論文の概要: Socially Grounded Agentic AI: Coordinating Plural Perspectives through Social Theory

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.03910v1
• Date: Tue, 04 Aug 2026 16:37:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-08-05 15:30:23.2829
• Title: Socially Grounded Agentic AI: Coordinating Plural Perspectives through Social Theory
• Title（参考訳）: 社会的接地型エージェントAI:社会理論による複数視点の調整
• Abstract要約: 我々は、視点がどのようにして役割によって構造化され、相互作用を通して形成され、力と専門分野に分散されるかを示す。 エージェントシステムでは、最終的な出力だけでなく、それらの出力が生成されるロールアクティベーション、熟考トレース、集約ルール、フィードバックループも調整する必要がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.253029474101735
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: As AI systems are deployed across increasingly diverse social contexts, alignment can no longer be framed as the optimization of a single, unified set of values. Instead, systems must be able to recognize, represent, and respond to multiple legitimate perspectives. This has led to growing interest in pluralistic alignment, which seeks to move beyond one-size-fits-all models of appropriate behaviour. However, current approaches often lack a clear account of how values are socially organized, contested, and coordinated in practice. In this paper, we argue that social theory provides essential conceptual and design resources for addressing these challenges. Drawing on established traditions in sociology, we show how perspectives can be understood as structured by roles, shaped through interaction, and distributed across fields of power and expertise. We translate these insights into concrete implications for AI system design, including role-based representations, structured coordination among perspectives, and context-sensitive evaluation. For agentic systems, this requires aligning not only final outputs, but also the role activations, deliberative traces, aggregation rules, and feedback loops through which those outputs are produced. Our contribution is to reposition pluralistic alignment as a problem of socially grounded coordination rather than output diversification. We outline a design space for systems that engage multiple perspectives in structured and accountable ways, and we identify directions for future work to implement and empirically evaluate these approaches in real-world settings.
• Abstract（参考訳）: AIシステムは、ますます多様な社会的コンテキストに展開されるため、アライメントは、単一の統一された値セットの最適化として、もはやフレーム化できない。 その代わり、システムは複数の正当な視点を認識し、表現し、反応しなければなりません。 このことが多元的アライメントへの関心を増し、適切な振る舞いの1つの大きさのモデルを超えることを目指している。 しかしながら、現在のアプローチでは、実際にどのように社会的に組織化され、争われ、調整されるかを明確に説明できないことが多い。 本稿では,これらの課題に対処する上で,社会理論が重要な概念的・設計的資源となることを論じる。 社会学における確立された伝統に基づいて、視点が役割によって構造化され、相互作用を通して形成され、力と専門の分野に分散されることを示す。 我々はこれらの知見を、役割に基づく表現、視点間の構造化協調、文脈依存評価を含む、AIシステム設計の具体的な意味に翻訳する。 エージェントシステムでは、最終的な出力だけでなく、それらの出力が生成されるロールアクティベーション、熟考トレース、集約ルール、フィードバックループも調整する必要がある。 我々の貢献は、出力の多様化よりも社会的基盤の整合性の問題として多元的アライメントを再配置することである。 我々は,複数の視点を構造化・説明可能な方法で扱うシステムの設計空間を概説し,これらのアプローチを現実の環境で実装・実証的に評価するための今後の取り組みの方向性を明らかにした。

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