論文の概要: AI usage patterns are shaped by perceived gains in human agency

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.02313v1
• Date: Thu, 02 Jul 2026 15:24:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-03 19:45:08.901599
• Title: AI usage patterns are shaped by perceived gains in human agency
• Title（参考訳）: AIの利用パターンは人事機関における知覚的な利得によって形成される
• Abstract要約: 我々は、持続的AI使用率と個々の機関の知覚的な利益とを一貫して関連づけていることを示します。 我々の発見は、人間がどのようにして、なぜ時間をかけてAIシステムを使うのかという仮定に挑戦する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.2635515032445577
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: As conversational AI systems become more deeply integrated into daily life, the implications for human agency are increasingly urgent to understand. AI's potential to amplify capability sits alongside risks of individual and collective disempowerment, yet empirical, ecologically-valid evidence about cumulative usage is scarce. We analyze deep ethnographic data from a study of daily AI chatbot users (n = 51) in the United States, Germany, and Singapore to illuminate conversational AI usage in situated context as a sociotechnical practice. We show that people consistently link sustained AI usage to perceived gains in individual agency. Crucially, these perceived gains often outweigh concerns about accuracy, reliability, and consistency to shape usage patterns. Our findings challenge prevailing assumptions about how and why humans use AI systems over time, suggesting that traditional trust-based models are not sufficient for explaining human behavior with conversational AI. Finally, we expose a critical tension: immediate psychological boosts to perceived agency may not necessarily translate into material effects, structural empowerment, or long-term capacity. Our results help establish a new foundation for novel behavioral frameworks, measurement tools, and AI benchmarks to ensure conversational AI strengthens human agency in substantial, sustained ways.
• Abstract（参考訳）: 会話型AIシステムが日々の生活に深く統合されるにつれ、人事機関にとっての意義はますます理解しやすくなっている。 能力を増幅するAIのポテンシャルは、個人的および集団的な分散のリスクと並んであるが、累積使用に関する実証的で生態学的に有意義な証拠は少ない。 我々は、米国、ドイツ、シンガポールの日々のAIチャットボット利用者(n = 51)の詳細なエスノグラフィーデータを分析し、社会工学的な実践として、場所の文脈における会話AIの使用を照らし出す。 我々は、持続的AI使用率と個々の機関の知覚的な利益とを一貫して関連づけていることを示します。 重要な点として、これらの認識される利益は、正確性、信頼性、そして使用パターンの整合性に関する懸念を上回ることが多い。 従来の信頼に基づくモデルでは、人間の振る舞いを会話型AIで説明するのに十分ではないことが示唆された。 最後に、我々は批判的な緊張を露呈する:認識された機関に対する即時的な心理的増強は、必ずしも物質的効果、構造的エンパワーメント、長期的能力に変換されないかもしれない。 我々の結果は、対話型AIが人間エージェントを実質的で持続的な方法で強化することを保証するために、新しい行動フレームワーク、測定ツール、AIベンチマークの新たな基盤を確立するのに役立ちます。

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