論文の概要: Cognitive Debt: AI as Intellectual Leverage and the Dynamics of Systemic Fragility

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.15078v1
• Date: Sat, 13 Jun 2026 03:16:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-16 16:21:32.768438
• Title: Cognitive Debt: AI as Intellectual Leverage and the Dynamics of Systemic Fragility
• Title（参考訳）: 認知的負債:AIの知的活用とシステム脆弱性のダイナミクス
• Authors: Shuchen Meng,
• Abstract要約: 我々は、個人がAIを代用として使用するときに蓄積する、証明されていない推論義務の備蓄である認知的負債の形式的理論を開発する。 合理的エージェントは、コストが遅延し、部分的に外部にあり、短期的な生産性向上によって隠蔽されるため、肯定的な認知的負債を引き起こす。 2種類のヘテロジニアス・エージェント経済では、高い認知的資本的エージェントはAIをより強く採用し、最終的には、当初より低いスキルを持つエージェントよりも低い認知的資本を減らしてしまう可能性がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.65268245109828
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We develop a formal theory of cognitive debt: the stock of unverified reasoning obligations that accumulates when individuals use AI as a substitute rather than a complement for first-principles cognition. The model features two state variables per agent, cognitive capital and cognitive debt, and a multiplicative production technology in which cognitive capital functions as collateral that determines the return to AI adoption. We establish six propositions. Rational agents incur positive cognitive debt because the costs are deferred, partially external, and masked by short-run productivity gains. Tranquil periods lower subjective risk assessments, raise AI substitution intensity, and compound leverage, generating a cognitive Minsky moment in which subjective risk falls while true systemic fragility rises. Expected crisis losses are convex in aggregate leverage. Post-crisis, output-target pressure can produce a false-correction loop in which agents patch AI failures with more AI. The decentralised equilibrium over-adopts substitutive AI relative to the social optimum because of systemic risk, cognitive public goods, and arms-race externalities. In a two-type heterogeneous-agent economy, high-cognitive-capital agents adopt AI more intensively and may eventually erode their unaided cognitive capital below that of initially lower-skilled agents.
• Abstract（参考訳）: 個人が第一原理認知の補完としてではなく、代用としてAIを使用するときに蓄積される、検証されていない推論義務のストック。 このモデルは、エージェントごとの2つの状態変数、認知的資本と認知的負債、そして、認知的資本がAI導入への回帰を決定する担保として機能する乗法的生産技術を備えている。 我々は6つの提案を立てる。 合理的エージェントは、コストが遅延し、部分的に外部にあり、短期的な生産性向上によって隠蔽されるため、肯定的な認知的負債を引き起こす。 Tranquilは、主観的リスクアセスメントを低下させ、AI置換強度を高め、複合レバレッジを発生させ、主観的リスクが落下する認知的ミンスキーモーメントを発生させ、真の体系的脆弱性が上昇する。 予想される危機的損失は総括レバレッジにおいて凸である。 危機後、出力目標圧力は、エージェントがより多くのAIでAI障害にパッチを当てる偽補正ループを生成することができる。 分散均衡は、システム的リスク、認知的公共財、武器追跡の外部性のために、社会的な最適性に対する置換AIである。 2種類のヘテロジニアス・エージェント経済では、高い認知的資本的エージェントはAIをより強く採用し、最終的には、当初より低いスキルを持つエージェントよりも低い認知的資本を減らしてしまう可能性がある。

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