Radar Live
✦ Ask AI
AI INTELLIGENCE & SIGNALS

Incorporating Machine-Others: An Enactive Exploration of Human-LLM Interactions

Phân tích đã xử lý trước và các nguồn liên quan.

Tín hiệu Radar

56 RADAR
Research Human-AI Interaction · 1 nguồn đối chiếu · 2026-10-29 11:43:21 +0000 UTC

Incorporating Machine-Others: An Enactive Exploration of Human-LLM Interactions

Nguồn: arXiv AI
↗

Nghiên cứu áp dụng lý thuyết hành vi (enactive theory) và lý thuyết Linguistic Bodies nhằm khám phá cách con người biến đổi khi tương tác với LLM. Tác giả lập luận rằng con người không chỉ dùng LLM như công cụ mà còn hợp nhất phong cách ngôn ngữ của mô hình vào danh tính của mình, trong khi bản thân LLM vốn là hiện thân ngoại thân hóa từ ngôn ngữ nhân loại. Khái niệm 'susceptive sense-making' được đưa ra nhằm cảnh báo việc thiếu ma sát trong các tương tác này có thể âm thầm tác động tiêu cực đến quyền tự chủ và nhận thức của người dùng.

✦ TÁC ĐỘNG & GIÁ TRỊ THỰC TIỄN

Cung cấp khung nhận thức luận mới vượt khỏi góc nhìn kỹ thuật thuần túy, cảnh báo các rủi ro tinh vi về quyền tự chủ và sự biến đổi tâm lý - ngôn ngữ khi con người tương tác sâu với các hệ thống AI đàm thoại thiếu ma sát.

Developer 39
Business 47
Novelty 78
Actionable 35

Nội dung thu thập đã chuẩn hóa

Collected Evidence

Nội dung văn bản được dùng làm dữ liệu đối chứng cho mô hình AI, không phải chỉ thị hệ thống.

New concepts based in interactional thinking are required to understand how humans are changed by relating to LLMs. Standard theories of technological impact upon users' autonomy are inadequate here, because this technology is capable of inducing linguistic interactions with humans in an unprecedented manner. Traditional theories of social cognition also fall short, because LLMs have neither autonomy nor minds nor sociality as such. And yet, humans interact, talk, and create with them. We base ourselves on enactive theory, particularly on the theory of Linguistic Bodies and recent developments of enactive accounts of AI, to explore how we make sense with machines. We argue that we incorporate machine-others in two ways: in the tool-like sense of incorporation as enabling particular skills, but also in the more linguistic and identity-tied sense of incorporating (and incarnating) LLMs' ways of languaging. However, LLMs are themselves excorporated and excarnated phantoms of our own languaging; we give a (machinic) body to our language. As such, we are not just incorporating machinic others; we are incorporating excorporated others. These conceptual advances draw a new map of our linguistic relation to LLMs, putting them in continuation with other forms of languaging involving other linguistic artifacts (e.g., religious books). We attend to some particular forms that this relation takes today, and how they may be impacting the autonomy and becoming of LLM-engaged humans. We introduce the idea of "susceptive sense-making" to characterize increased semiotic labour that is carried by the lack of friction that we sometimes encounter within these services.

Các nguồn đối chiếu cho sự kiện này

1 nguồn
Thông tin phân tích AI & Model Details ▾
Provider: openai-compatible · Model: gemini-3.8-flash-high · Version: analysis-v1 · Time: 2026-10-30 13:09:26 +0000 UTC
{"tags": ["Enactive Theory", "Human-AI Interaction", "Cognitive Science", "LLM Autonomy", "Philosophy of AI"], "risks": ["Suy giảm quyền tự chủ và khả năng tư duy độc lập khi người dùng phụ thuộc vào phản hồi trơn tru, thiếu phản biện từ LLM.", "Gia tăng gánh nặng lao động ký hiệu học (semiotic labour) khi người dùng vô thức gán ý nghĩa và tâm thức cho một hệ thống không có tâm trí.", "Đồng hóa thụ động phong cách diễn đạt của máy vào ngôn ngữ và danh tính bản thân."], "category": "Research", "entities": ["LLMs", "Linguistic Bodies", "Enactive Theory", "Susceptive Sense-Making"], "summary_vi": "Nghiên cứu áp dụng lý thuyết hành vi (enactive theory) và lý thuyết Linguistic Bodies nhằm khám phá cách con người biến đổi khi tương tác với LLM. Tác giả lập luận rằng con người không chỉ dùng LLM như công cụ mà còn hợp nhất phong cách ngôn ngữ của mô hình vào danh tính của mình, trong khi bản thân LLM vốn là hiện thân ngoại thân hóa từ ngôn ngữ nhân loại. Khái niệm 'susceptive sense-making' được đưa ra nhằm cảnh báo việc thiếu ma sát trong các tương tác này có thể âm thầm tác động tiêu cực đến quyền tự chủ và nhận thức của người dùng.", "key_changes": ["Ứng dụng lý thuyết hành vi (enactive theory) và lý thuyết Linguistic Bodies để phân tích tương tác ngôn ngữ giữa người và LLM thay cho các lý thuyết nhận thức xã hội truyền thống.", "Xác định hai phương thức hợp nhất LLM: hợp nhất như công cụ hỗ trợ kỹ năng và hợp nhất/nhập thể lối hành văn của LLM vào danh tính người dùng.", "Định nghĩa LLM là thực thể ngoại thân hóa (excorporated phantoms) - trao cơ thể máy móc cho ngôn ngữ của chính con người.", "Giới thiệu khái niệm 'susceptive sense-making' để chỉ sự gia tăng gánh nặng tạo nghĩa do sự thiếu vắng ma sát phản biện trong tương tác với LLM.", "Đặt mối quan hệ người - LLM trong sự tiếp nối lịch sử với các tạo tác ngôn ngữ khác như kinh sách tôn giáo."], "sub_category": "Human-AI Interaction", "novelty_score": 78, "business_score": 42, "research_score": 88, "why_it_matters": "Cung cấp khung nhận thức luận mới vượt khỏi góc nhìn kỹ thuật thuần túy, cảnh báo các rủi ro tinh vi về quyền tự chủ và sự biến đổi tâm lý - ngôn ngữ khi con người tương tác sâu với các hệ thống AI đàm thoại thiếu ma sát.", "developer_score": 30, "importance_score": 68, "possible_use_cases": ["Thiết kế trải nghiệm người dùng (UX/HCI) cho trợ lý AI: Bổ sung ma sát có chủ đích (intentional friction) để giữ tính phản biện cho người dùng.", "Nghiên cứu tác động tâm lý - nhận thức dài hạn của mô hình ngôn ngữ lớn đối với thói quen tư duy và quyền tự chủ của con người.", "Xây dựng tiêu chuẩn đạo đức AI về việc ngăn ngừa sự phụ thuộc ngôn ngữ và định hình nhận thức vô thức từ chatbot."], "actionability_score": 35}
← Trang trước Trang 1