Fugu-MT 論文翻訳(概要): Using Experimental Vignettes to Study Early-Stage Automation Adoption

論文の概要: Using Experimental Vignettes to Study Early-Stage Automation Adoption

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.07032v1
Date: Tue, 14 Apr 2020 15:15:15 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-05-24 06:51:21.431116
Title: Using Experimental Vignettes to Study Early-Stage Automation Adoption
Title（参考訳）: 実験用ヴィグネットによる早期自動化導入の研究
Authors: Sarah Janboecke, Diana Loeffler, Marc Hassenzahl
Abstract要約: 実験的なヴィグネット法を用いて,作業環境におけるAI活用の効果について検討する。ワークショップでは,経験を報告し,有意義な作業環境を維持する方法について論じる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 19.805586658254906
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: When discussing the future of work and in detail the concerns of workers within and beyond established workplace settings, technology-wise we act on rather new ground. Especially preserving a meaningful work environment gains new importance when introducing disruptive technologies. We sometimes do not even have the technology which effects we are willing to discuss. To measure implications for employees and thus create meaningful design variants we need to test systems and their effects before developing them. Confronted with the same problem we used the experimental vignette method to study the effects of AI use in work contexts. During the workshop, we will report our experiences.
Abstract（参考訳）: 職場環境の確立した内外の労働者の懸念について、仕事の未来と詳細を議論するとき、技術面では、我々はかなり新しい場で行動する。特に有意義な作業環境を維持することは、破壊的な技術を導入する際に新たな重要性を増す。私たちは時々、議論したいと願う影響のある技術さえ持っていません。従業員への影響を計測し、意味のある設計のバリエーションを作成するためには、システムとその効果を開発前にテストする必要があります。同じ問題に直面した私たちは、実験的なヴィグネット手法を使って、作業コンテキストにおけるAIの使用の影響を研究しました。ワークショップの間、私たちは経験を報告します。

関連論文リスト

The Impact of AI on Perceived Job Decency and Meaningfulness: A Case Study [3.9134031118910264]
本稿では,AIが職場における仕事の怠慢と有意義性に与える影響について考察する。先進的なAIを導入しても、人間が支配的な役割を担い続けている職場を、回答者が視覚化していることが分かる。回答者は、AIの導入が全体の仕事満足度を維持するか、あるいは向上する可能性があると信じている。
論文参考訳（メタデータ） (2024-06-20T12:52:57Z)
A Disruptive Research Playbook for Studying Disruptive Innovations [11.619658523864686]
本稿では、説得力があり社会的に関係のある研究課題を定式化するためのガイドを提供するための研究プレイブックを提案する。私たちは、AIとAR/VRの2つの破壊的なテクノロジの影響を疑問視するために使用することができることを示しています。
論文参考訳（メタデータ） (2024-02-20T19:13:36Z)
How Far Are We? The Triumphs and Trials of Generative AI in Learning Software Engineering [16.5141990552784]
本研究は,ソフトウェア工学の学生を支援するコンボゲンAIプラットフォームChatGPTの有効性を評価する。従来の資源と比較して,ChatGPTを用いた場合,参加者の生産性や自己効力度には統計的に差は認められなかった。また,Human-AIインタラクションガイドライン違反による5つの障害が明らかとなり,参加者に対して7つの異なる(負の)結果が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (2023-12-18T21:38:00Z)
The Potential Impact of AI Innovations on U.S. Occupations [3.0829845709781725]
私たちはDeep Learning Natural Language Processingを使って、大規模な作業に影響を及ぼす可能性のあるAI特許を特定します。我々の方法論は、17,879のタスク記述の包括的なデータセットに依存し、AIの潜在的な影響を定量化する。我々の結果は、いくつかの職業が潜在的に影響を受け、その影響は特定のスキルに複雑に結びついていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (2023-12-07T21:44:07Z)
AI for IT Operations (AIOps) on Cloud Platforms: Reviews, Opportunities and Challenges [60.56413461109281]
IT運用のための人工知能(AIOps)は、AIのパワーとIT運用プロセスが生成するビッグデータを組み合わせることを目的としている。我々は、IT運用活動が発信する重要なデータの種類、分析における規模と課題、そしてどのように役立つかについて深く議論する。主要なAIOpsタスクは、インシデント検出、障害予測、根本原因分析、自動アクションに分類します。
論文参考訳（メタデータ） (2023-04-10T15:38:12Z)
Human-Robot Collaboration and Machine Learning: A Systematic Review of Recent Research [69.48907856390834]
人間ロボットコラボレーション(Human-robot collaboration、HRC)とは、人間とロボットの相互作用を探索する手法である。本稿では,HRCの文脈における機械学習技術の利用に関する詳細な文献レビューを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-10-14T15:14:33Z)
What Can I Do Here? Learning New Skills by Imagining Visual Affordances [128.65223577406587]
提案手法は,ロボットが可利用性の視覚的表現を学習する上で,どのような結果が得られるかを示す。実際、事前データは、ロボットが不慣れな状況に遭遇したとき、そのモデルから潜在的な結果をサンプリングするように、どのような結果が得られるかを学ぶのに使用される。本稿では, VAL(visuomotor affordance learning)を用いて, 生画像入力で動作する目標条件付きポリシーの学習を行う。
論文参考訳（メタデータ） (2021-06-01T17:58:02Z)
Knowledge as Invariance -- History and Perspectives of Knowledge-augmented Machine Learning [69.99522650448213]
機械学習の研究は転換点にある。研究の関心は、高度にパラメータ化されたモデルのパフォーマンス向上から、非常に具体的なタスクへとシフトしている。このホワイトペーパーは、機械学習研究におけるこの新興分野の紹介と議論を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-12-21T15:07:19Z)
COG: Connecting New Skills to Past Experience with Offline Reinforcement Learning [78.13740204156858]
我々は、動的プログラミングによって新しいスキルを拡張するために、事前データを再利用できることを示します。我々は、新しいタスクを解決するために、以前のデータセットに見られるいくつかの動作をチェーンすることで、アプローチの有効性を実証する。我々は、高次元画像観察を低レベルのロボット制御コマンドにマッピングし、エンドツーエンドでポリシーを訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-10-27T17:57:29Z)
Positive Work Practices. Opportunities and Challenges in Designing Meaningful Work-related Technology [28.614580329727254]
本稿では,作業関連技術の設計に対するウェルビーイング駆動型アプローチを提案する。事例の肯定的な結果にもかかわらず、職場で意味を増す手段としてのテクノロジーの利用は、まだ初期段階にあると論じる。
論文参考訳（メタデータ） (2020-03-11T21:38:53Z)
An Exploration of Embodied Visual Exploration [97.21890864063872]
身体的コンピュータビジョンは、新しい非構造環境におけるロボットに対する知覚を考慮に入れている。既存の視覚探索アルゴリズムの分類を提示し、それらをベンチマークするための標準フレームワークを作成する。次に,提案フレームワークを用いた4つの最先端パラダイムの徹底的な実証的研究を行った。
論文参考訳（メタデータ） (2020-01-07T17:40:32Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。