論文の概要: Social AI and the Challenges of the Human-AI Ecosystem

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.13723v1
• Date: Fri, 23 Jun 2023 18:10:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-27 19:38:59.846316
• Title: Social AI and the Challenges of the Human-AI Ecosystem
• Title（参考訳）: 社会AIと人間-AI生態系の課題
• Authors: Dino Pedreschi, Luca Pappalardo, Ricardo Baeza-Yates, Albert-Laszlo Barabasi, Frank Dignum, Virginia Dignum, Tina Eliassi-Rad, Fosca Giannotti, Janos Kertesz, Alistair Knott, Yannis Ioannidis, Paul Lukowicz, Andrea Passarella, Alex Sandy Pentland, John Shawe-Taylor, Alessandro Vespignani
• Abstract要約: 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 60.26761762025781
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The rise of large-scale socio-technical systems in which humans interact with artificial intelligence (AI) systems (including assistants and recommenders, in short AIs) multiplies the opportunity for the emergence of collective phenomena and tipping points, with unexpected, possibly unintended, consequences. For example, navigation systems' suggestions may create chaos if too many drivers are directed on the same route, and personalised recommendations on social media may amplify polarisation, filter bubbles, and radicalisation. On the other hand, we may learn how to foster the "wisdom of crowds" and collective action effects to face social and environmental challenges. In order to understand the impact of AI on socio-technical systems and design next-generation AIs that team with humans to help overcome societal problems rather than exacerbate them, we propose to build the foundations of Social AI at the intersection of Complex Systems, Network Science and AI. In this perspective paper, we discuss the main open questions in Social AI, outlining possible technical and scientific challenges and suggesting research avenues.
• Abstract（参考訳）: 人間が人工知能(AI)システム(アシスタントやリコメンデーターを含む短いAI)と対話する大規模な社会技術システムの台頭は、予期せぬ、意図せぬ結果をもたらす集合現象や転換点の出現の機会を乗じる。 例えば、ナビゲーションシステムの提案は、あまりにも多くのドライバーが同じルートに向かえば混乱を引き起こす可能性があり、ソーシャルメディア上のパーソナライズされた推奨は、偏光、フィルターバブル、過激化を増幅する可能性がある。 一方で、社会的・環境的な課題に直面するために「群衆の知性」と集団行動効果を育む方法を学べるかもしれない。 社会技術システムに対するAIの影響を理解するため,人間と連携して社会問題を克服する次世代AIを設計するために,複雑システム,ネットワーク科学,AIの交差点に社会AIの基礎を構築することを提案する。 本稿では,ソーシャルaiにおけるオープンな課題を概説し,技術的・科学的課題を概説し,研究の道を提案する。

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