論文の概要: Exploratory Responsiveness and Adaptive Rigidity under AI-Assisted Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.10086v1
• Date: Mon, 08 Jun 2026 19:15:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-10 15:40:58.144808
• Title: Exploratory Responsiveness and Adaptive Rigidity under AI-Assisted Optimization
• Title（参考訳）: AI支援最適化における探索的応答性と適応剛性
• Authors: Balaraju Battu,
• Abstract要約: 本稿では,AIによる最適化の下で探索適応の理論を開発する。 我々は、AIシステムの長期適応効果は、探索応答性そのものと予測支援がどのように相互作用するかに大きく依存していると主張している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper develops a theory of exploratory adaptation under AI-assisted optimization. The central argument is that the long-run adaptive effects of AI systems depend critically on how predictive assistance interacts with exploratory responsiveness itself. We formalize this mechanism using a dynamical framework in which cognitive, institutional, and technological systems evolve over rugged epistemic landscapes characterized by multiple locally reinforced configurations. A central state variable in the model is adaptive responsiveness, which measures the capacity of a system to traverse unfamiliar conceptual and institutional trajectories under changing conditions. Under convergent predictive regimes, AI systems substitute for exploratory engagement, reducing adaptive responsiveness and generating metastable trapping, hysteresis, premature convergence, and exploration-collapse dynamics in which systems become locally efficient but globally rigid. The framework also identifies contrasting exploration-enhancing regimes in which AI systems amplify exploratory search, conceptual traversal, and adaptive mobility. The effective substitution parameter is therefore responsiveness-dependent: systems possessing weak exploratory routines are more vulnerable to exploratory substitution, whereas systems already possessing high adaptive responsiveness may use AI assistance to expand exploratory mobility across rugged landscapes. The long-run adaptive effects of AI consequently depend not only on AI capability itself, but also on institutional structure, developmental context, and the architecture of human-machine interaction.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,AIによる最適化の下で探索適応の理論を開発する。 中心的な議論は、AIシステムの長期的適応効果は、探索的応答性そのものと予測的アシストがどのように相互作用するかに批判的に依存する、ということである。 我々はこのメカニズムを,複数の局所的に強化された構成を特徴とする硬質のてんかんの景観上で,認知・制度・技術システムが進化する動的枠組みを用いて定式化する。 モデルにおける中央状態変数は適応応答性であり、変化条件下で不慣れな概念的および制度的軌道を横断するシステムの能力を測定する。 収束予測体制の下では、AIシステムは探索的エンゲージメントを代用し、適応的な応答性を低減し、メタスタブルなトラップ、ヒステリシス、早期収束、そしてシステムが局所的に効率的だがグローバルに厳格になる探索・崩壊ダイナミクスを生成する。 このフレームワークはまた、AIシステムが探索探索、概念的トラバーサル、適応的モビリティを増幅する探索の強化体制と対比する。 そのため、効果的な置換パラメータは応答性に依存しており、弱い探索ルーチンを持つシステムは探索的な置換に対してより脆弱である。 したがって、AIの長期的適応効果は、AI能力そのものだけでなく、制度構造、発達状況、人間と機械の相互作用のアーキテクチャにも依存する。

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