論文の概要: Functional Emotion Without Character: Large Language Models, Aristotelian Disposition, and the Limits of Behavioral Alignment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.22362v1
• Date: Fri, 31 Jul 2026 17:46:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-28 05:09:55.8276
• Title: Functional Emotion Without Character: Large Language Models, Aristotelian Disposition, and the Limits of Behavioral Alignment
• Title（参考訳）: キャラクタのない機能的感情:大言語モデル、アリストテレス分布、行動アライメントの限界
• Abstract要約: 感情を文脈に敏感な領域、軌跡、高次元の表現状態空間におけるアトラクタダイナミクスとしてモデル化する。 最近の機械的解釈可能性の発見は、大きな言語モデルにおける因果的活動的な感情概念表現の存在を支持している。
• 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: Debates about whether artificial systems can feel are often forced between two unsatisfactory positions: behavioral equivalence is treated as sufficient for emotion, or phenomenal consciousness is treated as a prerequisite that makes the question empirically inaccessible. This article develops a structural alternative. It models emotions as context-sensitive regions, trajectories and attractor dynamics in high-dimensional representational state spaces. Recent mechanistic interpretability findings support the existence of causally active emotion-concept representations in large language models, but they do not establish subjective feeling or full emotional agency. Assessed against published adequacy standards for representation in language models, intervention provides strong evidence of causal use, while full affective role integration, uniformity across subject domains and coherence remain only partially established; there is no direct analogue of accuracy. These mismatches expose the need for a standard of affective appropriateness, which an account of character must supply. Such an account requires three further conditions: regulatory embodiment that gives valence endogenous stakes, temporal continuity that allows affective episodes to accumulate into a history, and an integrated self-model that binds that history to persistent values. Aristotle's concepts of pathē, hexis, mesotēs and phronēsis are translated into a state-space sketch in which practical wisdom includes competence in estimating normatively salient context, not merely acting on a context description already given. The framework reframes alignment as a problem of durable disposition rather than output conformity, and yields interventional tests with explicit control conditions.
• Abstract（参考訳）: 行動的同値性は感情に十分なものとして扱われるか、現象的意識は感情的に到達不可能な前提条件として扱われる。 この記事では、構造的な代替品を開発します。 感情を文脈に敏感な領域、軌跡、高次元の表現状態空間におけるアトラクタダイナミクスとしてモデル化する。 近年の機械的解釈可能性の発見は、大言語モデルにおける因果的活動的な感情概念表現の存在を支持しているが、主観的感情や完全な感情的エージェンシーは確立していない。 言語モデルにおける表現の適切な標準に対する評価では、介入は因果的使用の強い証拠を提供するが、完全な感情的な役割統合、主題領域間の均一性、一貫性は部分的には確立されていない。 これらのミスマッチは、キャラクタのアカウントが提供しなければならない感情的適切性の標準の必要性を露呈する。 このような説明にはさらに3つの条件が必要である: 内因性持分を与える規制態様、感情的なエピソードを歴史に蓄積する時間的連続性、そしてその歴史を永続的な価値に結びつける統合自己モデル。 アリストテレスの「pathē, hexis, mesotēs, phronēsis」という概念は、すでに与えられた文脈記述にのみ作用するのではなく、規範的に健全な文脈を推定する能力を含む実践的な知恵を含む状態空間のスケッチに翻訳される。 このフレームワークは、出力整合性よりも耐久性のある配置の問題としてアライメントを再構成し、明示的な制御条件で介入テストを生成する。

関連論文リスト

• SpatialText: A Pure-Text Cognitive Benchmark for Spatial Understanding in Large Language Models [12.26174714418171]
