論文の概要: The Epistemic Politics of AI Anthropomorphism

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.00961v2
• Date: Tue, 11 Aug 2026 06:03:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-08-12 16:08:30.287381
• Title: The Epistemic Politics of AI Anthropomorphism
• Title（参考訳）: AI擬人化の疫学的政治
• Abstract要約: 論文は、支配的な人間同型フレームは、制度上の優位性という立場から機能すると主張している。 フレーミングは単にリスクを管理しない。フィールド自体が解決されていない現象と相互作用する際の人間の経験の正当性を判断する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: AI anthropomorphism is typically treated as a problem of user misperception requiring institutional correction. Users who engage in sustained or relational interaction with AI are routinely pathologised or dismissed as naive, vulnerable to delusion or lacking in discernment. This paper argues that the dominant anthropomorphism frame operates from a position of institutional advantage rather than earned epistemic authority: collapsing the variety of academic perspectives into a single outbound position of user error, imposed without establishing the grounds required to justify it and without accounting for the harms it produces. The framing does not simply manage risk. It adjudicates the legitimacy of human experience in interaction with a phenomenon whose nature the field itself has not resolved. Reproducing itself through a self-validating evidentiary loop, the frame imposes costs that fall disproportionately on neurodivergent users, those in crisis and others whose modes of engagement diverge from institutional norms. The paper concludes by outlining the methodological commitments an equitable framing would need to honour. The argument does not engage the question of whether anthropomorphic interpretations are ultimately correct; it instead challenges whether the governing and institutional bodies determining these interpretations have met the conditions required to do so, and whether the research communities whose findings underpin them have held that translation to account.
• Abstract（参考訳）: AIの擬人化は、典型的には、制度的な修正を必要とするユーザの誤認識の問題として扱われる。 AIとの持続的またはリレーショナルな相互作用に従事しているユーザは、日常的に謝罪されるか、否定されるか、妄想に弱いか、識別の欠如である。 本論では,多種多様な学術的視点を1つのアウトバウンドなユーザエラーの位置に分解し,それを正当化するために必要な根拠を確立せず,また,それらが生み出す害を考慮せずに実施する。 フレーミングは単にリスクを管理するだけではない。 これは、フィールド自体が解決されていない現象と相互作用する人間の経験の正当性を判断するものである。 自己検証的な明白なループを通じて自分自身を再現し、このフレームは、神経分権的ユーザー、危機状態のユーザー、そして組織的な規範から逸脱するエンゲージメントのモードに不均衡に陥るコストを課す。 論文は、公平なフレーミングが尊重すべき方法論的コミットメントを概説することで締めくくっている。 この議論は、人為的解釈が最終的に正しいかどうかという問題にかかわらず、その代わりに、これらの解釈を決定する行政機関や機関団体が、それを行うために必要な条件を満たしているかどうか、そして、それらを支える研究コミュニティがその翻訳を考慮に入れているかどうかに異議を唱えている。

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