論文の概要: Human-machine social systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.14410v2
- Date: Fri, 12 Jul 2024 09:29:36 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-16 05:17:24.794222
- Title: Human-machine social systems
- Title（参考訳）: 人間機械社会システム
- Authors: Milena Tsvetkova, Taha Yasseri, Niccolo Pescetelli, Tobias Werner,
- Abstract要約: コンペティション、協調、協力、伝染、集団意思決定の状況において、様々な分野からの最近の研究をレビューし、一般的なダイナミクスとパターンを識別する。
より堅牢でレジリエントな人間機械のコミュニティを確保するために、研究者は複雑なシステム手法を用いてそれらを研究すべきである。
技術者は、人間-機械と機械-機械の相互作用のためのAIを明示的に設計し、規制当局は人間と機械の生態的多様性と社会的共進化を管理しなければならない。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: From fake social media accounts and generative-AI chatbots to financial trading algorithms and self-driving vehicles, robots, bots, and algorithms are proliferating and permeating our communication channels, social interactions, economic transactions, and transportation arteries. Networks of multiple interdependent and interacting humans and autonomous machines constitute complex social systems where the collective outcomes cannot be deduced from either human or machine behavior alone. Under this paradigm, we review recent research from across a range of disciplines and identify general dynamics and patterns in situations of competition, coordination, cooperation, contagion, and collective decision-making, with context-rich examples from high-frequency trading markets, a social media platform, an open-collaboration community, and a discussion forum. To ensure more robust and resilient human-machine communities, researchers should study them using complex-system methods, engineers should explicitly design AI for human-machine and machine-machine interactions, and regulators should govern the ecological diversity and social co-evolution of humans and machines.
- Abstract（参考訳）: 偽のソーシャルメディアアカウントや生成AIチャットボットから金融取引アルゴリズムや自動運転車、ロボット、ボット、アルゴリズムに至るまで、私たちのコミュニケーションチャネル、社会的相互作用、経済取引、そして交通機関が普及し、浸透しています。
複数の相互依存・相互作用する人間と自律機械のネットワークは複雑な社会システムを構成する。
本パラダイムでは, 競争, 協調, 協力, 伝染, 集団的意思決定の状況において, 競争, 協調, 協調, 協調, 集団的意思決定の状況における, さまざまな分野からの最近の研究を概観し, 高頻度取引市場, ソーシャルメディアプラットフォーム, オープン・コラボレーション・コミュニティ, ディスカッション・フォーラムの事例を考察する。
より堅牢でレジリエントな人間と機械のコミュニティを確実にするためには、研究者たちは複雑なシステム手法を使ってそれらを研究し、エンジニアは人間と機械の相互作用のためのAIを明示的に設計し、規制当局は人間と機械の生態多様性と社会的共進化を統治する必要がある。
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