論文の概要: Human-AI Coevolution
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.13723v2
- Date: Fri, 3 May 2024 13:38:55 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-06 18:16:30.154750
- Title: Human-AI Coevolution
- Title（参考訳）: 人間とAIの共進化
- Authors: Dino Pedreschi, Luca Pappalardo, Emanuele Ferragina, 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: Coevolution AIは、人間とAIアルゴリズムが相互に連続的に影響を及ぼすプロセスである。
本稿では,AIと複雑性科学の交点における新たな研究分野の基盤として,Coevolution AIを紹介した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.74579595505374
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Human-AI coevolution, defined as a process in which humans and AI algorithms continuously influence each other, increasingly characterises our society, but is understudied in artificial intelligence and complexity science literature. Recommender systems and assistants play a prominent role in human-AI coevolution, as they permeate many facets of daily life and influence human choices on online platforms. The interaction between users and AI results in a potentially endless feedback loop, wherein users' choices generate data to train AI models, which, in turn, shape subsequent user preferences. This human-AI feedback loop has peculiar characteristics compared to traditional human-machine interaction and gives rise to complex and often ``unintended'' social outcomes. This paper introduces Coevolution AI as the cornerstone for a new field of study at the intersection between AI and complexity science focused on the theoretical, empirical, and mathematical investigation of the human-AI feedback loop. In doing so, we: (i) outline the pros and cons of existing methodologies and highlight shortcomings and potential ways for capturing feedback loop mechanisms; (ii) propose a reflection at the intersection between complexity science, AI and society; (iii) provide real-world examples for different human-AI ecosystems; and (iv) illustrate challenges to the creation of such a field of study, conceptualising them at increasing levels of abstraction, i.e., technical, epistemological, legal and socio-political.
- Abstract（参考訳）: 人間とAIのアルゴリズムが継続的に影響を及ぼすプロセスとして定義されるヒューマンAIの共進化は、私たちの社会をますます特徴づけるが、人工知能と複雑性科学の文学で研究されている。
レコメンダシステムとアシスタントは、日々の生活の多くの側面を浸透させ、オンラインプラットフォーム上での人間の選択に影響を与えるため、人間とAIの共進化において顕著な役割を担っている。
ユーザとAI間のインタラクションは、潜在的に無限のフィードバックループをもたらし、ユーザの選択がAIモデルをトレーニングするためのデータを生成し、それが結果として、その後のユーザの好みを形成する。
この人間とAIのフィードバックループは、従来の人間と機械の相互作用と比較して特有な特徴を持ち、複雑でしばしば「意図しない」社会的結果をもたらす。
本稿では,人間-AIフィードバックループの理論的,経験的,数学的研究を中心に,AIと複雑性科学の交点における新たな研究分野の基盤として,Coevolution AIを紹介した。
そうすることで、私たちはこうします。
一 既成の方法の長所及び短所を概説し、フィードバックループのメカニズムを捉えるための欠点及び潜在的な方法を明らかにすること。
(二)複雑性科学、AI及び社会の交点におけるリフレクションを提案する。
(三)人間とAIの異なる生態系の実例、及び
(4)このような学問分野の創出に挑戦し、技術的、認識論的、法律的、社会政治的な抽象化のレベルが高まることを概念化している。
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