論文の概要: You Are in Control of Your State: Why Human Outcomes Are Controllable Through Causal State Intervention

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.27580v2
• Date: Thu, 28 May 2026 10:36:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-30 02:45:54.829289
• Title: You Are in Control of Your State: Why Human Outcomes Are Controllable Through Causal State Intervention
• Title（参考訳）: あなたが国家をコントロールしている:なぜ人間の成果は因果的状態の干渉によって制御できるのか
• Authors: Suraj Biswas, Saurav Gupta, Pritam Mukherjee,
• Abstract要約: 我々は、状態と重み付けを目標とする介入を通じて、人間の成果が正確にかつ操作的な意味で制御可能であることを論じる。 テスト可能な7つの予測を導き、ステートアウェアシステムに対する6つの運用要件をリストアップし、デジタルヘルス、教育、AIパーソナライゼーション、パーソナルエージェンシーへの影響について議論する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1470070927586018
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: A central puzzle for the behavioural sciences and for human-facing artificial intelligence is the persistence of within-person variability. The same individual, presented with the same observable input, produces different outcomes on different occasions, and different individuals produce divergent outcomes that no observable covariate fully predicts. We argue that this variability belongs in the dynamic latent state of the person, and that human outcomes are controllable in a precise and operational sense through interventions that target the state and its weighting at the moment a decision is being formed. We define a state as the time-indexed weighting vector over the dimensions that govern how an individual's biology, physiology, and neuropsychology process the next event into a decision and an outcome. The relationship between state, decision, and outcome is causal rather than correlational. The weighting vector is dynamic at sub-daily timescales. The conscious channel through which outcomes are reportable is a narrow attentional bottleneck whose contents are themselves state-dependent. Taken together, these claims imply that the outcome of a given event is controllable, conditionally, on the state-trajectory at the time of intervention. We motivate the framework with six strands of established evidence (causal inference, predictive processing, allostasis, attentional bottleneck, chronobiology, computational psychiatry) and a 24-month observational base from a deployed behavioural platform spanning more than 200,000 consented users across four occupational personas (research period 2023 to 2026). We derive seven testable predictions, list six operational requirements for state-aware systems, and discuss implications for digital health, education, AI personalisation, and personal agency.
• Abstract（参考訳）: 行動科学と人間に面した人工知能のための中心的なパズルは、個人内変動の持続性である。 同じ個人が同じ観測可能な入力で示され、異なるタイミングで異なる結果が得られ、異なる個人は観測可能な共変量が完全に予測できない異なる結果を生み出す。 我々は、この変動は人の動的潜伏状態に属しており、人間の成果は、その状態とその重み付けを目標とする介入を通じて、正確にかつ操作的な意味で制御可能であると論じる。 我々は、状態を、個人の生物学、生理学、神経心理学がどのようにして次の事象を決定と結果へと処理するかを規定する次元上の時間インデクシング重み付けベクトルとして定義する。 状態、決定、結果の関係は相関ではなく因果関係である。 重み付けベクトルは1日以下の時間スケールで動的である。 結果が報告可能な意識的なチャネルは、内容自体が状態に依存している狭い注意ボトルネックである。 まとめると、これらの主張は、あるイベントの結果が、介入時の状態軌道上で、条件付きで制御可能であることを示唆している。 我々は,6つの確立されたエビデンス(因果推論,予測処理,アロスタシス,注意ボトルネック,クロノビオロジー,計算心理学)と,4つの職業的ペルソナ(2023～2026)にまたがる20万人以上の同意ユーザを対象とした,デプロイされた行動プラットフォームから24ヶ月の観察ベースをモチベーションとした。 テスト可能な7つの予測を導き、ステートアウェアシステムに対する6つの運用要件をリストアップし、デジタルヘルス、教育、AIパーソナライゼーション、パーソナルエージェンシーへの影響について議論する。

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