論文の概要: Some hypotheses on how chatbots work in problem-solving-driven conversations. Large Language Models as confirmation of the Innovation Illusion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.07722v1
• Date: Fri, 05 Jun 2026 16:04:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-09 14:42:05.365892
• Title: Some hypotheses on how chatbots work in problem-solving-driven conversations. Large Language Models as confirmation of the Innovation Illusion
• Title（参考訳）: 問題解決型会話におけるチャットボットの動作に関する仮説 : イノベーションイリュージョンの確認としての大規模言語モデル
• Authors: S. F. M. van Vlijmen, H. D. Lethe,
• Abstract要約: 我々の議論は認知言語学、神経心理学、心理学に基づいている。 基本的なチャットボットは、単純なインタフェースを持つLarge Language Model (LLM) で構成されていると仮定される。 主な成果は、いわゆる比喩的問題伝播に基づく人間の理解と思考の記述である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: This article offers a perspective on the nature of chatbots as genuine conversation partners when discussing problems in relation to their solutions. What can chatbots do and what can't they do, and how can this be explained? Our argument draws on Aggregation Dynamics, Cognitive Linguistics, Neuropsychology and Psychology. Our argument focuses on basic chatbots in the hope of thereby making statements about the core functionality of more advanced chatbots. Basic chatbots are assumed to consist of a Large Language Model (LLM) with a simple interface. The main results are: a description of human understanding and thinking based on so-called metaphorical problem propagations; the hypothesis that text dataset used for training LLMs have specific characteristics and that these text datasets only partially imitate human thinking and understanding; the hypothesis that the LLM training process encodes artificial metaphorical problem propagations into an LLM from these datasets; our conclusion that a basic chatbot cannot be a thinking partner capable of matching humans; our conclusion that further development of the Large Language Model will not lead to this either. Yann LeCun states: "Animals and humans exhibit learning abilities and understandings of the world that are far beyond the capabilities of current AI and machine learning (ML) systems." Our conclusions are in line with this. LeCun's vision and ours are at odds with the optimism of Big Tech. That does not alter the fact that chatbots exist, that they are being used on a massive scale, by both individuals and organisations, and that it is therefore socially and politically important to understand them. Our article aims to contribute to the discussion on the functioning, benefits and drawbacks of chatbots. We have not yet encountered the approach we used to arrive at our conclusions in our research into how chatbots work.
• Abstract（参考訳）: 本稿は、チャットボットが真の会話相手として、そのソリューションに関する問題を議論する際に、その性質について考察する。 チャットボットに何ができるのか、何ができないのか、どうやって説明できるのか? 我々の議論は、集約ダイナミクス、認知言語学、神経心理学、心理学に焦点をあてている。 われわれの主張は、より高度なチャットボットの中核機能に関する言明を期待する、基本的なチャットボットに焦点を当てている。 基本的なチャットボットは、単純なインタフェースを持つLarge Language Model (LLM) で構成されていると仮定される。 主な成果は、いわゆる比喩的問題伝播に基づく人間の理解と思考の説明、LLMの訓練に使用されるテキストデータセットが特定の特徴を持ち、これらのテキストデータセットが部分的に人間の思考と理解を模倣しているという仮説、LLMトレーニングプロセスがこれらのデータセットからLLMに人工的な比喩的問題伝播を符号化しているという仮説、基本的チャットボットは人間をマッチングできる思考パートナーにはならないという結論、Large Language Modelのさらなる開発はこれにもたらさないという結論である。 アニマルと人間は、現在のAIと機械学習(ML)システムの能力をはるかに超える、世界の学習能力と理解を示します。 私たちの結論はこれと一致している。 LeCunのビジョンと私たちのビジョンは、Big Techの楽観主義とは相容れない。 これは、チャットボットが存在すること、チャットボットが個人と組織の両方で大規模に使われていること、そしてそれらを理解することが社会的、政治的に重要であるという事実を変えるものではない。 本稿は,チャットボットの機能,メリット,欠点に関する議論に貢献することを目的としている。 チャットボットの動作に関する私たちの研究で、私たちの結論にたどり着いたアプローチには、まだ遭遇していません。

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