論文の概要: AI-enhanced Collective Intelligence
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.10433v3
- Date: Mon, 12 Aug 2024 21:32:09 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-14 22:45:05.760009
- Title: AI-enhanced Collective Intelligence
- Title（参考訳）: AIを駆使した集団知能
- Authors: Hao Cui, Taha Yasseri,
- Abstract要約: 人間とAIは、人間またはAIの集団的能力を単独で超える補完的能力を持っている。
このナラティブレビューは、複雑なネットワーク科学から人間のAI集団知能の多層表現を概念化する視点を取り入れている。
エージェントの多様性と相互作用がシステムの集合的知性にどのように影響するかを考察する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.5063318977668465
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The current societal challenges exceed the capacity of human individual or collective effort alone. As AI evolves, its role within human collectives is poised to vary from an assistive tool to a participatory member. Humans and AI possess complementary capabilities that, when synergized, can achieve a level of collective intelligence that surpasses the collective capabilities of either humans or AI in isolation. However, the interactions in human-AI systems are inherently complex, involving intricate processes and interdependencies. This narrative review incorporates perspectives from complex network science to conceptualize a multilayer representation of human-AI collective intelligence, comprising cognition, physical, and information layers. Within this multilayer network, humans and AI agents exhibit varying characteristics; humans differ in diversity from surface-level to deep-level attributes, while AI agents range in degrees of functionality and anthropomorphism. The interplay among these agents shapes the overall structure and dynamics of the system. We explore how agents' diversity and interactions influence the system's collective intelligence. Furthermore, we present an analysis of real-world instances of AI-enhanced collective intelligence. We conclude by addressing the potential challenges in AI-enhanced collective intelligence and offer perspectives on future developments in this field.
- Abstract（参考訳）: 現在の社会的課題は、個人や集団の努力だけでの能力を超えている。
AIが進化するにつれて、人間の集団におけるその役割は、補助ツールから参加メンバへと変化する可能性がある。
人間とAIは、相乗化されると、人間またはAIの集団能力を上回るレベルの集団知性を達成することができる補完的な能力を持っている。
しかしながら、人間とAIシステムの相互作用は本質的に複雑であり、複雑なプロセスと相互依存を含んでいる。
このナラティブレビューは、複雑なネットワーク科学からの視点を取り入れ、認知層、物理層、情報層を含む、人間とAIの集団知性の多層表現を概念化する。
この多層ネットワークでは、人間とAIエージェントは様々な特性を示しており、人間は表面レベルから深層レベルまで様々である。
これらのエージェント間の相互作用は、システム全体の構造とダイナミクスを形成する。
エージェントの多様性と相互作用がシステムの集合的知性にどのように影響するかを考察する。
さらに,AIによって強化された集団知能の実例の分析を行った。
我々は、AIによって強化された集団知能の潜在的な課題に対処し、この分野の今後の発展について展望を提供する。
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