論文の概要: Identity Continuity in Long-Term Embodied AI Relationships: From Agent-Specific Identity Representation to Identity-Continuity Appraisal
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.23356v1
- Date: Sun, 20 Sep 2026 04:44:43 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-09-24 16:50:52.21565
- Title: Identity Continuity in Long-Term Embodied AI Relationships: From Agent-Specific Identity Representation to Identity-Continuity Appraisal
- Title（参考訳）: 長期的身体的AI関係におけるアイデンティティ連続性:エージェント-特定アイデンティティ表現からアイデンティティ-連続性評価へ
- Abstract要約: 長期的なエンボディドAIは、学習、モデル更新、メモリ圧縮、ハードウェアの修理、エンボディメント間のマイグレーションを行う。
本稿では,エージェント固有のアイデンティティ表現を通じて,長期的具体的AIを表現するユーザサイドフレームワークを提案する。
- 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: Long-term embodied AI will undergo learning, model updates, memory compression, hardware repair, and migration across embodiments. For users who have formed sustained relationships with such systems, these changes raise not only a problem of product consistency but also one of identity continuity: whether the changed system is still experienced as the same particular agent. Existing research suggests that human-AI relationships may develop relational particularity, that robotics and artificial-identity research has identified identity and migration signals across embodiments, and that major updates or platform disruptions can be accompanied by relational loss and restoration desire. This article proposes a user-side framework in which long-term embodied AI is represented through an agent-specific identity representation organized by at least three open identity-content domains: embodied-perceptual, psychological-behavioral, and relational-autobiographical. Information from these domains is not equally weighted; shared history, relational roles, and contingent responsiveness may make some information more identity-diagnostic than others. After system change, users may integrate continuity and discontinuity evidence in a weighted manner, yielding judgments along a continuum from relatively strong identity continuity through ambiguity or partial continuity to clear identity discontinuity. Causal-historical provenance and user participation are treated as contextual evidence rather than a fourth identity-content domain. The framework also proposes identity continuity as a psychological objective for lifecycle design, including memory selection, model updating, and migration across embodiments, under constraints of privacy and user control.
- Abstract（参考訳）: 長期的なエンボディドAIは、学習、モデル更新、メモリ圧縮、ハードウェアの修理、エンボディメント間のマイグレーションを行う。
このようなシステムと持続的な関係を築き上げたユーザにとって、これらの変更は製品一貫性の問題だけでなく、アイデンティティの連続性の1つも引き起こす。
既存の研究では、人間とAIの関係が関係性の特徴を発達させる可能性があり、ロボット工学と人工同一性の研究は、エンボディメント全体にわたるアイデンティティとマイグレーション信号を特定し、大きな更新やプラットフォーム破壊は関係性喪失と回復の欲求を伴う可能性があることを示唆している。
本稿では,少なくとも3つのオープンなアイデンティティ・コンテント・ドメインによって構成されたエージェント固有ID表現を通じて,長期的実施型AIを表現したユーザ側フレームワークを提案する。
これらの領域からの情報は等しく重み付けられておらず、共有履歴、関係的役割、随伴応答性は、ある情報を他の領域よりもアイデンティティに依存しないものにする可能性がある。
システム変更後、ユーザは継続性と不連続性の証拠を重み付けされた方法で統合し、曖昧性や部分的連続性を通じて比較的強いアイデンティティ連続性から明確なアイデンティティ不連続性まで、連続性に沿って判断を下すことができる。
因果履歴証明とユーザ参加は、第4のアイデンティティコンテンツドメインではなく、文脈的エビデンスとして扱われる。
このフレームワークはまた、プライバシとユーザコントロールの制約の下で、メモリ選択、モデル更新、エボディメント間のマイグレーションを含む、ライフサイクル設計の心理的目的としてのアイデンティティの連続性も提案している。
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