Anthropomorphism as Social Affordance: Charting the Co-Animation of Chatbots into Social “Agents”
Notice bibliographique
Résumé
The mimesis of human traits exhibited by large language models (LLMs) has led some users to perceive these technical systems as agentic, capable of achieving reciprocal and seemingly human-like communication. These misperceptions have, in turn, been linked to documented harms in human-AI interactions (HAIs). This conceptual paper explores current interventions in response to interaction harms, taking AI companions as an illustrative example. We analyze documented cases of AI companion applications that have led to severe harms, including suicide, illustrating that current redressive approaches fail to account for the network of distributed human agents that collectively "animate" anthropomorphic features and encourage some users to regard AI systems as social "agents." By framing anthropomorphism as a social affordance that reproduces a broader distributed process spanning development, design, user interaction, socio-cultural contexts, and institutional forces, this paper demonstrates the necessity for distributed governance of anthropomorphic AI features across these diverse agentic forces. We proceed to discuss obstacles to appropriate governance, including power asymmetries between different agents, and outline existing models that could be adapted for more effective interventions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,021 |
| Communication savante | 0,006 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,001 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».