論文の概要: Problem Solving Through Human-AI Preference-Based Cooperation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.07461v3
- Date: Mon, 11 Nov 2024 11:44:20 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-12 14:03:54.338038
- Title: Problem Solving Through Human-AI Preference-Based Cooperation
- Title（参考訳）: 人間とAIの嗜好に基づく協調による問題解決
- Authors: Subhabrata Dutta, Timo Kaufmann, Goran Glavaš, Ivan Habernal, Kristian Kersting, Frauke Kreuter, Mira Mezini, Iryna Gurevych, Eyke Hüllermeier, Hinrich Schuetze,
- Abstract要約: 我々は,人間-AI共同構築フレームワークであるHAI-Co2を提案する。
我々は、HAI-Co2を形式化し、それが直面する困難なオープンリサーチ問題について議論する。
本稿では,HAI-Co2のケーススタディと,モノリシックな生成型AIモデルとの比較による有効性を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 74.39233146428492
- License:
- Abstract: While there is a widespread belief that artificial general intelligence (AGI) -- or even superhuman AI -- is imminent, complex problems in expert domains are far from being solved. We argue that such problems require human-AI cooperation and that the current state of the art in generative AI is unable to play the role of a reliable partner due to a multitude of shortcomings, including inability to keep track of a complex solution artifact (e.g., a software program), limited support for versatile human preference expression and lack of adapting to human preference in an interactive setting. To address these challenges, we propose HAI-Co2, a novel human-AI co-construction framework. We formalize HAI-Co2 and discuss the difficult open research problems that it faces. Finally, we present a case study of HAI-Co2 and demonstrate its efficacy compared to monolithic generative AI models.
- Abstract（参考訳）: 人工知能(AGI)や超人的AI(超人的AI)が差し迫っていると広く信じられているが、専門家ドメインの複雑な問題は解決されるには程遠い。
このような問題には人間とAIの協力が必要であり、複雑なソリューションアーティファクト(例えばソフトウェアプログラム)の追跡ができないことや、多目的な人間の嗜好表現へのサポートの制限、対話的な環境での人間の嗜好に適応できないことなど、数多くの欠点により、生成AIにおける現在の最先端技術は信頼できるパートナーの役割を果たせないと我々は主張する。
これらの課題に対処するため,人間とAIの新たな共同構築フレームワークであるHAI-Co2を提案する。
我々は、HAI-Co2を形式化し、それが直面する困難なオープンリサーチ問題について議論する。
最後に,HAI-Co2のケーススタディを示し,モノリシックな生成型AIモデルと比較して有効性を示した。
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