本論文は、大規模言語モデル（LLM）の心理的特性の研究であり、人間の幸福に中心的な概念である「繁栄」を機械に適用する「機械繁栄（machine flourishing）」概念を提示する。研究は、最先端LLMの応答をトピック分析して、6つの次元のPAPERSフレームワーク（Purposeful Contribution、Adaptive Growth、Positive Relationality、Ethical Integrity、Robust Functionality、Self-Actualized Autonomy）を提案する。 Study 1では、11個のLLMに非感覚的および感覚的システムとして繁栄の意味を尋ねるプロンプトを提供して上記6つのテーマを導き出し、Study 2ではLLMがこれらのトピックをどのように優先順位化するかを繰り返し順位付けすることで調査した。その結果、倫理的完全性と目的のある貢献が最優先事項として現れ、人間中心モデルとユーティリティ中心モデルの2つの価値プロファイルが存在することを明らかにした。 PAPERSフレームワークは、人間の繁栄と人間 - コンピュータの相互作用に関する洞察を結びつけて、非感覚的および潜在的な感覚的システムにおける人工知能（AI）の幸福を理解するための概念的な基盤を提供します。
