論文の概要: When Interpretations Persist: Downstream Influence in Gaze-Aware Assistants

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.25512v1
• Date: Sun, 18 Oct 2026 20:01:59 GMT
• ステータス: 情報取得中
• システム内更新日: 2026-10-20 22:42:00.845745
• Title: When Interpretations Persist: Downstream Influence in Gaze-Aware Assistants
• Title（参考訳）: 解釈が持続する時:ガゼ認識アシスタントにおける下流の影響
• Abstract要約: 自由形式解釈が歴史的影響を両方向に増幅するかどうかを考察する。 正しい歴史はより有益な変化をもたらし、間違った歴史はより有害な変化をもたらします。 これらの知見は,歴史を意識した人間-AIシステムにおける連続的な設計選択として,永続的な解釈を識別する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.929256770219204
• License:
• Abstract: AI assistants may carry forward not only observations but also interpretations of what a person is doing or may do next across time. Once retained, these interpretations become context for later predictions and system-triggered outputs. We study whether this representation step changes later behavior in gaze-aware streaming assistance. Holding retrieved events, their order, and the target input fixed, we find that Free-form Interpretation amplifies historical influence in both directions: correct histories produce more helpful changes and wrong histories more harmful changes. Unsupported and broader interpretations about activity or future behavior are associated with greater harmful influence. Evidence-Bounded Interpretation preserves distinctions between observation, inference, uncertainty, and temporal scope, reducing unsupported and overcertain content and lowering wrong-source harmful influence while retaining most helpful influence. The same effect structure appears with a second model. These findings identify persistent interpretation as a consequential design choice for history-aware human-AI systems.
• Abstract（参考訳）: AIアシスタントは、観察だけでなく、人が何をしているか、次に何をしているかの解釈も行うことができる。 一旦保持されると、これらの解釈は後の予測とシステムトリガー出力の文脈となる。 我々は、この表現ステップが、視線対応ストリーミング支援における後続の行動を変化させるかどうかを考察する。 検索した事象、その順序、ターゲットの入力を固定すると、自由形式解釈は両方の方向の歴史的影響を増幅する。 活動や将来の行動に関する、サポートされていないより広範な解釈は、より有害な影響に結びついている。 エビデンス境界解釈(Evidence-Bounded Interpretation)は、観察、推論、不確実性、時間的範囲の区別を保ち、内容の不足と過剰な確認を減らし、最も有用な影響を保ちながら、誤った情報源による有害な影響を減らしている。 同じ効果構造が第2モデルで現れる。 これらの知見は,歴史を意識した人間-AIシステムにおける連続的な設計選択として,永続的な解釈を識別する。

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