論文の概要: Forecasting AI-Era Productivity: The Intellectually Converged Human Framework and a Missing Cognitive Mediator in Production Function Theory

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.19794v1
• Date: Thu, 18 Jun 2026 04:57:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-19 18:23:39.654819
• Title: Forecasting AI-Era Productivity: The Intellectually Converged Human Framework and a Missing Cognitive Mediator in Production Function Theory
• Title（参考訳）: AI-Era生産性の予測:生産機能理論における知的収束型ヒューマン・フレームワークと欠落する認知メディエータ
• Authors: Kwan Soo Shin, In Seok Kang,
• Abstract要約: 一般的な生産機能フレームワークは、コンバージェンス能力が発達する認知メディエーションをモデル化することなく、AIを生産の分離可能な要因として扱う。 我々は,AI利用強度(A)と収束能力(C)を併用して,有効生産能力が増強因子[1 + phi]でスケールされた人的資本(H)に匹敵する知能収束人間(ICH)フレームワークを提案する。 我々は、Cファーストポリシーの処方薬を導き、実証的に検証可能な3つの命題を10年予測で提示する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Why does massive AI investment fail to generate commensurate productivity gains? We argue the paradox is theoretically generated: prevailing production function frameworks encounter a structural boundary by treating AI as a separable factor of production without modeling the cognitive mediation through which AI generates productive value. This directs investment toward deployment when productivity requires prior development of what we term convergence capacity (C). We propose the Intellectually Converged Human (ICH) framework, a fifth-stage framework for production function theory: H-hat = H[1 + phi(A,C)], where effective productive capacity equals human capital (H) scaled by an augmentation factor [1 + phi], with phi jointly determined by AI utilization intensity (A) and convergence capacity (C), a four-dimensional cognitive construct encompassing embodied understanding, metacognition, temporal integration, and integrative thinking. The production function Y = F(K, H-hat) provides a human-centered mechanism for Solow's TFP residual: A_Solow = [1 + phi(A,C)]^(1-alpha). The framework predicts three augmentation regimes with distinct policy implications. Descriptive cross-national analysis of 20 OECD economies shows the AIxC interaction is associated with 86% of TFP variance versus 31% for AI alone, a pattern-consistent finding in the small-n theoretical tradition. South Korea exemplifies national-scale under-augmentation: high H, substantial A, low C produce phi = 0. We distinguish convergence capacity from adjacent constructs, absorptive capacity, dynamic capability, and human capital, and demonstrate that C constitutes the specific cognitive mediator that prior frameworks have left implicit. We derive C-first policy prescriptions and offer three empirically testable propositions with a falsifiable 10-year forecast.
• Abstract（参考訳）: なぜ大規模なAI投資は、相応の生産性向上を生まないのか? 一般的な生産機能フレームワークは、AIが生産価値を生み出す認知メディエーションをモデル化することなく、AIを生産の分離可能な要因として扱うことによって構造的境界に直面する。 これにより、生産性がコンバージェンスキャパシティ(C)と呼ばれるものを事前開発する必要がある場合、投資をデプロイメントに向けることができます。 H-hat = H[1 + phi(A,C)] 実効的な生産能力が、AI利用強度(A)と収束能力(C)で共同で決定された、人的資本(H) に匹敵する拡大係数[1 + phi] と、具体的理解、メタ認知、時間的統合、統合的思考を含む4次元の認知構造である、知的収束人間(ICH) フレームワークを提案する。 生成関数 Y = F(K, H-hat) は Solow の TFP 残基に対して人間中心の機構を与える: A_Solow = [1 + phi(A,C)]^(1-アルファ)。 この枠組みは、異なる政策に影響を及ぼす3つの強化体制を予測する。 20のOECD経済の記述的クロスナショナル分析は、AIxC相互作用がTFPの分散の86%と、AI単独では31%と関係していることを示している。 高H, 実質A, 低Cでは phi = 0 となる。 コンバージェンス能力は, 隣接する構成物, 吸収能力, 動的能力, 人的資本と区別し, 従来のフレームワークが暗黙に残した特定の認知メディエーターを構成することを示す。 我々は、Cファーストポリシーの処方薬を導き、実証可能な提案を3つ提供し、10年間の予測を偽装する。

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