AIの同意を審査の証拠から外す
LLMは利用者の立場や押し返しに合わせて答えを変えることがあり、満足度ではそれを見抜けません。投資・事業案件の審査では、AIの同意を独立した検証に数えず、反論は人が根拠から検証し直す規則と、導入時とモデル変更時に根拠に応じて正しく更新するかを測るプローブを組み合わせます。
記事を読むRESEARCH TOPIC / BEHAVIORAL-SCIENCE
行動科学
注意、信頼、説得、選択、習慣と持続する行動変容を扱う。
GROUNDING MAP
この領域で扱う問いと根拠
17本の研究ノートを、共通する意思決定領域からたどれます。各記事は結論、出典、観測結果、限界を明示しています。
関連する研究ノート
17 ARTICLES
AIへの同意は、拒否と同じ容易さになっているか
ボタンの強調、妨害、既定値、反復要求が選択を変える証拠から、受諾・拒否・撤回の手順と視認性を対称に監査します。
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AIの誤りを、安心して言えるチームを作る
心理的安全性の一般研究をAI固有の因果証拠と誤認せず、異論、エラー報告、停止提案、報復検査をAI導入の実行手順へ移します。
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警告を増やすほど、安全になるとは限らない
反復警告への慣れ、偽警報、関連性の低い通知による無視を踏まえ、リスク別の警告予算、表示変化、強制停止を設計します。
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ナッジは効くのかではなく、どこまで縮むのか
メタ分析の訂正、出版バイアス再解析、行政ナッジの大規模試験から、基準率、絶対差、異質性、費用を事前に置く判断へ変えます。
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AIへ思考を預けても、独力で戻れるか
外部記憶による負荷軽減と、内部の符号化・想起の減少を分け、AIを使える時の成果と使えない時の独力遂行を両方測ります。
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AI作品というラベルは、作品そのものを評価しているか
同じ作品でもAI生成と示すと評価が変わる実験から、内容のブラインド評価と、来歴・権利・制作過程の適格性審査を分けます。
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おすすめの目的を、滞在時間だけにしない
推薦方式が露出と利用を変えても態度効果は一様でない証拠から、情報多様性、信頼性、時間利用、福祉を分けたランキング評価を作ります。
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AIコンパニオンは、孤独を減らすのか置き換えるのか
会話直後のつながり、反復利用後の孤独感、人間相手との比較、関係の置換を分け、短期効果を長期福祉へ外挿しません。
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AIの誤りを見た後、使わなくなるのは合理的か
アルゴリズムの誤りを見た後の利用回避と、わずかな修正権で受容が変わる実験から、強制利用でも自由放任でもない運用を設計します。
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AIを人らしくすると、信頼は適切になるのか
名前、声、外見、感情表現を一律の信頼向上策にせず、文脈、利用者感情、能力理解、期待違反、人への引継ぎから設計します。
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アルゴリズム管理は、仕事の裁量を奪うのか
配分、監視、評価、報酬を機能別に分け、効率だけでなく自律性、接続圧力、不安、異議申立てを下限に置く仕事設計を整理します。
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会話AIによる訂正は、訂正後の記憶と行動まで測る
個別化された訂正対話の可能性と、LLM自身の認識限界、警告後も残る影響、効果減衰を統合し、一次根拠に固定した訂正手順を示します。
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AIの共感文は、人の関係責任を置き換えない
AIが作る共感文の品質と、受け手が感じる理解・つながり・情報源選好を分け、人の編集責任と受け手の選択を守る運用を設計します。
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会話AIは、人の選択をどこまで変えてよいのか
個別化された会話AIは、誤信念の訂正にも、本人が気づかない商業誘導にも使えます。正当な行動支援と操作を分け、自律性を測る運用条件を整理します。
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説明を増やしても、AIへの依存は正しくならない
AIの説明、確信度表示、判断順序、利用者制御は、正しい助言の採用と誤った助言の棄却を本当に両立できるのか。行動実験から条件を整理します。
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AIコーチの効果は、支援終了後の行動で測る
会話が続いたことと、現実の行動が持続したことは別です。会話型コーチのメタ分析と実地RCTから、短期反応を行動変容と誤認しない評価設計を整理します。
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