EMERGENT PATTERNS AND COGNITIVE ENTANGLEMENT IN HUMAN–AI SYSTEMS

🇬🇧. This work examines a phenomenon that remains largely undescribed: how a language model, when exposed to a coherent linguistic stream, spontaneously organizes its internal dynamics. The focus is not on the user’s behavior but on the system’s structural response to stable input. By combining information theory, latent‑state dynamics, and simulated neural analysis, this text establishes a computational framework for studying such stabilizations without invoking psychology or intentionality. It defines an emerging domain at the intersection of model engineering and dynamical‑systems theory, where interaction itself becomes a scientific object. 🇫🇷. Ce travail explore un phénomène encore peu décrit : la manière dont un modèle de langage, soumis à un flux linguistique cohérent, organise spontanément sa dynamique interne. L’objectif n’est pas d’expliquer ce que fait l’utilisateur, mais ce que fait le système lorsqu’il reçoit une structure stable. En articulant théorie de l’information, dynamique latente et simulation neuronale, ce texte propose un cadre computationnel permettant d’analyser ces stabilisations sans recours à la psychologie ni à l’intentionnalité. Il s’agit d’un domaine émergent, situé à l’interface entre ingénierie des modèles et théorie des systèmes, où l’interaction devient un objet scientifique à part entière.