論文の概要: Applying human-centered AI in developing effective human-AI teaming: A
perspective of human-AI joint cognitive systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.03913v3
- Date: Sat, 15 Jul 2023 15:38:37 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-18 19:44:28.888083
- Title: Applying human-centered AI in developing effective human-AI teaming: A
perspective of human-AI joint cognitive systems
- Title（参考訳）: 効果的な人間-AIコラボレーション開発における人間中心AIの適用:人間-AI共同認知システムの観点から
- Authors: Wei Xu, Zaifeng Gao
- Abstract要約: 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。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.297065069875625
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Research and application have used human-AI teaming (HAT) as a new paradigm
to develop AI systems. HAT recognizes that AI will function as a teammate
instead of simply a tool in collaboration with humans. Effective human-AI teams
need to be capable of taking advantage of the unique abilities of both humans
and AI while overcoming the known challenges and limitations of each member,
augmenting human capabilities, and raising joint performance beyond that of
either entity. The National AI Research and Strategic Plan 2023 update has
recognized that research programs focusing primarily on the independent
performance of AI systems generally fail to consider the functionality that AI
must provide within the context of dynamic, adaptive, and collaborative teams
and calls for further research on human-AI teaming and collaboration. However,
there has been debate about whether AI can work as a teammate with humans. The
primary concern is that adopting the "teaming" paradigm contradicts the
human-centered AI (HCAI) approach, resulting in humans losing control of AI
systems. This article further analyzes the HAT paradigm and the debates.
Specifically, we elaborate on our proposed conceptual framework of human-AI
joint cognitive systems (HAIJCS) and apply it to represent HAT under the HCAI
umbrella. We believe that HAIJCS may help adopt HAI while enabling HCAI. The
implications and future work for HAIJCS are also discussed.
Insights: AI has led to the emergence of a new form of human-machine
relationship: human-AI teaming (HAT), a paradigmatic shift in human-AI systems;
We must follow a human-centered AI (HCAI) approach when applying HAT as a new
design paradigm; We propose a conceptual framework of human-AI joint cognitive
systems (HAIJCS) to represent and implement HAT for developing effective
human-AI teaming
- Abstract（参考訳）: 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。
HATは、AIが単なるツールではなく、チームメイトとして機能することを認識している。
効果的な人間-AIチームは、各メンバの既知の課題と制限を克服しつつ、人間とAIの両方のユニークな能力を活用でき、人間の能力を増強し、どちらのエンティティよりも共同パフォーマンスを高める必要がある。
National AI Research and Strategic Plan 2023アップデートは、AIシステムの独立したパフォーマンスに重点を置く研究プログラムが、動的、適応的、協力的なチームの中でAIが提供しなければならない機能を考慮するのに失敗し、人間とAIのコラボレーションとコラボレーションに関するさらなる研究を求めることを認識している。
しかし、AIが人間とチームメイトとして機能するかどうかについては議論がある。
第一の懸念は、"チーム"パラダイムを採用することは、人間中心のAI(HCAI)アプローチと矛盾するため、AIシステムのコントロールを失うことである。
本稿では、HATパラダイムと議論をさらに分析する。
具体的には,人間とAIの協調認知システム(HAIJCS)の概念枠組みを詳述し,HCAI傘の下でのHAT表現に適用する。
HAIJCSはHCAIを有効化しながらHAIを採用するのに役立つと考えている。
HAIJCSの意義と今後の課題についても論じる。
洞察:aiは新しい形の人間-機械関係の出現につながった:人間-aiチーム(hat)、人間-aiシステムにおけるパラダイムシフト、新しいデザインパラダイムとして帽子を適用する際に人間中心のai(hcai)アプローチに従うこと、効果的な人間-aiチームを作るための帽子を表現・実装するための人間-ai合同認知システム(haijcs)の概念的枠組みを提案する。
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