論文の概要: The Silent Cost of Artificial Intelligence Assistance: A Theory of Autonomy Surrender, the Recovery Mechanism, and the Restoration of Human Agency

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.13962v1
• Date: Thu, 11 Jun 2026 22:56:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-15 16:00:42.675204
• Title: The Silent Cost of Artificial Intelligence Assistance: A Theory of Autonomy Surrender, the Recovery Mechanism, and the Restoration of Human Agency
• Title（参考訳）: 人工知能支援の無能なコスト:自律性サーレンダーの理論、回復メカニズム、人事の復元
• Authors: Ancuta Margondai, Julie Rader, Emma Rader, Sara Willox, Mustapha Mouloua,
• Abstract要約: 人工知能の人間による意思決定環境への統合は、これまで未定のコストをもたらした。 本稿では,認知的帯域幅の枯渇によって引き起こされる自律降伏の理論モデルについて述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The integration of artificial intelligence into human decision-making environments has introduced a previously undertheorized cost: the gradual surrender of human autonomy in exchange for access to information and computational assistance. Building on the Human Identity and Autonomy Gap (HIAG) framework, this paper advances a theoretical model of autonomy surrender as a measurable, cumulative process driven by cognitive bandwidth depletion. The model proposes three interacting mechanisms: the silent cost of AI assistance, in which autonomy is transferred incrementally and without awareness; the surrender threshold, beyond which reclaiming autonomous function becomes cognitively and psychologically difficult; and the recovery mechanism, which establishes the design obligation and the ethical responsibility accompanying deliberate human re-assumption of control. The paper argues that human re-entry into the decision loop is not a passive option but an active cognitive event requiring intentional bandwidth restoration. The design of AI systems must incorporate structured re-entry pathways, here termed recovery mechanisms, that preserve human agency while appropriately distributing responsibility. The model further predicts a terminal state, here termed preference inversion, in which functional dependence on AI assistance is experienced not as a deficit but as a preference, transforming the restoration of autonomy from a design problem into a cultural and political one. Implications are drawn for AI system design, governance frameworks, and human factors research.
• Abstract（参考訳）: 人工知能の人間の意思決定環境への統合は、情報や計算支援へのアクセスと引き換えに、人間の自律性の段階的な放棄という、これまで未定のコストを導入している。 本稿では,Human Identity and Autonomy Gap (HIAG) の枠組みに基づいて,認知的帯域幅の枯渇によって引き起こされる計測可能な累積過程として,自律的降伏の理論モデルを推し進める。 モデルでは、自律性を段階的にかつ意識せずに移行するAI支援の静かなコスト、自律機能を回復する以外は認知的かつ心理的に困難となる降伏しきい値、そして、故意に人間が制御を再開することに伴う設計義務と倫理的責任を確立する回復メカニズムの3つの相互作用メカニズムを提案する。 この論文は、人間の意思決定ループへの再突入は受動的選択肢ではなく、意図的な帯域幅の回復を必要とするアクティブな認知イベントであると論じている。 AIシステムの設計には、ヒューマンエージェンシーを適切に分散しつつ、責任を適切に保持するリカバリメカニズムと呼ばれる、構造化された再突入経路を組み込まなければならない。 このモデルは、ここでは「好みの逆転」と呼ばれ、AI援助への機能的依存は欠陥ではなく、好みとして経験され、デザイン問題から文化的、政治的問題への自律性の回復を変容させる。 AIシステム設計、ガバナンスフレームワーク、ヒューマンファクター研究に含められている。

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