  遺伝的空間推論は、コヒーレントな内部空間表現の構築と操作能力に依存している。 既存のベンチマークでは、この固有の空間認識を統計言語から分離することができない。 本研究では理論駆動型診断フレームワークであるSpatialTextを紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-03-03T13:52:40Z)
• Technosocial risks of ideal emotion recognition technologies: A defense of the (social) value of emotional expressions [51.56484100374058]
  このようなシステムの魅力は、社会的機能的感情表現の誤解にかかっていると私は論じる。 ERTは、上皮性摩擦を崩壊させ、テクノロジーが媒介する感情プロファイルで意味を減らし、願望や役割に敏感な表現のための空間を狭めることで、この表現空間を脅かす。 精度の向上がそのようなシステムを正当化すると考えるのは直感的ではあるが、ETRの精度は直接的にその展開を正当化するものではなく、一部の文脈では規制規制の理由となるかもしれない、と私は主張する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-02-09T14:20:42Z)
• A Unified Spoken Language Model with Injected Emotional-Attribution Thinking for Human-like Interaction [50.05919688888947]
  本稿では,感情的インテリジェンスのための統一言語モデルを提案する。 IEATは、ユーザーの感情状態とその根本原因をモデルの内部推論プロセスに組み込んでおり、明示的な監督として扱われるのではなく、感情を意識した推論を内部化することができる。 HumDial(Human-like Spoken Dialogue Systems Challenge)Emotional Intelligenceベンチマークの実験は、提案手法が感情軌道モデリング、感情的推論、共感的応答生成にまたがるトップランクのパフォーマンスを達成することを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-01-08T14:07:30Z)
• SONA: Learning Conditional, Unconditional, and Mismatching-Aware Discriminator [54.562217603802075]
  帰納的バイアスを伴う最終層において,自然性(美容性)とアライメントを別々に投影するSONA(Sum of Naturalness and Alignment)を導入する。 クラス条件生成タスクの実験により、SONAは最先端の手法に比べて優れたサンプル品質と条件アライメントを達成することが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-10-06T08:26:06Z)
• Emotions as Ambiguity-aware Ordinal Representations [3.527702696095888]
  我々は、感情のアノテーションに存在するあいまいさと、感情のトレースに固有の時間的ダイナミクスの両方をキャプチャする新しいフレームワークである、あいまいさを意識した順序的感情表現を導入する。 その結果, 正規表現は非有界ラベル上で従来のあいまいさ認識モデルよりも優れていた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-08-26T16:55:11Z)
• Sequential Representation Learning via Static-Dynamic Conditional Disentanglement [58.19137637859017]
  本稿では,ビデオ中の時間非依存要因と時間変化要因を分離することに着目し,逐次的データ内での自己教師付き不整合表現学習について検討する。 本稿では,静的/動的変数間の因果関係を明示的に考慮し,それらの因子間の通常の独立性仮定を破る新しいモデルを提案する。 実験により、提案手法は、シーンのダイナミックスが内容に影響されるシナリオにおいて、従来の複雑な最先端技術よりも優れていることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-10T17:04:39Z)
• FATRER: Full-Attention Topic Regularizer for Accurate and Robust Conversational Emotion Recognition [18.377696715586396]
  本稿では,フルアテンショントピック正規化器によって強化された感情認識器を提案する。 表現と損失の両方の観点から正規化を実装するために,共同トピックモデリング戦略が導入された。 実験により,我々のモデルは最先端モデルよりも良好な結果が得られることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-23T04:01:24Z)
• Differential Geometry of Contextuality [0.0]
  文脈性は、長い間トポロジカルな性質と関連付けられてきた。 我々は、ベクトル空間のベクトルとして状態、効果、変換の通常の識別を使い、それらを接空間にエンコードする。 文脈性を符号化する2つの視点が量子論の解釈とどのように関連しているかを論じる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-17T15:49:38Z)
• COSMO: Conditional SEQ2SEQ-based Mixture Model for Zero-Shot Commonsense Question Answering [50.65816570279115]
  社会的文脈の暗黙的な原因と影響の特定は、機械が常識的推論を実行できるようにする駆動能力である。 この領域における現在のアプローチには、目に見えない状況に直面して常識推論を行う能力がない。 本稿では,動的かつ多様なコンテンツ生成機能を備えた条件付きSEQ2SEQベースの混合モデル(COSMO)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-02T07:08:19Z)
• Measuring Association Between Labels and Free-Text Rationales [60.58672852655487]
  解釈可能なNLPでは、説明された例に対するモデルの意思決定プロセスを反映した忠実な理性が必要です。 情報抽出型タスクに対する忠実な抽出合理化のための既存のモデルであるパイプラインは、自由テキスト合理化を必要とするタスクに確実に拡張されないことを示す。 我々は、信頼が確立されていない自由文合理化のための、広く使われている高性能モデルのクラスである、共同予測と合理化のモデルに目を向ける。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-24T03:40:56Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。