LLM（大規模言語モデル）を認知ウイルスとして捉える

物理学 > 物理学と社会 arXiv:2609.03344 (physics) [2026年9月3日投稿] タイトル: Large-Language Models as a Cognitive Virus 著者: Ricard Solé, Giulio Ruffini, Francesca Castaldo, Marco Tuccio, Luis F. Seoane, Manlio de Domenico, Santiago F. Elena, David C. Krakauer, Michael Levin 論文「Large-Language Models as a Cognitive Virus」のPDFを表示（著者: Ricard Solé 他8名） PDF HTML（実験的）を閲覧 概要: 大規模言語モデル（LLM）は急速に人間の文化の一部となり、情報の生成、伝達、利用の方法を再形成しています。ここでは、その拡散をウイルスのアナロジーで理解できると提案します。LLMの使用は集団内で広がり、認知や文化的な実践に組み込まれます。私たちは、非依存、結合、永続的依存のユーザー間の遷移をモデル化し、社会的伝達、回復、集団的強化の相互作用が、ティッピングポイントと技術的な固定化を生み出す可能性を示すことを示します。中心的な結果は、暴走ダイナミクスの可能性です。臨界閾値を超えると、採用のわずかな増加が、認知能力の急激な低下を伴う永続的な依存への集団レベルでの急速なシフトを引き起こす可能性があります。一方で、同じフレームワークは、伝達の低減と可逆性の促進に基づいた認知免疫の条件も特定します。私たちの結果は、LLMの採用が認知の自律性にとって重要な結果をもたらす非線形な集団遷移を伴う可能性があることを強調しています。 コメント: 12ページ、3図 主題: 物理学と社会 (physics.soc-ph); コンピュータと社会 (cs.CY); 適応と自己組織化システム (nlin.AO); 人口と進化 (q-bio.PE) 引用形式: arXiv:2609.03344 [physics.soc-ph] (またはこのバージョンについては arXiv:2609.03344v1 [physics.soc-ph]) https://doi.org/10.48550/arXiv.2609.03344 詳細はこちら arXiv発行DOI (登録保留中) DataCite経由 投稿履歴 投稿者: Luis F Seoane PhD [メールを表示] [v1] Thu, 3 Sep 2026 04:03:49 UTC (2,776 KB) 全文リンク: 論文にアクセス: 論文「Large-Language Models as a Cognitive Virus」のPDFを表示（著者: Ricard Solé 他8名） PDF HTML（実験的） TeXソース ライセンスを表示 現在の閲覧コンテキスト: physics.soc-ph < 前 | 次 > 新規 | 最近 | 2026-09 閲覧方法を変更: cs cs.CY nlin nlin.AO physics q-bio q-bio.PE 参考文献と引用 NASA ADS Google Scholar Semantic Scholar エクスポート BibTeX citation 読み込み中... BibTeX形式の引用 × 読み込み中... 提供元データ: ブックマーク 文献ツール 文献および引用ツール 文献エクスプローラー (エクスプローラーとは？) 関連論文 (Connected Papers) (関連論文とは？) Litmaps (Litmapsとは？) scite.ai (Smart Citationsとは？) コード、データ、メディア この論文に関連するコード、データ、メディア alphaXiv (alphaXivとは？) コードへのリンク CatalyzeX コードファインダー (論文用) (CatalyzeXとは？) DagsHub (DagsHubとは？) GotitPub (GotitPubとは？) Huggingface (Huggingfaceとは？) ScienceCast (ScienceCastとは？) デモ デモ Replicate (Replicateとは？) Spaces (Hugging Face Spacesとは？) Spaces (TXYZ.AIとは？) 関連論文 レコメンダーと検索ツール Influence Flower へのリンク (Influence Flowersとは？) コアレコメンダー (CORE Recommenderとは？) 著者 発表場所 機関 トピック arXivLabs について arXivLabs: コミュニティ共同作業者との実験的なプロジェクト arXivLabs は、共同作業者が arXiv の新機能を直接ウェブサイト上で開発・共有できるフレームワークです。arXivLabs と協力する個人および組織は、オープンさ、コミュニティ、卓越性、ユーザーデータプライバシーという私たちの価値観を受け入れ、遵守しています。arXiv はこれらの価値観にコミットしており、それらを遵守するパートナーのみと協力します。arXiv コミュニティに価値をもたらすプロジェクトのアイデアをお持ちですか？ arXivLabs について詳しく知る。 この論文の著者は誰ですか？ | MathJax を無効にする (MathJaxとは？)