論文の概要: AI Technicians: Developing Rapid Occupational Training Methods for a Competitive AI Workforce
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.10579v1
- Date: Fri, 17 Jan 2025 22:14:56 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-01-22 14:26:09.182459
- Title: AI Technicians: Developing Rapid Occupational Training Methods for a Competitive AI Workforce
- Title（参考訳）: AI技術者:競争力のあるAIワークフォースのための迅速な職業訓練方法の開発
- Authors: Jaromir Savelka, Can Kultur, Arav Agarwal, Christopher Bogart, Heather Burte, Adam Zhang, Majd Sakr,
- Abstract要約: アメリカ陸軍や社会全体におけるAIの採用は急速に進展している。
伝統的な4年制と2年制の教育は、この急速なギャップを埋めることはできない。
このプログラムは、アメリカ陸軍の人工知能統合センター(AI2C)とカーネギーメロン大学(カーネギーメロン大学)の独特なコラボレーションである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.0417058495510374
- License:
- Abstract: The accelerating pace of developments in Artificial Intelligence~(AI) and the increasing role that technology plays in society necessitates substantial changes in the structure of the workforce. Besides scientists and engineers, there is a need for a very large workforce of competent AI technicians (i.e., maintainers, integrators) and users~(i.e., operators). As traditional 4-year and 2-year degree-based education cannot fill this quickly opening gap, alternative training methods have to be developed. We present the results of the first four years of the AI Technicians program which is a unique collaboration between the U.S. Army's Artificial Intelligence Integration Center (AI2C) and Carnegie Mellon University to design, implement and evaluate novel rapid occupational training methods to create a competitive AI workforce at the technicians level. Through this multi-year effort we have already trained 59 AI Technicians. A key observation is that ongoing frequent updates to the training are necessary as the adoption of AI in the U.S. Army and within the society at large is evolving rapidly. A tight collaboration among the stakeholders from the army and the university is essential for successful development and maintenance of the training for the evolving role. Our findings can be leveraged by large organizations that face the challenge of developing a competent AI workforce as well as educators and researchers engaged in solving the challenge.
- Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)の発展の加速と、社会においてテクノロジーが果たす役割の増大は、労働構造に大きな変化を必要とする。
科学者や技術者以外にも、優秀なAI技術者(メンテナ、インテグレータ)とユーザ(オペレーター)の非常に大きな労働力が必要である。
従来の4年制と2年制の教育ではこのギャップを埋めることができないため、代替の訓練方法が開発される必要がある。
このプログラムは、アメリカ陸軍の人工知能統合センター(AI2C)とカーネギーメロン大学(カーネギーメロン大学)の独特なコラボレーションであり、技術者レベルで競争力のあるAI労働力を生み出すために、新しい迅速な職業訓練方法の設計、実装、評価を行う。
この数年間の取り組みを通じて、私たちはすでに59人のAI技術者を訓練しています。
重要な観察は、アメリカ陸軍と社会全体におけるAIの採用が急速に進展しているため、訓練の頻繁な更新が必要であることである。
陸軍と大学からの利害関係者の緊密な協力は、進化する役割のための訓練の開発と維持を成功させるために不可欠である。
我々の発見は、有能なAI労働力を開発するという課題に直面している大企業や、この課題を解決するための教育者や研究者によって活用することができる。
関連論文リスト
- Imagining and building wise machines: The centrality of AI metacognition [78.76893632793497]
AIシステムは知恵を欠いている。
AI研究はタスクレベルの戦略に焦点を当てているが、メタ認知はAIシステムでは未発達である。
