論文の概要: Asymmetric Communication: Large Language Models and Language Games
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.28137v1
- Date: Thu, 30 Jul 2026 12:45:50 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-07-31 21:37:00.567668
- Title: Asymmetric Communication: Large Language Models and Language Games
- Title（参考訳）: 非対称コミュニケーション:大規模言語モデルと言語ゲーム
- Abstract要約: 人間-LLM相互作用は、一方がすべての規範的活動を持つ言語ゲームを構成する。
本稿では,これらが一つのカテゴリーの誤りの事例であると主張する。人間によるコミュニケーションの実践の中で構成されたプロパティをマシン側に投影し,その構造を説明する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Contemporary AI discourse attributes to language models properties they cannot bear: general intelligence as substrate-independent cognition, hallucination as cognitive failure, agency as autonomous goal-pursuit, sentience as emergent inner life, alignment as goal synchronization. This paper argues that these are instances of a single category mistake--properties constituted within human communicative practice are projected onto the machine side--and explains its structure. Human-LLM interaction constitutes a language game in which one side bears all normative activity. We call this configuration asymmetric communication since model outputs circulate communicatively, entering further exchanges, without the system undertaking commitments, bearing entitlements, or performing the assessment on which discursive standing depends. Three conditions define the asymmetry: (i) correctness is enforced exclusively by the receiver; (ii) accountability is borne by human participants alone; and (iii) the practical standing of any output depends entirely on human uptake. These conditions are structural, hold independently of capability, and remain unchanged as more powerful models raise the stakes of misattribution. The framework draws on Wittgenstein (meaning enacted in shared practices), Luhmann (communication completed on the receiver's side), Esposito (algorithmic contingency sufficient for uptake), and Brandom (normative scorekeeping as the source of discursive standing). Applied to all five, it reclassifies each as a receiver-side phenomenon, grounds guardrails as structural necessities rather than manifestations of machine moral agency, and yields an implication for AI governance. Alignment is institutional constraint engineering, not goal synchronization between agents, while responsibility remains with human institutions.
- Abstract（参考訳）: 現代のAI談話は、彼らが耐えられない言語モデルの性質に特色がある: 一般的な知性は、基質に依存しない認知、認知障害としての幻覚、自律的な目標獲得の代理、創発的な内的生活としての知覚、ゴール同期としてのアライメント。
本稿では,これらが一つのカテゴリーの誤りの事例であると主張する。人間によるコミュニケーションの実践の中で構成されたプロパティをマシン側に投影し,その構造を説明する。
人間-LLM相互作用は、一方がすべての規範的活動を持つ言語ゲームを構成する。
我々は、この構成を非対称通信と呼んでいる。これは、モデル出力が通信的に循環し、システムにコミットメントを課したり、権利を負ったり、ディスカティブな地位が依存する評価を行うことなく、さらなる交換を行うためである。
3つの条件が非対称性を定義する。
i) 正当性は,受取人によって排他的に強制される。
(二)説明責任は、一人ひとりの人間が生み出すもので、
三 生産物の実用的地位は、完全に人的消費に依存している。
これらの条件は構造的であり、能力とは独立に保持され、より強力なモデルが誤帰のリスクを増大させるにつれて変化しない。
この枠組みは、ウィトゲンシュタイン(共有慣習で制定された意味)、ルーマン(受信者の側で完成したコミュニケーション)、エスポジト(取り込みに十分適するアルゴリズム)、ブラントム(非帰的評価の源)を基礎としている。
5つすべてに適用すると、それぞれをレシーバ側の現象として分類し、ガードレールをマシンモラルエージェンシーの宣言よりも構造的な必要事項として扱い、AIガバナンスに影響を及ぼす。
アライメントは組織的な制約工学であり、エージェント間のゴール同期ではなく、人間の組織に責任が残っている。
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