‘i am a stochastic parrot, and so r u’: Is AI-based framing of human behaviour and cognition a conceptual metaphor or conceptual engineering?

要約

AIテクノロジーの私たちの日常生活への大規模な統合を考えると、AI関連の概念は、AIシステムを人間の行動および/または言語習得などの認知能力と比phor的に比較するために使用されています。
当然のことながら、これらの比phor的な比較の認識論的成功は議論されるべきです。
「計算」と「肉」の悪魔主義の矛盾する位置を背景に、私たちは次のように尋ねます。計算とAIの概念的星座を人間の領域に適用できますか？
特にAIの概念的な星座がこの方法で使用されている場合、何をしているのでしょうか？
概念と言語使用のウィットゲンシュタインの見解に根ざして、2つの考えられる答えを検討し、互いに反対します。これらの例は概念的な比phorであるか、概念工学の試みです。
私たちはそれらが概念的な比phorであると主張しますが、（1）この立場はそれ自体の認識論的不測の事態を認識していないと主張します。
計算の概念的な基盤では、（3）最も重要なことは、人間の心理学と計算の間の比phor的なつながりのために、誤解を招く「二重比phor」です。
人間のドメインにAIのこの予測される概念構成の欠点に応えて、私たちはセマンティックキャッチがあると主張します。
概念的なメタファーの視点は、概念工学の形態の手段を示しています。
この方法論の基準が満たされている場合、概念的な比phorビューに関連する誤りと認識論的な欠点をバイパスすることができます。
最高の状態では、人間とAIの概念的なドメインの相互汚染は、現在の概念の境界がどのように役立つか、どのように承認されるかについて、私たちに新たに反映するように促すものです。

要約(オリジナル)

Given the massive integration of AI technologies into our daily lives, AI-related concepts are being used to metaphorically compare AI systems with human behaviour and/or cognitive abilities like language acquisition. Rightfully, the epistemic success of these metaphorical comparisons should be debated. Against the backdrop of the conflicting positions of the ‘computational’ and ‘meat’ chauvinisms, we ask: can the conceptual constellation of the computational and AI be applied to the human domain and what does it mean to do so? What is one doing when the conceptual constellations of AI in particular are used in this fashion? Rooted in a Wittgensteinian view of concepts and language-use, we consider two possible answers and pit them against each other: either these examples are conceptual metaphors, or they are attempts at conceptual engineering. We argue that they are conceptual metaphors, but that (1) this position is unaware of its own epistemological contingency, and (2) it risks committing the ”map-territory fallacy”. Down at the conceptual foundations of computation, (3) it most importantly is a misleading ‘double metaphor’ because of the metaphorical connection between human psychology and computation. In response to the shortcomings of this projected conceptual organisation of AI onto the human domain, we argue that there is a semantic catch. The perspective of the conceptual metaphors shows avenues for forms of conceptual engineering. If this methodology’s criteria are met, the fallacies and epistemic shortcomings related to the conceptual metaphor view can be bypassed. At its best, the cross-pollution of the human and AI conceptual domains is one that prompts us to reflect anew on how the boundaries of our current concepts serve us and how they could be approved.

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