論文の概要: The Situated Identity Test: Distinguishing Persistent Cognitive Identity from Persona Imitation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.22195v1
- Date: Sun, 30 Aug 2026 08:29:01 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-09-28 05:09:55.766881
- Title: The Situated Identity Test: Distinguishing Persistent Cognitive Identity from Persona Imitation
- Title（参考訳）: 自己同一性テスト : ペルソナの模倣から永続的認知的アイデンティティを識別する
- Abstract要約: 2人の個人は、同じ年齢、故郷、職業、性格特性、全く異なる個人的歴史、関係、獲得したスキルを持っているにもかかわらず、同一の公的なプロフィールを共有することができる。
SIT(Situated Identity Test)は、エージェントの動作が特定の発達系に機能的に寄与するかどうかを評価する、アーキテクチャに依存しないフレームワークである。
圧縮されたプロファイルのみに条件を定めているポリシーは、平均1/mの精度で境界づけられていることを証明する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.124730017640531
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Large language models can convincingly adopt personas, recall past dialogues, and weave rich autobiographies. Yet this conversational eloquence conceals a fundamental attribution problem: looking the part does not mean having lived the life. Two individuals can share identical public profiles--the same age, hometown, occupation, and personality traits--while possessing entirely distinct private histories, relationships, and acquired skills. When conditioned solely on that shared profile, an agent lacks the information required to determine which lineage is correct. We introduce the Situated Identity Test (SIT), an architecture-independent framework that evaluates whether an agent's behavior is functionally attributable to a specific developmental lineage. Grounded identity requires both appropriate knowledge of recorded experiences and appropriate ignorance of ungrounded ones, bounded by what the identity has actually acquired rather than what its underlying foundation model knows. We prove that any policy conditioned solely on a compressed profile is bounded by an average situated validity of at most 1/m across m colliding life histories on lineage-discriminative queries (at most 50% for paired lineages). We instantiate this framework in SITBench, an evaluation suite designed for 25 profile-collision pairs (50 distinct lineages) across 10,000 planned probes and nine architectural configurations. Supported by an open-source reference implementation, deterministic test fixtures, and empirical pilot evaluations on frontier foundation models (GPT-5.6 Sol and Claude Opus 5), we formalize the failure modes of persona prompting under profile collision and provide an assurance harness for evaluating episodic continuity, structured state, and epistemic boundaries.
- Abstract（参考訳）: 大きな言語モデルは、説得力を持ってペルソナを採用し、過去の対話を思い出させ、リッチな自伝を織ることができる。
しかし、この会話の雄弁さは、根本的な帰属の問題を隠す。
2人の個人は、同じ年齢、故郷、職業、性格特性、全く異なる個人的歴史、関係、獲得したスキルを持っているにもかかわらず、同一の公的なプロフィールを共有することができる。
その共有プロファイルにのみ条件を付けると、エージェントはどの系統が正しいかを決定するのに必要な情報を欠く。
SIT(Situated Identity Test)は、エージェントの動作が特定の発達系に機能的に寄与するかどうかを評価する、アーキテクチャに依存しないフレームワークである。
接地されたアイデンティティには、記録された経験の適切な知識と、その基盤となる基盤モデルが知っているものよりもむしろ、そのアイデンティティが実際に取得したものに縛られた、根拠のないものの適切な無知の両方が必要である。
圧縮されたプロファイルのみに条件を定めているポリシーは、(ペアの系統に対して最大50%の)系統識別クエリ上で、平均1/m以上の精度で、mのコライディングライフヒストリーにまたがる平均的な位置の妥当性によって境界づけられていることを証明した。
このフレームワークをSITBenchでインスタンス化します。これは1万のプローブと9つのアーキテクチャ構成からなる25のプロファイル照合ペア(50の異なる系統)を対象とした評価スイートです。
本研究は,フロンティア基礎モデル(GPT-5.6 SolとClaude Opus 5)のオープンソースリファレンス実装,決定論的テストフィクスチャ,実証的パイロット評価によって,プロファイル衝突によるペルソナの故障モードを定式化し,エピソード連続性,構造化状態,およびてんかんの境界を評価するための保証ハーネスを提供する。
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