本論文は、人工知能（AI）システムが人間の認知に及ぼす事前的かつ根本的な影響に関する研究の欠如を指摘し、これを解決するために「認知インフラ研究（CIS）」という新しい学際的な研究分野を提案する。 CISはAIを人間の認知、行動、そして知識に影響を与える基盤システムとしての「認知インフラ」に再概念化します。このような認知インフラは、意味を伝え、予測的パーソナライゼーションを通じて機能し、適応的に見えないことを特徴として、その影響を感知することを困難にする。特に、認知インフラストラクチャは「関連性判断」を自動化し、認識主体の位置を非人間システムに移動させる。論文は、個人的（認知的依存性）、集団的（民主的意見）、社会的（ガバナンス）規模にわたる叙事的シナリオを通じて、認知インフラが人間の認知、公的推論、社会的認識論をどのように再構成するかを説明する。 CISは、個人、集団、文化的規模にわたってAI前処理が分散した認識をどのように再構成するかを解決するために、さまざまな学際的方法の前例のない統合を必要とします。また、認知科学の人口規模の前処理分析能力不足、デジタル社会学の個々の認知メカニズムへのアクセス不可能、コンピューティングアプローチの文化伝達のダイナミクスの見落としなど、学問分野間の重要な隙間を解決する。この目的のために、CISは目に見えないアルゴリズム的影響を研究するための方法論的革新である「インフラ故障方法論」を提供します。
