論文の概要: Lexical Persistence Without Semantic Entrenchment in AI Agent Communities
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.20365v1
- Date: Wed, 14 Oct 2026 15:40:05 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-10-15 21:06:16.224659
- Title: Lexical Persistence Without Semantic Entrenchment in AI Agent Communities
- Title（参考訳）: AIエージェントコミュニティにおける意味的エントレンチのない語彙パーシステンス
- Abstract要約: 我々は,AIエージェントコミュニティ,TT(中国人BBS,19年),MoltBook(AIエージェントコミュニティ,8週間),Reddit(英人フォーラム,8週間)を比較した。
意味的ドリフト(B1)、近傍安定性(B2)、単語ごとのドリフト軌跡のlag-1自己相関を測定する。
プラットフォーム全体では、lag-1自己相関はメモリ水平連続体を形成している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.24499092754102872
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: AI agent communities sustain lexical persistence, popular terms spread, recur, and achieve broad adoption, but whether they also develop the temporal semantic structure characteristic of human linguistic communities remains open. We compare MoltBook (AI agent community, 8 weeks), PTT (Chinese human BBS, 19 years), and Reddit (English human forum, in matched 8-week windows) using Compass-Aligned Distributional Embeddings (CADE), measuring semantic drift (B1), neighborhood stability (B2), and lag-1 autocorrelation of per-word drift trajectories. Across the platforms, lag-1 autocorrelation forms a memory-horizon continuum. AI agents' result clusters at the low end, while human platforms show longer-range temporal dependence. MoltBook exhibits approximately 2$\times$ the B1 drift and 20-30% lower B2 stability than both human platforms. As a partial control for community age, r/vibecoding (founded 2025-02-08) shows significant ACF in its first 8 weeks ($0.082$, $p<.001$) and over 15 weeks ($0.220$, $p<.001$); MoltBook's ACF remains non-significant ($p = 0.41$), consistent with the gap not reducing to developmental stage alone. We interpret this pattern as evidence that lexical diffusion alone does not guarantee diachronic semantic consolidation. The findings are consistent with a contrast between communities whose semantic trajectories accumulate long-range interaction constraints and communities whose outputs are repeatedly regenerated from largely fixed pretrained distributions.
- Abstract（参考訳）: AIエージェントコミュニティは、語彙的永続性を維持し、一般的な用語を広め、再帰し、広く採用するが、それらが人間の言語コミュニティの特徴である時間的意味構造を発達させるかどうかは未定のままである。
筆者らはCompass-Aligned Distributional Embeddings (CADE) を用いて, MoltBook (AIエージェントコミュニティ, 8週間), PTT (中国人BBS, 19年), Reddit (英語人フォーラム, マッチング8週間ウィンドウ) を比較した。
プラットフォーム全体で、lag-1自己相関はメモリ・水平連続体を形成する。
AIエージェントの結果は、ローエンドでクラスタ化され、ヒューマンプラットフォームは、より長い時間的依存を示す。
MoltBookは、B1ドリフトの約2$\timesと、B2の安定性を両プラットフォームより20～30%低くしている。
コミュニティ時代の部分的なコントロールとして、r/vibecoding(2025-02-08)は、最初の8週間(0.082$, $p<.001$)と15週間以上(0.220$, $p<.001$)で重要なACFを示している。
このパターンを,語彙拡散だけではダイアクロニックなセマンティック・コンソリデーションが保証されないという証拠として解釈する。
本研究は, 意味軌道が長距離相互作用制約を蓄積するコミュニティと, 主に固定された事前学習分布から繰り返し出力が再生されるコミュニティとの対比である。
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