メタ認知機能をAIシステムに統合することは、その堅牢性、説明可能性、協力性、安全性を高めるために不可欠である。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-04T18:10:10Z) - Adapting to the AI Disruption: Reshaping the IT Landscape and Educational Paradigms [0.0]
人工知能(AI)は、技術進歩と社会変化が相互作用する革命期の始まりを示す。
このエッセイは、AI主導の経済がもたらした機会と問題について、ITセクターと情報技術教育に対するAI破壊の影響について考察する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-09-01T09:39:25Z) - Human-AI Collaboration in Real-World Complex Environment with
Reinforcement Learning [8.465957423148657]
人間からの学習は効果的であり、人間とAIのコラボレーションは、人間の制御された完全に自律的なAIエージェントよりも優れていることを示す。
我々は,AIエージェントを効果的に支援するためのユーザインタフェースを開発した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-23T04:27:24Z) - Human AI Collaboration in Software Engineering: Lessons Learned from a
Hands On Workshop [1.14603174659129]
この研究は、人間のAIインタラクションの進化する性質、ソフトウェアエンジニアリングタスクにおけるAIの能力、この領域にAIを統合することの課題と制限など、重要なテーマを特定している。
この結果は、AI、特にChatGPTがコード生成と最適化の効率を改善する一方で、特に複雑な問題解決とセキュリティ上の考慮を必要とする分野において、人間の監視は依然として重要であることを示している。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-17T06:31:05Z) - Roots and Requirements for Collaborative AIs [0.0]
コラボレーションの夢としてのAIは、人間の知性(IA)を増強するコンピュータツールや、中間的な人間のコラボレーションとは異なる。
AIの政府諮問グループとリーダーは、AIは透明で効果的な協力者であるべきだと長年主張してきた。
AIチームメイトは、ソリューションの一部なのか?人工知能(AI)はどのようにして存在するべきか?
論文 参考訳（メタデータ） (2023-03-21T17:27:38Z) - A Perspective on K-12 AI Education [0.0]
学生のモチベーションを高め、創造的思考を促進するために、AIの学習が有益である理由について議論する。
我々は、米国と世界中でK-12 AI教育を推進すべく、教育コミュニティのより多くのメンバを興奮させ、参加させたいと思っています。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-05-04T22:10:01Z) - An Experience Report of Executive-Level Artificial Intelligence
Education in the United Arab Emirates [53.04281982845422]
アラブ首長国連邦(UAE)のビジネスエグゼクティブにAIコースを教える経験報告を提示する。
理論的、技術的な側面にのみ焦点をあてるのではなく、学生が既存のビジネスプロセスにAIを組み込む方法を理解するためにAIを教えるコースを開発しました。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-02-02T20:59:53Z) - Building Bridges: Generative Artworks to Explore AI Ethics [56.058588908294446]
近年,人工知能(AI)技術が社会に与える影響の理解と緩和に重点が置かれている。
倫理的AIシステムの設計における重要な課題は、AIパイプラインには複数の利害関係者があり、それぞれがそれぞれ独自の制約と関心を持っていることだ。
このポジションペーパーは、生成的アートワークが、アクセス可能で強力な教育ツールとして機能することで、この役割を果たすことができる可能性のいくつかを概説する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-06-25T22:31:55Z) - Creation and Evaluation of a Pre-tertiary Artificial Intelligence (AI)
Curriculum [58.86139968005518]
香港大学(CUHK)-Jockey Club AI for the Future Project(AI4Future)は、第3次教育のためのAIカリキュラムを共同開発した。
工学と教育を専門とする14人の教授が、6つの中学校の17の校長と教師と協力してカリキュラムを共同作成した。
共同創造プロセスは、AIにおける教師の知識を高める様々なリソースを生み出し、その課題を教室に持ち込むための教師の自主性を育んだ。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-01-19T11:26:19Z) - Learning to Complement Humans [67.38348247794949]
オープンワールドにおけるAIに対するビジョンの高まりは、知覚、診断、推論タスクのために人間を補完できるシステムの開発に焦点を当てている。
我々は,人間-機械チームの複合的なパフォーマンスを最適化するために,エンド・ツー・エンドの学習戦略をどのように活用できるかを実証する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-05-01T20:00:23Z) - Distributed and Democratized Learning: Philosophy and Research
Challenges [80.39805582015133]
民主化学習(Dem-AI)という新しいデザイン哲学を提案する。
ヒトの社会的グループに触発され、提案されたDem-AIシステムの学習エージェントの専門グループは階層構造で自己組織化され、より効率的に学習タスクを遂行する。
本稿では,様々な学際分野に触発された未来のDem-AIシステムを実現するためのガイドラインとして,参照設計を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-03-18T08:45:10Z)
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。