もしAIシステムがチャットボットではなかったらどうだろうか？

What if AI systems weren't chatbots?

May 8, 2026

著者: Sourojit Ghosh, Pranav Narayanan Venkit, Sanjana Gautam, Avijit Ghosh

cs.AI

要旨

人工知能（AI）の対話型チャットボットインターフェースへの急速な収束は、業界にとって重要な局面を示している。本稿は、チャットボットパラダイムが中立的なインターフェース選択ではなく、その広範な採用が社会的・経済的・法的・環境的システムを再形成する支配的な社会技術的構成であると主張する。AIを主に対話型アシスタントとして扱うことの構造的な欠点について考察する。チャットボットベースのシステムは、特に複雑あるいはリスクの高い状況において、自信と権威を投影しながらも、ユーザーのニーズを適切に満たせないことが多いことを示す。さらに、チャットボット媒介型インタラクションの常態化が、仕事、学習、意思決定のパターンを変化させ、技能低下、知識の均質化、専門性に対する期待の変化に寄与することを分析する。最後に、大規模なチャットボットインフラへの持続的な投資によって引き起こされる労働の置き換え、経済的権力の集中、環境コストの増大を含む、より広範な社会的影響を検討する。正当な利点を認めつつも、現在のAI開発の軌道は、領域特異性、説明責任、長期的な社会持続可能性よりも会話的一般性を優先する特定の価値選択を反映していると論じる。結論として、一律のチャットボットを超えたAI開発とガバナンスの代替的方向性を概説し、多元的なシステム設計、タスク特化型ツール、社会的・経済的害を緩和するための制度的保護措置を強調する。

English

The rapid convergence of artificial intelligence (AI) toward conversational chatbot interfaces marks a critical moment for the industry. This paper argues that the chatbot paradigm is not a neutral interface choice, but a dominant sociotechnical configuration whose widespread adoption reshapes social, economic, legal, and environmental systems. We examine how treating AI primarily as conversational assistants has extensive structural downsides. We show how chatbot-based systems often fail to adequately meet user needs, particularly in complex or high-stakes contexts, while projecting confidence and authority. We further analyze how the normalization of chatbot-mediated interaction alters patterns of work, learning, and decision-making, contributing to deskilling, homogenization of knowledge, and shifting expectations of expertise. Finally, we examine broader societal effects, including labor displacement, concentration of economic power, and increased environmental costs driven by sustained investment in large-scale chatbot infrastructures. While acknowledging legitimate benefits, we argue that the current trajectory of AI development reflects specific value choices that prioritize conversational generality over domain specificity, accountability, and long-term social sustainability. We conclude by outlining alternative directions for AI development and governance that move beyond one-size-fits-all chatbots, emphasizing pluralistic system design, task-specific tools, and institutional safeguards to mitigate social and economic harm.