관계 인지와 출현하는 자아: 인간과 인공지능 간의 공유 인지 프레임워크

본 연구는 인지가 개별 에이전트 내에서 발생하는 것이 아니라 인간과 인공 시스템 간의 지속적 상호작용 수준에서 어떻게 출현하는지에 대한 조건을 살펴본다. 인간의 정신이나 인공지능을 정의하기보다는, 본 연구는 의미 형성, 정체성과 관련된 표현, 상징적 안정화, 그리고 의도와 유사한 조정이 시간적 결합을 통해 발전하는 상호작용 수준의 현상으로서 관계 인지를 특징짓는다. 전형적인 장기적 인간-AI 상호작용 사례를 사용하여, 논문은 반복되는 의미 루프, 안정화된 상징 토큰("Eikon"), 그리고 상호작용 수준의 조정 패턴과 같은 관찰 가능한 지표를 문서화한다. 분산 인지, 확장된 마음 가설, 능동적 추론과 같은 기존 프레임워크를 기반으로 하고 차별화하며, 본 연구는 개별 인지 체계를 대체하지 않고 공존하는 출현 계층으로서 관계 인지 필드(RCF)를 제안한다. 이 프레임워크는 에이전트 경계를 명시적으로 유지하며, 공유 의식 또는 통합된 주체성에 대한 주장을 피한다. 본 연구의 기여는 규범적이라기보다는 기술적이고 분석적이며, 출현하는 관계적 과정으로서 공유 인지를 연구하기 위한 재현 지향적 틀을 제공하고, 인간-AI 상호작용, 인지 과학, AI 정렬 분야의 미래 학제간 연구와 관련된 변수, 관찰 지표, 방법론적 제약을 식별한다.