論文の概要: AI for the Generation and Testing of Ideas Towards an AI Supported
Knowledge Development Environment
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.08876v1
- Date: Mon, 17 Jul 2023 22:17:40 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-19 17:11:57.547942
- Title: AI for the Generation and Testing of Ideas Towards an AI Supported
Knowledge Development Environment
- Title（参考訳）: AIが支援する知識開発環境に向けたアイデアの生成とテストのためのAI
- Authors: Ted Selker
- Abstract要約: 生成AIが人間のバイアスを排除してアイデア生成を促進する方法について論じる。
また、検索が事実、論理、文脈をどう検証できるかについても記述する。
本稿では,知識労働者のためのシステムであるジェネレーション・アンド・サーチ・テスト(Generate and Search Test)を紹介し,個人が効率的にソリューションを作成できるようにする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.0305676256390934
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: New systems employ Machine Learning to sift through large knowledge sources,
creating flexible Large Language Models. These models discern context and
predict sequential information in various communication forms. Generative AI,
leveraging Transformers, generates textual or visual outputs mimicking human
responses. It proposes one or multiple contextually feasible solutions for a
user to contemplate. However, generative AI does not currently support
traceability of ideas, a useful feature provided by search engines indicating
origin of information. The narrative style of generative AI has gained positive
reception. People learn from stories. Yet, early ChatGPT efforts had difficulty
with truth, reference, calculations, and aspects like accurate maps. Current
capabilities of referencing locations and linking to apps seem to be better
catered by the link-centric search methods we've used for two decades.
Deploying truly believable solutions extends beyond simulating contextual
relevance as done by generative AI. Combining the creativity of generative AI
with the provenance of internet sources in hybrid scenarios could enhance
internet usage. Generative AI, viewed as drafts, stimulates thinking, offering
alternative ideas for final versions or actions. Scenarios for information
requests are considered. We discuss how generative AI can boost idea generation
by eliminating human bias. We also describe how search can verify facts, logic,
and context. The user evaluates these generated ideas for selection and usage.
This paper introduces a system for knowledge workers, Generate And Search Test,
enabling individuals to efficiently create solutions previously requiring top
collaborations of experts.
- Abstract（参考訳）: 新しいシステムは機械学習を使用して、大きな知識ソースを探索し、柔軟な大規模言語モデルを作成する。
これらのモデルはコンテキストを識別し、様々な通信形態の逐次情報を予測する。
トランスフォーマーを利用する生成AIは、人間の反応を模倣したテキストまたは視覚出力を生成する。
ユーザが検討可能な1つまたは複数のコンテキスト可能なソリューションを提案する。
しかし、生成AIは、情報の起源を示す検索エンジンが提供する有用な機能であるアイデアのトレーサビリティをサポートしていない。
生成AIの物語スタイルは肯定的な評価を得た。
人々は物語から学びます。
しかし、初期のChatGPTの取り組みは、真理、参照、計算、そして正確な地図のような側面に難しかった。
現在の位置の参照とアプリへのリンクの機能は、私たちが20年間使用してきたリンク中心の検索方法により適しているように思えます。
真に信じられるソリューションのデプロイは、生成AIによるコンテキスト関連性のシミュレートを超えて行われる。
生成AIの創造性とインターネットソースの証明をハイブリッドシナリオで組み合わせることで、インターネットの利用が向上する。
ジェネレーティブAIは、ドラフトと見なされ、思考を刺激し、最終バージョンやアクションのための代替アイデアを提供する。
情報要求のシナリオが考慮される。
生成AIが人間のバイアスを排除してアイデア生成を促進する方法について論じる。
また,検索が事実,論理,文脈をどのように検証できるかについても述べる。
ユーザは、これらの生成したアイデアを選択および使用のために評価する。
本稿では,知識労働者のためのシステムとして,専門家の最高のコラボレーションを必要とするソリューションを,個人が効率的に作成できるようにする。
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