論文の概要: The Cost of Perfect English: Pragmatic Flattening and the Erasure of Authorial Voice in L2 Writing Supported by GenAI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.13055v1
• Date: Wed, 13 May 2026 06:26:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-14 23:30:27.844632
• Title: The Cost of Perfect English: Pragmatic Flattening and the Erasure of Authorial Voice in L2 Writing Supported by GenAI
• Title（参考訳）: 完璧な英語のコスト:GenAIの支援によるL2書記におけるプラグマティック・フラットニングと権威音声の消去
• Authors: Ao Liu, Shanhua Zhu,
• Abstract要約: 我々は、文化的に好まれる丁寧さと権威的スタンスを体系的に消去する「実用的平坦化」について検討する。 発見は、セマンティック保存パラドックス内のニュアンスな「次元のばらつき」を明らかにする。 我々は、多言語作家が言語強化にGenAIを使用することを許可するために、将来の指導は誤り訂正を超えて進めなければならないと論じている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8115445236898322
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The integration of Generative AI (GenAI) into language learning offers second language (L2) writers powerful tools for text optimization. However, pursuing native-like fluency often sacrifices sociopragmatic diversity. Investigating "pragmatic flattening" - the systematic erasure of culturally preferred politeness and authorial stance - this study conducts a comparative analysis of argumentative essays by Chinese B2-level university students from the ICNALE corpus. The original texts were polished via the APIs of four leading Large Language Models at a zero-temperature setting for reproducibility. Findings reveal a nuanced "dimensional divergence" within the Semantic Preservation Paradox. While models corrected lexicogrammatical errors and retained propositional meaning, sociopragmatic interventions were bifurcated. In the interactive dimension, all models showed a drastic collapse of dialogic engagement markers, turning negotiated discourse into monologic assertions. Conversely, in the epistemic stance dimension, models showed architecture-based variability: some aggressively scrubbed epistemic markers, while others reinforced tentative hedging as decontextualized algorithmic caution. This confirms that while GenAI enhances accuracy, it systematically overwrites L2 writers' unique rhetorical identities into a homogenized Anglo-American paradigm. We argue that future instruction must move beyond error correction, advocating for Critical AI Literacy to empower multilingual writers to use GenAI for linguistic enhancement while safeguarding sociopragmatic diversity and rhetorical agency.
• Abstract（参考訳）: Generative AI(GenAI)を言語学習に統合することで、テキスト最適化のための第2言語(L2)ライターの強力なツールが提供される。 しかし、ネイティブライクな流布を追求することはしばしば社会プラグマティックな多様性を犠牲にする。 文化的に好まれる礼儀正しさと権威的スタンスを体系的に消去する「プラグマティック・フラットニング」を調査し、中国系B2レベルのICNALEコーパスの学生による議論的エッセイの比較分析を行った。 オリジナルのテキストは再現性のため、ゼロ温度設定で4つの主要な大規模言語モデルのAPIを通して洗練されました。 発見は、セマンティック保存パラドックス内のニュアンスな「次元のばらつき」を明らかにする。 モデルは語彙的誤りを訂正し命題的意味を保ったが、社会プラグマティックな介入は二分岐した。 対話的な次元では、全てのモデルが対話的エンゲージメントマーカーの劇的な崩壊を示し、交渉された言説をモノロジー的主張に転換した。 逆に、疫学的なスタンス次元では、モデルがアーキテクチャに基づく多様性を示しており、中には積極的に除去された疫学マーカーもあれば、非テキスト化されたアルゴリズムの注意として仮のヘッジを補強するものもある。 これは、GenAIが精度を高める一方で、L2ライターのユニークな修辞的アイデンティティを均質化されたアングロ・アメリカンのパラダイムに体系的に上書きすることを確認した。 我々は,今後の指導は誤り訂正を超えて,多言語作家が言語強化にGenAIを活用できるようにし,社会プラグマティックな多様性と修辞的エージェンシーを守りながら,批判的AIリテラシーを推進しなければならないと論じている。

