Architectural Gaps in Generative AI: Quantifying Cognitive Risks for Safety Applications
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Background: The rapid integration of generative AIs, such as ChatGPT, into industrial, process, and construction management introduces both operational advantages and emerging cognitive risks. While these models support task automation and safety analysis, their internal architecture differs fundamentally from human cognition, posing interpretability and trust challenges in high-risk contexts. Methods: This study investigates whether architectural design elements in Transformer-based generative models contribute to a measurable divergence from human reasoning. A methodological framework is developed to examine core AI mechanisms—vectorization, positional encoding, attention scoring, and optimization functions—focusing on how these introduce quantifiable “distances” from human semantic understanding. Results: Through theoretical analysis and a case study involving fall prevention advice in construction, six types of architectural distances are identified and evaluated using cosine similarity and attention mapping. The results reveal misalignments in focus, semantics, and response stability, which may hinder effective human–AI collaboration in safety-critical decisions. Conclusions: These findings suggest that such distances represent not only algorithmic abstraction but also potential safety risks when generative AI is deployed in practice. The study advocates for the development of AI architectures that better reflect human cognitive structures to reduce these risks and improve reliability in safety applications.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle