論文の概要: Automating the Enterprise with Foundation Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.03710v1
• Date: Fri, 3 May 2024 23:25:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-08 18:34:09.558320
• Title: Automating the Enterprise with Foundation Models
• Title（参考訳）: ファンデーションモデルによるエンタープライズの自動化
• Authors: Michael Wornow, Avanika Narayan, Krista Opsahl-Ong, Quinn McIntyre, Nigam H. Shah, Christopher Re,
• Abstract要約: ECLAIRは、最小限の人的監督でエンタープライズを自動化するシステムである。 オープンな課題として、人間とAIのコラボレーション、検証、自己改善を取り上げます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.708380634503467
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Automating enterprise workflows could unlock $4 trillion/year in productivity gains. Despite being of interest to the data management community for decades, the ultimate vision of end-to-end workflow automation has remained elusive. Current solutions rely on process mining and robotic process automation (RPA), in which a bot is hard-coded to follow a set of predefined rules for completing a workflow. Through case studies of a hospital and large B2B enterprise, we find that the adoption of RPA has been inhibited by high set-up costs (12-18 months), unreliable execution (60% initial accuracy), and burdensome maintenance (requiring multiple FTEs). Multimodal foundation models (FMs) such as GPT-4 offer a promising new approach for end-to-end workflow automation given their generalized reasoning and planning abilities. To study these capabilities we propose ECLAIR, a system to automate enterprise workflows with minimal human supervision. We conduct initial experiments showing that multimodal FMs can address the limitations of traditional RPA with (1) near-human-level understanding of workflows (93% accuracy on a workflow understanding task) and (2) instant set-up with minimal technical barrier (based solely on a natural language description of a workflow, ECLAIR achieves end-to-end completion rates of 40%). We identify human-AI collaboration, validation, and self-improvement as open challenges, and suggest ways they can be solved with data management techniques. Code is available at: https://github.com/HazyResearch/eclair-agents
• Abstract（参考訳）: エンタープライズワークフローの自動化は、年間4兆ドルの生産性向上を解放する可能性がある。 データ管理コミュニティには何十年も関心があったが、エンドツーエンドのワークフロー自動化という究極のビジョンは、いまだ解明されていない。 現在のソリューションはプロセスマイニングとロボットプロセス自動化(RPA)に依存している。 病院と大規模B2B事業のケーススタディを通じて, RPAの採用は, 高セットアップコスト(12～18ヶ月), 信頼性の低い実行(60%の初期精度), 負担の多いメンテナンス(複数FTEの要求)によって抑制されていることがわかった。 GPT-4のようなマルチモーダル基盤モデル(FM)は、一般的な推論と計画能力を考慮して、エンドツーエンドのワークフロー自動化に有望な新しいアプローチを提供する。 これらの機能を研究するために、最小限の人的監督でエンタープライズワークフローを自動化するシステムであるECLAIRを提案する。 我々は,(1)ワークフローのほぼ人間レベルでの理解(ワークフロー理解タスクにおける93%の精度)と(2)最小限の技術障壁によるインスタントセットアップ(ワークフローの自然言語記述のみに基づく)により,マルチモーダルFMが従来のRPAの限界に対処できることを示す実験を行った。 我々は、オープンな課題として、人間とAIのコラボレーション、検証、自己改善を識別し、データ管理技術で解決できる方法を提案する。 コードは、https://github.com/HazyResearch/eclair-agentsで入手できる。

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