関連論文リスト

• All Languages Matter: Understanding and Mitigating Language Bias in Multilingual RAG [87.74635133954975]
  現在のマルチ言語検索・拡張生成システム(mRAG)は,再ランク付け時に言語バイアスに悩まされていることを示す。 textittextbfLanguage-textbfAgnostic textbfUtility-driven textbfReranker textbfAlignment (LAURA)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-04-22T05:33:06Z)
• Decoding AI Authorship: Can LLMs Truly Mimic Human Style Across Literature and Politics? [0.0]
  本研究では,現在最先端の大規模言語モデル(LLM)が,著名な文学的・政治的人物の著作的署名をエミュレートする能力について検討する。 我々は、変換器に基づく分類(BERT)と解釈可能な機械学習(XGBoost)を組み合わせた補完的枠組みを用いて評価した合成コーパスを作成した。 提案手法は,AI生成テキストと人間認証テキストの相違を評価するために,言語問合せ,単語数マーカー,難易度,可読性指標を統合した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-03-24T13:58:09Z)
• When Meanings Meet: Investigating the Emergence and Quality of Shared Concept Spaces during Multilingual Language Model Training [57.230355403478995]
  本研究では,EuroLLMの事前学習における言語に依存しない概念空間の開発について検討する。 共有概念空間は早期に出現し、洗練され続けていますが、それらとの整合性は言語に依存しています。 従来の作業とは対照的に、細かな手作業分析により、翻訳品質の顕著な向上は、行動の変化を反映していることが判明した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-01-30T11:23:01Z)
• Beyond Instrumental and Substitutive Paradigms: Introducing Machine Culture as an Emergent Phenomenon in Large Language Models [9.785535924216765]
  本研究は,TextbfMachine Cultureを創発的で異なる現象として提案する。 私たちは8つのマルチモーダルタスクで2ドル(Model Origin: US vs. China)の2ドル(Prompt Language: English vs. Chinese)のファクターデザインを採用しました。 LLMは人間の文化をシミュレートするのではなく、創発的な機械文化を示すと結論付けている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-01-23T13:11:28Z)
• Parallel Universes, Parallel Languages: A Comprehensive Study on LLM-based Multilingual Counterfactual Example Generation [49.2073409243885]
  大規模言語モデル(LLM)は、英語の対物生成に優れ、多言語習熟度を示す。 対象言語における直接生成された反事実と6言語間の英訳によって導出されるものの両方について自動評価を行う。 言語間で生成した偽物に一貫して現れる4つの主要なエラーを識別し分類する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-01-01T08:53:49Z)
• Large Language Models and Forensic Linguistics: Navigating Opportunities and Threats in the Age of Generative AI [0.0]
  大規模言語モデル(LLM)は、スケーラブルなコーパス分析と埋め込みベースのオーサシップ属性を実現する強力な分析ツールとして機能する。 近年のスタイリスティックな研究は、LLMが表面のスタイリスティックな特徴を近似できるが、ヒトのライターとの違いが検出可能であることを示唆している。 この論文は、法医学的言語学は科学的に信頼性があり法的に許容されるように、方法論的な再構成を必要とすると結論付けている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-12-07T17:05:31Z)
• Machine-Facing English: Defining a Hybrid Register Shaped by Human-AI Discourse [3.665768771606006]
  マシン・フェーシング・イングリッシュ(MFE)は、AIインターロケータの存在拡大に日々の言語を適応させることによって形成された創発的なレジスタである。 本研究は,ヒトとAIの相互作用が統語的剛性,実践的単純化,超明示的表現を如何に正規化するかを追究する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-29T03:22:39Z)
• A Multilingual Sentiment Lexicon for Low-Resource Language Translation using Large Languages Models and Explainable AI [0.0]
  南アフリカとDRCは、ズールー語、セペディ語、アフリカーンス語、フランス語、英語、ツィルバ語などの言語と共に複雑な言語景観を呈している。 この研究はフランス語とツィルバ語用に設計された多言語辞書を開発し、英語、アフリカーンス語、セペディ語、ズールー語への翻訳を含むように拡張された。 総合的なテストコーパスは、感情を予測するためにトレーニングされた機械学習モデルを使用して、翻訳と感情分析タスクをサポートするために作成される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-06T23:41:18Z)
• Trustworthy Alignment of Retrieval-Augmented Large Language Models via Reinforcement Learning [84.94709351266557]
  検索強化に関して,言語モデルの信頼性に焦点をあてる。 検索強化言語モデルには,文脈的知識とパラメトリック的知識の両方に応じて応答を供給できる本質的な能力があると考えられる。 言語モデルと人間の嗜好の整合性に着想を得て,検索強化言語モデルを外部証拠にのみ依存する状況に整合させるための第一歩を踏み出した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-22T09:25:21Z)
• AM2iCo: Evaluating Word Meaning in Context across Low-ResourceLanguages with Adversarial Examples [51.048234591165155]
  本稿では, AM2iCo, Adversarial and Multilingual Meaning in Contextを提案する。 言語間文脈における単語の意味の同一性を理解するために、最先端(SotA)表現モデルを忠実に評価することを目的としている。 その結果、現在のSotAプリトレーニングエンコーダは人間のパフォーマンスにかなり遅れていることが明らかとなった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-17T20:23:45Z)
• Crossing the Conversational Chasm: A Primer on Multilingual Task-Oriented Dialogue Systems [51.328224222640614]
  大規模な学習済みニューラルネットワークモデルに基づく最新のTODモデルは、データ空腹です。 ToDのユースケースのデータ取得は高価で面倒だ。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-17T15:19:56Z)

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。