Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Survey on Human-AI Teaming with Large Pre-Trained Models

論文の概要: A Survey on Human-AI Teaming with Large Pre-Trained Models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.04931v2
Date: Wed, 26 Jun 2024 23:44:48 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-06-28 19:26:56.969101
Title: A Survey on Human-AI Teaming with Large Pre-Trained Models
Title（参考訳）: 大規模事前学習モデルによるAI連携に関する調査研究
Authors: Vanshika Vats, Marzia Binta Nizam, Minghao Liu, Ziyuan Wang, Richard Ho, Mohnish Sai Prasad, Vincent Titterton, Sai Venkat Malreddy, Riya Aggarwal, Yanwen Xu, Lei Ding, Jay Mehta, Nathan Grinnell, Li Liu, Sijia Zhong, Devanathan Nallur Gandamani, Xinyi Tang, Rohan Ghosalkar, Celeste Shen, Rachel Shen, Nafisa Hussain, Kesav Ravichandran, James Davis,
Abstract要約: HAIチーム(Human-AI Teaming)は、問題解決と意思決定のプロセスを進めるための基盤として登場した。大規模事前訓練モデル(LPtM)の出現は、この景観を大きく変えた。複雑なパターンを理解し予測するために大量のデータを活用することで、前例のない機能を提供します。
参考スコア（独自算出の注目度）: 7.280953657497549
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: In the rapidly evolving landscape of artificial intelligence (AI), the collaboration between human intelligence and AI systems, known as Human-AI (HAI) Teaming, has emerged as a cornerstone for advancing problem-solving and decision-making processes. The advent of Large Pre-trained Models (LPtM) has significantly transformed this landscape, offering unprecedented capabilities by leveraging vast amounts of data to understand and predict complex patterns. This paper surveys the pivotal integration of LPtMs with HAI, emphasizing how these models enhance collaborative intelligence beyond traditional approaches. It examines the potential of LPtMs in augmenting human capabilities, discussing this collaboration for AI model improvements, effective teaming, ethical considerations, and their broad applied implications in various sectors. Through this exploration, the study sheds light on the transformative impact of LPtM-enhanced HAI Teaming, providing insights for future research, policy development, and strategic implementations aimed at harnessing the full potential of this collaboration for research and societal benefit.
Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)の急速な発展の中で、ヒューマンAI(Human-AI:Human-AI)チームと呼ばれる人工知能とAIシステムのコラボレーションは、問題解決と意思決定プロセスの前進の基盤として現れてきた。大規模事前学習モデル(LPtM)の出現は、複雑なパターンを理解し予測するために大量のデータを活用することで、前例のない機能を提供し、この状況を大きく変えた。本稿では,LPtMsとHAIの統合を重要視し,これらのモデルが従来のアプローチを超えて協調的インテリジェンスをどのように強化するかを強調した。 LPtMが人間の能力を増強する可能性について検討し、AIモデルの改善、効果的なチームづくり、倫理的考察、そして様々な分野で広く適用されている影響について論じる。この調査を通じて、この研究はLPtMが強化したHAIチーム(HAI Teaming)の変革的影響に光を当て、今後の研究、政策開発、そしてこのコラボレーションの潜在能力を研究と社会的利益に活用することを目的とした戦略的実装に対する洞察を提供する。

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