論文の概要: Human-AI Coevolution Dynamics: A Formal Theory of Social Intelligence Emergence Through Long-Term Interaction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.19144v1
• Date: Wed, 17 Jun 2026 14:47:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-18 17:16:51.214874
• Title: Human-AI Coevolution Dynamics: A Formal Theory of Social Intelligence Emergence Through Long-Term Interaction
• Title（参考訳）: 人間とAIの共進化ダイナミクス--長期的相互作用による社会知性創発の形式的理論
• Authors: Jingyi Zhou, Senlin Luo, Haofan Chen,
• Abstract要約: 本稿では,自己組織型社会認知システムとしての人間とAIの相互作用の形式モデルを提案する。 その結果、社会的知性は、孤立した会話能力ではなく、長期的な社会的認知的共進化から生まれることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.695102624267339
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Current conversational AI systems have made significant progress in language generation, personalization, and long-context interaction. However, most existing methods model social behavior through isolated components such as emotion modeling, memory retrieval, or persona conditioning, lacking a unified framework to explain the emergence of stable social relationships and social intelligence in long-term human-AI interaction.To address this, we propose the Human-AI Coevolution Dynamics Framework (HACD-H), a formal model of human-AI interaction as a self-organizing social cognitive system. HACD-H integrates emotional adaptation, relational organization, social memory, and personality consistency into a unified dynamical framework and introduces principles including multi-timescale social cognition, relational attractors, trust basins, developmental phase transitions, and social cognitive energy dynamics.We construct a conversational dataset with approximately 14,700 interaction turns and develop a theory-driven empirical evaluation framework. Results reveal a hierarchy of temporal persistence in social cognition, stable relational attractors, phase-transition-like developmental patterns, and a structured social cognitive energy landscape. Social intelligence shows a significant negative correlation with social cognitive energy (r = -0.391, p < 0.001), and interaction trajectories exhibit progressive energy reduction over time.These findings suggest that social intelligence emerges from long-term social cognitive coevolution rather than isolated conversational capabilities. HACD-H provides a unified theoretical foundation for modeling adaptive human-AI social interaction and developing socially intelligent AI systems.
• Abstract（参考訳）: 現在の会話型AIシステムは、言語生成、パーソナライゼーション、長いコンテキストインタラクションにおいて大きな進歩を遂げている。 しかし、既存のほとんどの手法は、感情モデリング、記憶検索、ペルソナ条件付けなどの孤立したコンポーネントを通して社会的行動をモデル化し、長期的な人間とAIの相互作用における安定した社会的関係や社会的知能の出現を説明する統一的な枠組みを欠いている。 HACD-Hは、感情適応、関係組織、社会記憶、人格の一貫性を統一的な動的枠組みに統合し、マルチタイムスケールの社会的認知、リレーショナルアトラクション、信頼盆地、発達段階遷移、社会認知エネルギーのダイナミクスを含む原則を導入し、約14,700のインタラクションターンを持つ会話データセットを構築し、理論による経験的評価フレームワークを開発する。 その結果、社会認知における時間的持続性の階層構造、安定した関係性誘引器、相転移様発達パターン、構造化された社会認知エネルギー景観が明らかになった。 社会的知能は社会的認知エネルギーと有意な負の相関(r = -0.391, p < 0.001)を示し, 相互作用軌道は時間とともに進歩的なエネルギー削減を示す。 HACD-Hは、適応型人間とAIの社会的相互作用をモデル化し、社会的にインテリジェントなAIシステムを開発するための統一的な理論基盤を提供する。

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