論文の概要: AI-enhanced Collective Intelligence
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.10433v4
- Date: Thu, 26 Sep 2024 09:33:29 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-09 03:59:25.675485
- 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の集団的知性を単独で超越できる補完的能力を持っている。
このレビューでは、複雑なネットワーク科学からの視点を取り入れ、人間-AI集団知能の多層表現を概念化する。
エージェントの多様性と相互作用がシステムの集合知にどのように影響するかを探求し、AIによって強化された集合知の実例を分析する。
- 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: Current societal challenges exceed the capacity of humans operating either alone or collectively. As AI evolves, its role within human collectives will vary from an assistive tool to a participatory member. Humans and AI possess complementary capabilities that, together, can surpass the collective intelligence of either humans or AI in isolation. However, the interactions in human-AI systems are inherently complex, involving intricate processes and interdependencies. This 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. We explore how agents' diversity and interactions influence the system's collective intelligence and analyze real-world instances of AI-enhanced collective intelligence. We conclude by considering potential challenges and future developments in this field.
- Abstract（参考訳）: 現在の社会的課題は、単独または集団で活動する人間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まで様々である。
人間とAIは相補的な能力を持ち、同時に人間またはAIの集団的知能を単独で超越することができる。
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。
このレビューでは、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-AI集団知能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。
エージェントの多様性と相互作用がシステムの集合知にどのように影響するかを探求し、AIによって強化された集合知の実例を分析する。
この分野での潜在的な課題と今後の発展を考慮し、結論を下す。
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