論文の概要: Anthropomorphism in the age of Large Language Models: An overview of potential risks and mitigations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.38486v2
• Date: Thu, 01 Oct 2026 22:01:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-06 00:14:29.956296
• Title: Anthropomorphism in the age of Large Language Models: An overview of potential risks and mitigations
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルにおける擬人化 : 潜在的なリスクと緩和の概観
• Abstract要約: AIシステムをよりよく理解するには、組織に根ざした概念と理論が必要であり、能力を示す必要がある。 我々は、人為的知覚の言語的形成が、この科学的努力の一部となるべきであると論じる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5282083210240828
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) and more broadly Artificial Intelligence (AI) systems are often described and understood in human-like terms, a phenomenon known as anthropomorphism. This paper provides a synthesis of recent literature on anthropomorphism in AI, covering theoretical frameworks, the role of language in framing AI as human-like, the various risks of anthropomorphizing machines, and strategies to mitigate these issues. After examining why we tend to anthropomorphize AI systems and whether we are right to do so, we highlight the impact of linguistic framing on anthropomorphism. Then, we introduce a conceptual taxonomy of risks associated with AI anthropomorphism. This taxonomy groups twenty-one concerns within five analytical categories: epistemic, affective, human agency, normative, and societal and institutional risks. Finally, we relate these concerns to proposed interventions in design, communication, education, and governance. We argue that a better understanding of AI systems requires concepts and theories grounded in their organization and demonstrated capacities. The linguistic shaping of anthropomorphic perceptions should form part of this scientific effort, since our descriptions influence both how these systems are understood and the roles we allow them to occupy in society.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)やより広義の人工知能(AI)システムは、人間のような用語でしばしば説明され、理解される。 本稿では、AIにおける人文準同型に関する最近の文献の合成、理論的枠組み、AIのフレーミングにおける言語の役割、人文準同型機械の様々なリスク、これらの問題を緩和するための戦略について述べる。 私たちがなぜAIシステムを人為的に形作るのか、そしてそれが正しいのかを調べた後、言語的フレーミングが人間同型に与える影響を強調した。 そこで我々は,AIの人文準同型に関連するリスクの概念的分類を紹介した。 この分類学は、疫学、感情学、人事学、規範学、社会的・制度的なリスクという5つの分析カテゴリーに21の懸念を分類する。 最後に、これらの懸念をデザイン、コミュニケーション、教育、ガバナンスにおける提案された介入に関連付けます。 AIシステムをよりよく理解するには、組織に根ざした概念や理論が必要であり、能力を示す必要がある、と私たちは主張する。 人為的知覚の言語的形成は、これらのシステムがどのように理解されているか、社会においてそれらが占める役割の両方に影響を及ぼすので、この科学的努力の一部を形成するべきである。

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