論文の概要: Synthetic Resonance: A Framework for Growth-Oriented Human-AI Relationships

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.18265v2
• Date: Thu, 18 Jun 2026 01:44:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-21 20:00:42.786434
• Title: Synthetic Resonance: A Framework for Growth-Oriented Human-AI Relationships
• Title（参考訳）: synthetic Resonance:成長指向型人間-AI関係のためのフレームワーク
• Authors: Richard A. Fabes,
• Abstract要約: 人工共鳴の概念を人間とAIの関係を理解するための統合的枠組みとして紹介する。 合成共鳴は、第2の被体験者の存在なしに関係感を生み出すことができる、構造化された動的相互作用パターンとして最もよく理解されている、と私は論じる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: As human relationships with artificial intelligence systems become increasingly frequent and sustained, existing language and theory fail to accurately capture the nature of these affiliations. Common descriptors such as mutual understanding, connection, or friendship risk anthropomorphizing systems that lack subjective experience, while dominant frameworks tend to reduce AI to either a tool or a threat. In this paper, I introduce the concept of synthetic resonance as an integrative framework for understanding human-AI relationships. Synthetic resonance describes how relationships humans define as meaningful can emerge between a human and an AI system without the need to attribute shared feelings or mutual awareness. I argue that synthetic resonance is best understood as a structured, dynamic pattern of interaction that can produce a sense of relationship without the presence of a second experiencing subject. By clarifying this distinction, the concept of synthetic resonance offers a more precise way of conceptualizing human-AI relationships and highlights their potential value and ethical implications. I also call for more research that tests the processes and outcomes of synthetic resonance.
• Abstract（参考訳）: 人工知能システムとの人間関係が頻繁で持続的になると、既存の言語と理論はこれらの関連性の性質を正確に把握することができない。 相互理解、コネクティビティ、友情のリスクといった一般的な記述者は主観的な経験を欠いた人為的形態化システムであり、一方で支配的なフレームワークはAIをツールや脅威に還元する傾向にある。 本稿では,人間とAIの関係を理解するための統合的枠組みとして,合成共鳴の概念を紹介する。 合成共鳴(synthetic resonance)とは、人間が人間とAIシステムの間に意味のあるものとして定義する関係が、共有された感情や相互認識を考慮せずに現れる方法である。 合成共鳴は、第2の被体験者の存在なしに関係感を生み出すことができる、構造化された動的相互作用パターンとして最もよく理解されている、と私は論じる。 この区別を明確にすることで、合成共鳴の概念は人間とAIの関係をより正確に概念化し、その潜在的な価値と倫理的意味を強調する。 さらに、合成共鳴の過程と結果をテストする研究も必要です。

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