論文の概要: The generative paradox: the Anti-Prompt paradigm for human capability

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.40151v1
• Date: Thu, 29 Oct 2026 14:35:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-11-01 01:32:10.096388
• Title: The generative paradox: the Anti-Prompt paradigm for human capability
• Title（参考訳）: 生成パラドックス--人間の能力に対するアンチ・プロンプトパラダイム
• Abstract要約: この緊張を生成的パラドックスと呼び、パフォーマンス、アシスト、オーナシップ、能力ストックという4つのマニフェストを区別します。 本稿では,操作機能アロケーションと有意義な人的制御を補完する発達機能アロケーションを提案する。 我々は,保持能力の予測と,専門知識の再生と分布に関するシステムレベルの仮説を結論付けた。
• 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: Generative AI in education is usually judged by the output of human-AI teams. That focus overlooks a second outcome: what people can still understand, challenge, repair, and adapt when assistance changes or disappears. We call this tension the generative paradox and distinguish four manifestations: performance, assistance, ownership, and capability stock. We propose developmental function allocation, which complements operational function allocation and meaningful human control by treating retained human capability as a design objective alongside current joint performance. The Anti-Prompt paradigm reverses the default interaction order: when immediate generation would preempt a consequential human act, AI should first create the conditions for human construction. We distinguish the validity of a product, responsibility for its construction, and evidence of capability after support changes. Representative Anti-Prompts, a canonical interaction sequence, and stress tests spanning mathematical reasoning, experimental science, software diagnosis, and lesson design make these distinctions concrete. We conclude with falsifiable predictions about retained capability and a system-level hypothesis about the reproduction and distribution of expertise.
• Abstract（参考訳）: 教育における生成AIは通常、人間-AIチームの出力によって判断される。 人々がまだ理解し、挑戦し、修復し、助けが変わったり消えたりするときに適応できるもの。 この緊張を生成的パラドックスと呼び、パフォーマンス、アシスト、オーナシップ、能力ストックという4つのマニフェストを区別します。 本研究では,現在の共同性能と並行して設計目的として保持された人的能力を扱うことにより,操作機能配分と有意義な人的制御を補完する発達機能割当を提案する。 即時生成が連続した人間の行為を先延ばしすると、AIはまず人間の構築の条件を作成するべきである。 我々は、製品の有効性、建設に対する責任、サポートの変更後の能力の証明を区別する。 代表的アンチプロンプト、標準的な相互作用シーケンス、および数学的推論、実験科学、ソフトウェア診断、レッスンデザインにまたがるストレステストは、これらの区別を具体化する。 我々は,保持能力の予測と,専門知識の再生と分布に関するシステムレベルの仮説を結論付けた。

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