論文の概要: Effective Generative AI: The Human-Algorithm Centaur

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.10942v3
• Date: Fri, 15 Nov 2024 03:48:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-18 15:36:28.747108
• Title: Effective Generative AI: The Human-Algorithm Centaur
• Title（参考訳）: 効果的な生成AI:人間-アルゴリズムセンタ
• Authors: Soroush Saghafian, Lihi Idan,
• Abstract要約: 私たちは、多くの分野におけるAI開発と利用の未来は、他のAIアプローチとは対照的に、センタウロスにもっと集中する必要があると論じています。 センタウロス(Centaurs)は、形式分析と人間の直観を共生的に組み合わせたハイブリッドな人間-アルゴリズムモデルである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.604003661048267
• License:
• Abstract: Advanced analytics science methods have enabled combining the power of artificial and human intelligence, creating \textit{centaurs} that allow superior decision-making. Centaurs are hybrid human-algorithm models that combine both formal analytics and human intuition in a symbiotic manner within their learning and reasoning process. We argue that the future of AI development and use in many domains needs to focus more on centaurs as opposed to other AI approaches. This paradigm shift towards centaur-based AI methods raises some fundamental questions: How are centaurs different from other human-in-the-loop methods? What are the most effective methods for creating centaurs? When should centaurs be used, and when should the lead be given to pure AI models? Doesn't the incorporation of human intuition -- which at times can be misleading -- in centaurs' decision-making process degrade its performance compared to pure AI methods? This work aims to address these fundamental questions, focusing on recent advancements in generative AI, and especially in Large Language Models (LLMs), as a main case study to illustrate centaurs' critical essentiality to future AI endeavors.
• Abstract（参考訳）: 高度な分析科学手法は、人工知能と人間の知能の力を組み合わせることを可能にし、優れた意思決定を可能にする「textit{centaurs}」を作り出した。 センタウロス(Centaurs)は、フォーマルな分析と人間の直感を共生的に組み合わせたハイブリッドな人間-アルゴリズムモデルである。 私たちは、多くの分野におけるAI開発と利用の未来は、他のAIアプローチとは対照的に、センタウロスにもっと集中する必要があると論じています。 センタウルベースのAIメソッドへのこのパラダイムシフトは、いくつかの根本的な疑問を提起する。 センタウルを作る最も効果的な方法は何ですか。 いつ、そしていつ、純粋なAIモデルにリードを与えるべきか? センタウルスの意思決定プロセスにおいて、人間の直観(時には誤解を招くこともある)を組み込むことは、純粋なAI手法と比べてパフォーマンスを低下させませんか? この研究は、先進的なAIの最近の進歩、特にLarge Language Models(LLM)に焦点をあてたこれらの基本的な問題に対処することを目的としている。

