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
- 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。
関連論文リスト
- The Human-AI Substitution Principle: When will you be replaced by AI in your organization? [1.9927371365552295]
階層型組織におけるヒューマン-AIタスク割り当ての研究のための分析モデルを提案する。
我々は、AIの採用が突然の労働移行、ハイブリッドな人間-AI組織を生み出すことを示している。
この論文は、自動化経済学、組織設計、AIガバナンス、労働計画をAI駆動型組織変革の統一理論に結びつけている。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-07-22T23:04:26Z) - Trustworthy AI Suffers from Invariance Conflicts and Causality is The Solution [80.98492754957466]
公正性、堅牢性、プライバシ、説明可能性といった、信頼性の高いAI目標を同時に達成することは難しい。
本稿では、パフォーマンスにおけるトレードオフを理解しバランスをとるためには因果性が必要であると論じ、信頼できるAIの複数の目的について論じる。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-05-04T14:26:28Z) - Abundant Intelligence and Deficient Demand: A Macro-Financial Stress Test of Rapid AI Adoption [0.17626455083672685]
我々は,需要不足を伴うAI生成アベンダンス共存者の分布・契約ミスマッチを同定する。
我々は、AI能力の伸び率、拡散速度、そして、ネットフィードバックが爆発性に対して自己制限的であるリテンション率に関する条件を導出する。
トップクインタイルの収入者は米国の消費の47～65%を駆動し、AIの露出が最も高いため、民間の信用や住宅ローン市場への送信は不釣り合いである。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-03-10T05:26:57Z) - Training for Obsolescence? The AI-Driven Education Trap [0.0]
我々は、AIを採用するという決定は、AIの将来の賃金抑制効果をこれらのスキルに内在させることができない、その教育生産性によってもたらされる教育プランナーをモデル化する。
我々の発見は、前向きな労働市場信号と組み合わせなければ、教育におけるAIを促進する政策が、学生の長期的資本をパラドックス的に損なう可能性があることを警告した。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-08-27T07:04:19Z) - Anchoring AI Capabilities in Market Valuations: The Capability Realization Rate Model and Valuation Misalignment Risk [2.1142253753427402]
人工知能の最近の進歩は、AI関連企業の市場評価の急上昇を引き起こしている。
本稿では,AIポテンシャルと実現された性能のギャップを定量化する能力実現率モデルを提案する。
透明性を改善し、投機的バブルを緩和し、AIイノベーションを持続可能な市場価値と整合させる政策推奨で締めくくります。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-05-15T01:06:06Z) - Fully Autonomous AI Agents Should Not be Developed [50.61667544399082]
本稿では,完全自律型AIエージェントを開発すべきではないと主張している。
この立場を支持するために、我々は、従来の科学文献と現在の製品マーケティングから、異なるAIエージェントレベルを規定するために構築する。
分析の結果,システムの自律性によって人へのリスクが増大することが明らかとなった。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-02-04T19:00:06Z) - Causal Responsibility Attribution for Human-AI Collaboration [62.474732677086855]
本稿では,人間のAIシステムにおける責任を体系的に評価するために,構造因果モデル(SCM)を用いた因果的枠組みを提案する。
2つのケーススタディは、多様な人間とAIのコラボレーションシナリオにおけるフレームワークの適応性を示している。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-05T17:17:45Z) - Hype, Sustainability, and the Price of the Bigger-is-Better Paradigm in AI [67.58673784790375]
AIパラダイムは、科学的に脆弱なだけでなく、望ましくない結果をもたらすものだ、と私たちは主張する。
第一に、効率の改善にもかかわらず、その計算要求はモデルの性能よりも速く増加するため、持続可能ではない。
第二に、健康、教育、気候などの重要な応用は別として、他人を犠牲にして特定の問題に焦点をあてることである。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-09-21T14:43:54Z) - Two Types of AI Existential Risk: Decisive and Accumulative [3.5051464966389116]
本稿では,従来の「決定型AI x-リスク仮説」と「累積型AI x-リスク仮説」を対比する。
累積的な視点は、AIリスクに関する一見互換性のない視点を調整できる、と氏は主張する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-15T17:06:02Z) - Managing extreme AI risks amid rapid progress [171.05448842016125]
我々は、大規模社会被害、悪意のある使用、自律型AIシステムに対する人間の制御の不可逆的な喪失を含むリスクについて説明する。
このようなリスクがどのように発生し、どのように管理するかについては、合意の欠如があります。
現在のガバナンスイニシアチブには、誤用や無謀を防ぎ、自律システムにほとんど対処するメカニズムや制度が欠けている。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-26T17:59:06Z) - Fairness in AI and Its Long-Term Implications on Society [68.8204255655161]
AIフェアネスを詳しく見て、AIフェアネスの欠如が、時間の経過とともにバイアスの深化につながるかを分析します。
偏りのあるモデルが特定のグループに対してよりネガティブな現実的な結果をもたらすかについて議論する。
問題が続くと、他のリスクとの相互作用によって強化され、社会不安という形で社会に深刻な影響を及ぼす可能性がある。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-16T11:22:59Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。