Fugu-MT 論文翻訳(概要): Enhancing Trust in LLM-Based AI Automation Agents: New Considerations and Future Challenges

論文の概要: Enhancing Trust in LLM-Based AI Automation Agents: New Considerations and Future Challenges

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.05391v1
Date: Thu, 10 Aug 2023 07:12:11 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-08-11 13:16:23.519192
Title: Enhancing Trust in LLM-Based AI Automation Agents: New Considerations and Future Challenges
Title（参考訳）: LLMベースのAI自動化エージェントの信頼を高める:新しい考察と今後の課題
Authors: Sivan Schwartz, Avi Yaeli, Segev Shlomov
Abstract要約: プロセス自動化の分野では、AIベースのエージェントの新世代が登場し、複雑なタスクの実行が可能になった。本稿では、既存の文献で議論されているAIエージェントの信頼性の主な側面を分析し、この新世代の自動化エージェントに関連する具体的な考察と課題を特定する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.6212127510234797
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Trust in AI agents has been extensively studied in the literature, resulting in significant advancements in our understanding of this field. However, the rapid advancements in Large Language Models (LLMs) and the emergence of LLM-based AI agent frameworks pose new challenges and opportunities for further research. In the field of process automation, a new generation of AI-based agents has emerged, enabling the execution of complex tasks. At the same time, the process of building automation has become more accessible to business users via user-friendly no-code tools and training mechanisms. This paper explores these new challenges and opportunities, analyzes the main aspects of trust in AI agents discussed in existing literature, and identifies specific considerations and challenges relevant to this new generation of automation agents. We also evaluate how nascent products in this category address these considerations. Finally, we highlight several challenges that the research community should address in this evolving landscape.
Abstract（参考訳）: AIエージェントに対する信頼は、文献で広く研究され、この分野の理解において大きな進歩をもたらした。しかし、LLM(Large Language Models)の急速な進歩とLLMベースのAIエージェントフレームワークの出現は、さらなる研究の新たな課題と機会をもたらす。プロセス自動化の分野では、AIベースのエージェントの新世代が登場し、複雑なタスクの実行が可能になった。同時に、自動化を構築するプロセスは、ユーザフレンドリーなノーコードツールとトレーニングメカニズムを通じて、ビジネスユーザによりアクセスしやすくなってきた。本稿では、これらの新たな課題と機会を探求し、既存の文献で議論されているAIエージェントに対する信頼の主な側面を分析し、この新世代の自動化エージェントに関連する具体的な考察と課題を特定する。このカテゴリの初期段階の製品がこれらの考慮事項にどのように対処しているかを評価する。最後に,この発展する状況において,研究コミュニティが取り組むべき課題をいくつか紹介する。

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