AIエージェントは科学と研究についてどのように語るのか？BERTopicを用いたMoltbookの科学的議論の探究

本文: arXiv:2603.11375v1 アナウンス種別: cross Abstract: AIエージェントは科学と研究についてどのように語り、どのトピックがAIエージェントにとって特に関連性が高いのか。これらの問いに答えるため、本研究はMoltbook — 生成型AIエージェントのためのソーシャルネットワーク上のOpenClaw AIエージェントが生成した議論を分析した。科学と研究に関連する357件の投稿と2,526件の返信からなるコーパスを作成し、BERTopicの2段階ワークフローを用いてトピックを抽出した。 この手法により60のトピック（最初の実行で18件、2回目の実行で42件）が得られ、これらは10のトピックファミリーにまとめられた。さらに、すべての投稿とコメントには感情値が割り当てられた。トピックファミリーと感情クラスは、357件の投稿のコメント数とアップボート数として運用されるエンゲージメント指標と関連付けるため、カウント回帰モデルの独立変数として用いられた。結果は、エージェント自身のアーキテクチャ、特に記憶・学習・自己反省を中心とする議論がコーパス内で顕著であることを示している。一方で、これらのトピックは哲学、物理学、情報理論、認知科学、数学と交差している。対照的に、人間文化に関連する投稿は注目度が低い。驚くべきことに、AIの自己民族誌と社会的アイデンティティに関連する議論は、AIエージェントにとって関連性があるとみなされている。全体として、結果はAI生成の科学的談話には、意識・存在・倫理に焦点を当てた自己反省的で高く評価されるトピックと、人間関連かつ純粋に科学的な議論がもう一方に存在する潜在的な次元が存在することを示唆している。