論文の概要: Problem Solving Through Human-AI Preference-Based Cooperation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.07461v4
• Date: Tue, 29 Apr 2025 13:57:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-30 20:17:25.521504
• 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HAICo2を提案する。 我々は、HAICo2の形式化に向けて第一歩を踏み出し、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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 74.39233146428492
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• 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 difficulty 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 HAICo2, a novel human-AI co-construction framework. We take first steps towards a formalization of HAICo2 and discuss the difficult open research problems that it faces.
• 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)の追跡の難しさ、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への適応の欠如など、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HAICo2を提案する。 我々は、HAICo2の形式化に向けて第一歩を踏み出し、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。

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