論文の概要: Prompt-to-OS (P2OS): Revolutionizing Operating Systems and Human-Computer Interaction with Integrated AI Generative Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.04875v1
• Date: Sat, 7 Oct 2023 17:16:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-12 14:47:08.399689
• Title: Prompt-to-OS (P2OS): Revolutionizing Operating Systems and Human-Computer Interaction with Integrated AI Generative Models
• Title（参考訳）: Prompt-to-OS (P2OS): オペレーティングシステムの革新と統合AI生成モデルとのヒューマン・コンピュータインタラクション
• Authors: Gabriele Tolomei, Cesare Campagnano, Fabrizio Silvestri, Giovanni Trappolini
• Abstract要約: 本稿では,従来のオペレーティングシステムの概念に革命をもたらす,人間とコンピュータのインタラクションのためのパラダイムを提案する。 この革新的なフレームワークでは、マシンに発行されるユーザリクエストは、生成AIモデルの相互接続エコシステムによって処理される。 このビジョンの概念は、プライバシ、セキュリティ、信頼性、生成モデルの倫理的利用など、重要な課題を提起する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.892991111926573
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: In this paper, we present a groundbreaking paradigm for human-computer interaction that revolutionizes the traditional notion of an operating system. Within this innovative framework, user requests issued to the machine are handled by an interconnected ecosystem of generative AI models that seamlessly integrate with or even replace traditional software applications. At the core of this paradigm shift are large generative models, such as language and diffusion models, which serve as the central interface between users and computers. This pioneering approach leverages the abilities of advanced language models, empowering users to engage in natural language conversations with their computing devices. Users can articulate their intentions, tasks, and inquiries directly to the system, eliminating the need for explicit commands or complex navigation. The language model comprehends and interprets the user's prompts, generating and displaying contextual and meaningful responses that facilitate seamless and intuitive interactions. This paradigm shift not only streamlines user interactions but also opens up new possibilities for personalized experiences. Generative models can adapt to individual preferences, learning from user input and continuously improving their understanding and response generation. Furthermore, it enables enhanced accessibility, as users can interact with the system using speech or text, accommodating diverse communication preferences. However, this visionary concept raises significant challenges, including privacy, security, trustability, and the ethical use of generative models. Robust safeguards must be in place to protect user data and prevent potential misuse or manipulation of the language model. While the full realization of this paradigm is still far from being achieved, this paper serves as a starting point for envisioning this transformative potential.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,従来のオペレーティングシステムの概念に革命をもたらす,人間とコンピュータのインタラクションのための画期的なパラダイムを提案する。 この革新的なフレームワークでは、マシンに発行されるユーザーリクエストは、従来のソフトウェアアプリケーションとシームレスに統合または置換する生成aiモデルの相互接続されたエコシステムによって処理される。 このパラダイムシフトの中核は、言語や拡散モデルのような大きな生成モデルであり、ユーザとコンピュータの間の中心的なインターフェースとして機能する。 この先駆的なアプローチは、高度な言語モデルの能力を活用し、ユーザーがコンピュータデバイスと自然言語会話を行うことを可能にする。 ユーザは自分の意図やタスク、システムに直接問い合わせることができ、明示的なコマンドや複雑なナビゲーションは不要になる。 言語モデルはユーザのプロンプトを理解し、解釈し、シームレスで直感的な対話を容易にする文脈的および意味のある応答を生成し、表示する。 このパラダイムシフトは、ユーザインタラクションの合理化だけでなく、パーソナライズされたエクスペリエンスの新しい可能性も開きます。 生成モデルは個人の好みに適応し、ユーザの入力から学び、理解と応答生成を継続的に改善することができる。 さらに、ユーザーは音声やテキストを使ってシステムと対話でき、多様なコミュニケーションの好みに適応できるため、アクセシビリティが強化される。 しかし、このビジョン的な概念は、プライバシー、セキュリティ、信頼性、生成モデルの倫理的使用など、重大な課題を提起する。 堅牢なセーフガードは、ユーザデータを保護し、言語モデルの誤用や操作を防止するために必要です。 このパラダイムの完全な実現は、まだ達成されていないが、本論文は、この変革的ポテンシャルを想像するための出発点となる。

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