関連論文リスト

• Measuring Human Contribution in AI-Assisted Content Generation [68.03658922067487]
  本研究は,AIによるコンテンツ生成における人間の貢献度を測定する研究課題を提起する。 人間の入力とAI支援出力の自己情報に対する相互情報を計算することにより、コンテンツ生成における人間の比例情報貢献を定量化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-27T05:56:04Z)
• Exploration with Principles for Diverse AI Supervision [88.61687950039662]
  次世代の予測を用いた大規模トランスフォーマーのトレーニングは、AIの画期的な進歩を生み出した。 この生成AIアプローチは印象的な結果をもたらしたが、人間の監督に大きく依存している。 この人間の監視への強い依存は、AIイノベーションの進歩に重大なハードルをもたらす。 本稿では,高品質なトレーニングデータを自律的に生成することを目的とした,探索型AI(EAI)という新しいパラダイムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-13T07:03:39Z)
• Training Towards Critical Use: Learning to Situate AI Predictions Relative to Human Knowledge [22.21959942886099]
  我々は、人間がAIモデルでは利用できない知識に対してAI予測をシチュレートする能力を集中させる「クリティカルユース」と呼ばれるプロセス指向の適切な依存の概念を紹介します。 我々は、児童虐待スクリーニングという複雑な社会的意思決定環境でランダム化オンライン実験を行う。 参加者にAIによる意思決定を実践する、迅速で低い機会を提供することによって、初心者は、経験豊富な労働者に類似したAIとの不一致のパターンを示すようになった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-30T01:54:31Z)
• On the Effect of Information Asymmetry in Human-AI Teams [0.0]
  我々は、人間とAIの相補的ポテンシャルの存在に焦点を当てる。 具体的には、情報非対称性を相補性ポテンシャルの必須源とみなす。 オンライン実験を行うことで、人間がそのような文脈情報を使ってAIの決定を調整できることを実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-03T13:02:50Z)
• Best-Response Bayesian Reinforcement Learning with Bayes-adaptive POMDPs for Centaurs [22.52332536886295]
  本稿では,人間とAIの相互作用を逐次ゲームとして新たに定式化する。 このケースでは、有界人間によるより良い意思決定を支援するというAIの問題は、ベイズ対応のPOMDPに還元される。 我々は、機械が自身の限界と人間の助けを借りて改善する方法について議論する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-03T21:00:51Z)
• Uncalibrated Models Can Improve Human-AI Collaboration [10.106324182884068]
  私たちは、AIモデルを実際によりも自信を持って提示することで、人間-AIのパフォーマンスが向上することを示した。 私たちはまず、何千もの人間のインタラクションのデータを使って、人間がAIアドバイスを組み込む方法のモデルを学びます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-12T04:51:00Z)
• Cybertrust: From Explainable to Actionable and Interpretable AI (AI2) [58.981120701284816]
  Actionable and Interpretable AI (AI2)は、AIレコメンデーションにユーザの信頼度を明確に定量化し視覚化する。 これにより、AIシステムの予測を調べてテストすることで、システムの意思決定に対する信頼の基盤を確立することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-26T18:53:09Z)
• On some Foundational Aspects of Human-Centered Artificial Intelligence [52.03866242565846]
  人間中心人工知能(Human Centered Artificial Intelligence)の意味については明確な定義はない。 本稿では,AIコンポーネントを備えた物理・ソフトウェア計算エージェントを指すHCAIエージェントについて紹介する。 HCAIエージェントの概念は、そのコンポーネントや機能とともに、人間中心のAIに関する技術的および非技術的議論を橋渡しする手段であると考えています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-29T09:58:59Z)
• Instructive artificial intelligence (AI) for human training, assistance, and explainability [0.24629531282150877]
  ニューラルネットワークが従来のAI(XAI)の代替手段として人間の研修生にどのように教えるかを示す。 AIは人間の行動を調べ、より良いパフォーマンスをもたらす人間の戦略のバリエーションを計算する。 結果は、ハナビにおける人間の意思決定と人間-AIチームを改善するAIインストラクションの能力について提示される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-02T16:46:46Z)
• Trustworthy AI: A Computational Perspective [54.80482955088197]
  我々は,信頼に値するAIを実現する上で最も重要な6つの要素,(i)安全とロバスト性,(ii)非差別と公正,(iii)説明可能性,(iv)プライバシー,(v)説明可能性と監査性,(vi)環境ウェルビーイングに焦点をあてる。 各次元について、分類学に基づく最近の関連技術について概観し、実世界のシステムにおけるそれらの応用を概説する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-12T14:21:46Z)
• Effect of Confidence and Explanation on Accuracy and Trust Calibration in AI-Assisted Decision Making [53.62514158534574]
  ケース固有のモデル情報を明らかにする特徴が、信頼度を調整し、人間とAIのジョイントパフォーマンスを向上させることができるかどうかを検討する。 信頼スコアは、AIモデルに対する人々の信頼を校正するのに役立ちますが、信頼の校正だけでは、AI支援による意思決定を改善するには不十分です。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-01-07T15:33:48Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。