論文の概要: From Human-Computer Interaction to Human-AI Interaction: New Challenges
and Opportunities for Enabling Human-Centered AI
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.05424v1
- Date: Wed, 12 May 2021 04:30:45 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-05-13 23:00:45.247434
- Title: From Human-Computer Interaction to Human-AI Interaction: New Challenges
and Opportunities for Enabling Human-Centered AI
- Title(参考訳): 人間-コンピュータインタラクションから人間-AIインタラクションへ:人間中心AIの実現に向けた新たな課題と機会
- Authors: Wei Xu, Marvin J. Dainoff, Liezhong Ge, Zaifeng Gao
- Abstract要約: 我々は、AI技術の特徴と非AIコンピューティングシステムとAIシステムの違いに焦点を当てる。
人とAIの相互作用(HAII)の研究と応用を学際的なコラボレーションとして推進します。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 7.3800748017024755
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: While AI has benefited humans, it may also harm humans if not appropriately
developed. We conducted a literature review of current related work in
developing AI systems from an HCI perspective. Different from other approaches,
our focus is on the unique characteristics of AI technology and the differences
between non-AI computing systems and AI systems. We further elaborate on the
human-centered AI (HCAI) approach that we proposed in 2019. Our review and
analysis highlight unique issues in developing AI systems which HCI
professionals have not encountered in non-AI computing systems. To further
enable the implementation of HCAI, we promote the research and application of
human-AI interaction (HAII) as an interdisciplinary collaboration. There are
many opportunities for HCI professionals to play a key role to make unique
contributions to the main HAII areas as we identified. To support future HCI
practice in the HAII area, we also offer enhanced HCI methods and strategic
recommendations. In conclusion, we believe that promoting the HAII research and
application will further enable the implementation of HCAI, enabling HCI
professionals to address the unique issues of AI systems and develop
human-centered AI systems.
- Abstract(参考訳): AIは人間に恩恵を与えたが、適切に開発されていなければ人間を傷つけることもある。
我々は、HCIの観点から、AIシステムの開発における現在の研究の文献レビューを行った。
他のアプローチとは異なり、私たちの焦点はAI技術のユニークな特徴と非AIコンピューティングシステムとAIシステムの違いにあります。
2019年に提案した人間中心型AI(HCAI)アプローチをさらに詳しく検討する。
本レビューと分析は,非aiコンピューティングシステムにおいてhci専門家が遭遇していない,aiシステム開発におけるユニークな課題を浮き彫りにする。
HCAIの実装をさらに進めるために、我々は、学際的なコラボレーションとして人間-AIインタラクション(HAII)の研究と応用を促進する。
HCIの専門家が主要なHAII領域にユニークな貢献を行う上で重要な役割を果たす機会はたくさんあります。
HAII領域における将来のHCI実践を支援するため,HCI手法の強化と戦略的勧告も提供する。
結論として、HAII研究と応用の促進がHCAIの実装をさらに促進し、HCI専門家がAIシステムのユニークな問題に対処し、人間中心のAIシステムを開発することを可能にすると信じている。
関連論文リスト
- Synergizing Human-AI Agency: A Guide of 23 Heuristics for Service
Co-Creation with LLM-Based Agents [16.560339524456268]
この研究は、に関心のあるサービスプロバイダが、その実践者やより広範なコミュニティに対して、Large Language Models(LLM)技術が統合されるかどうかを判断するための原動力となる。
LLMをベースとしたサービス共同作成ツールであるCoAGentを通じて,非AI専門家とAIの相互学習の旅について検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-23T16:11:48Z) - Towards Effective Human-AI Decision-Making: The Role of Human Learning
in Appropriate Reliance on AI Advice [3.595471754135419]
参加者100名を対象にした実験において,学習と適切な信頼の関係を示す。
本研究は,人間とAIの意思決定を効果的に設計するために,信頼度を分析し,意味を導き出すための基本的な概念を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-03T14:51:53Z) - The Impact of Imperfect XAI on Human-AI Decision-Making [7.29807482760841]
鳥種識別作業において,誤った説明が人間の意思決定行動にどのように影響するかを評価する。
この結果から,AIと人間-AIチームパフォーマンスへの不完全なXAIと,人間の専門知識レベルの影響が明らかになった。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-25T15:19:36Z) - Applying HCAI in developing effective human-AI teaming: A perspective
from human-AI joint cognitive systems [10.746728034149989]
研究と応用は、AIシステムを開発するための新しいパラダイムとして、HAT(Human-AI Teaming)を使用している。
我々は,人間とAIの協調認知システム(HAIJCS)の概念的枠組みについて詳しく検討する。
本稿では,HATを表現・実装するためのヒューマンAI共同認知システム(HAIJCS)の概念的枠組みを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-08T06:26:38Z) - Social AI and the Challenges of the Human-AI Ecosystem [60.26761762025781]
社会AIにおける主要なオープンな質問について論じ、技術的および科学的課題を概説する。
我々は,複雑システム,ネットワーク科学,AIの交差点にソーシャルAIの基礎を構築することを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-23T18:10:54Z) - The Role of AI in Drug Discovery: Challenges, Opportunities, and
Strategies [97.5153823429076]
この分野でのAIのメリット、課題、欠点についてレビューする。
データ拡張、説明可能なAIの使用、従来の実験手法とAIの統合についても論じている。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-08T23:23:39Z) - Cybertrust: From Explainable to Actionable and Interpretable AI (AI2) [58.981120701284816]
Actionable and Interpretable AI (AI2)は、AIレコメンデーションにユーザの信頼度を明確に定量化し視覚化する。
これにより、AIシステムの予測を調べてテストすることで、システムの意思決定に対する信頼の基盤を確立することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-01-26T18:53:09Z) - On some Foundational Aspects of Human-Centered Artificial Intelligence [52.03866242565846]
人間中心人工知能(Human Centered Artificial Intelligence)の意味については明確な定義はない。
本稿では,AIコンポーネントを備えた物理・ソフトウェア計算エージェントを指すHCAIエージェントについて紹介する。
HCAIエージェントの概念は、そのコンポーネントや機能とともに、人間中心のAIに関する技術的および非技術的議論を橋渡しする手段であると考えています。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-12-29T09:58:59Z) - Stakeholder Participation in AI: Beyond "Add Diverse Stakeholders and
Stir" [76.44130385507894]
本稿では、既存の文献の参加と現在の実践の実証分析を通じて、AI設計における「参加的転換」を掘り下げることを目的としている。
本稿では,本論文の文献合成と実証研究に基づいて,AI設計への参加的アプローチを解析するための概念的枠組みを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-01T17:57:04Z) - Human-Centered AI for Data Science: A Systematic Approach [48.71756559152512]
HCAI(Human-Centered AI)は、さまざまなヒューマンタスクをサポートするAI技術の設計と実装を目的とした研究活動である。
データサイエンス(DS)に関する一連の研究プロジェクトを使ってHCAIにどのようにアプローチするかをケーススタディとして紹介する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-03T21:47:13Z)
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。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。