論文の概要: Position: AI Must Become Planet-Centered, Not Just Human-Centered

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.13704v1
• Date: Tue, 09 Jun 2026 13:59:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-15 16:00:42.502826
• Title: Position: AI Must Become Planet-Centered, Not Just Human-Centered
• Title（参考訳）: AIは惑星中心で、人間中心ではない
• Authors: Maria Perez-Ortiz,
• Abstract要約: 惑星中心のアプローチはシステム思考に根ざし、地球を人間が参加する相互に繋がったものとして扱う。 惑星中心のアプローチはシステム思考に根ざし、地球を人間が参加する相互に繋がったものとして扱う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.2842794675894731
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This position paper argues that contemporary AI paradigms are insufficient for supporting complex global goals and introduces Planet-Centered AI (PCAI) as a design philosophy and research agenda that reorients AI toward planetary-scale socio-ecological systems and their long-term trajectories. A planet-centered approach is grounded in systems thinking, treating Earth as an interconnected whole of which humans are part. We diagnose recurring limitations across AI frameworks, many of which remain human-centered, and show why these become especially consequential under current planetary conditions characterized by systemic risk, non-stationarity, and deep uncertainty. We then articulate how PCAI reshapes the AI lifecycle, from problem formulation and model design to evaluation and deployment, by emphasizing alignment with global agendas, developing system-aware AI foundations, trajectory-oriented evaluation, and monitorability. Finally, we advance a falsifiable claim: AI systems optimized without explicit consideration of systemic consequences are more likely to exacerbate systemic instability than to mitigate it.
• Abstract（参考訳）: このポジションペーパーでは、現代のAIパラダイムは複雑なグローバル目標を支援するには不十分であり、惑星規模の社会生態システムとその長期的軌道にAIを順応する設計哲学と研究課題として、Planet-Centered AI(PCAI)を導入している。 惑星中心のアプローチはシステム思考に根ざし、地球を人間が参加する相互に繋がったものとして扱う。 我々は、AIフレームワーク全体で繰り返し発生する制限を診断し、その多くが人間中心のままであり、これらが、現在の惑星条件下で、システム的リスク、非定常性、そして深い不確実性によって特徴づけられるために特に重要になる理由を示している。 次に、グローバルアジェンダとの整合性を強調し、システム対応AI基盤の開発、軌道指向評価、監視可能性を強調することによって、問題定式化やモデル設計から評価と展開に至るまで、PCAIがAIライフサイクルをどのように再評価するかを明確にする。 システム的結果の明示的な考慮なしに最適化されたAIシステムは、それを緩和するよりも、システム的不安定性を悪化させる可能性が高い。

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