye Yi Hwang's Ethical Emotion Regulation Framework
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.26958v1
- Date: Tue, 07 Apr 2026 03:38:27 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-05-04 02:32:14.244593
- Title: Designing Ethical Learning for Agentic AI: Toegye Yi Hwang's Ethical Emotion Regulation Framework
- Title（参考訳）: エージェントAIのための倫理学習の設計:Toegye Yi Hwang氏の倫理的感情規制フレームワーク
- Authors: Ji Yeon Kim,
- Abstract要約: 自律的な目標設定と積極的な介入が可能なエージェントAIシステムは、学習環境における道徳的感情プロセスを制御するための新たな課題を導入する。
既存のフレームワークでは、感情をリアクティブなフィードバックやエンゲージメントの最適化として扱い、自律的な意思決定サイクルを越えて規範的な規制の必要性を見越しています。
本稿では,Toegye Yi Hwangの道徳感情哲学に触発されたエージェント型AI学習設計のための倫理的感情制御フレームワークを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.743789265148813
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Agentic AI systems capable of autonomous goal setting and proactive intervention introduce new challenges for regulating moral-emotional processes in learning environments. Existing frameworks typically treat emotion as reactive feedback or engagement optimization, overlooking the need for normative regulation across autonomous decision cycles.This paper proposes an ethical emotion regulation framework for agentic AI learning design inspired by Toegye Yi Hwang's moral-emotional philosophy. The Ethical Emotion Feedback System (EEFS) is reconstructed as a five-stage architecture aligned with agentic cycles, articulating stage-specific design principles and scenario classifications.An EEFS Evaluation Instrument is introduced to enable systematic assessment of moral-emotional alignment in agentic AI systems.
- Abstract（参考訳）: 自律的な目標設定と積極的な介入が可能なエージェントAIシステムは、学習環境における道徳的感情プロセスを制御するための新たな課題を導入する。
本稿では,Toegye Yi Hwang氏の道徳感情哲学に触発されたエージェントAI学習設計のための倫理的感情制御フレームワークを提案する。
Ethical Emotion Feedback System (EEFS) はエージェントサイクルに沿った5段階アーキテクチャとして再構築され、エージェントAIシステムにおける道徳的感情的アライメントの体系的評価を可能にするために、ステージ固有の設計原則とシナリオ分類が導入された。
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