Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Beautiful Mind: Principles and Strategies for AI-Augmented Human Reasoning

論文の概要: A Beautiful Mind: Principles and Strategies for AI-Augmented Human Reasoning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.15530v2
Date: Fri, 11 Apr 2025 03:41:00 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-04-14 14:15:21.981220
Title: A Beautiful Mind: Principles and Strategies for AI-Augmented Human Reasoning
Title（参考訳）: 美しい心:AI強化人間推論の原理と戦略
Authors: Sean Koon,
Abstract要約: 本稿では,人間中心型拡張推論パラダイムについて概説する。人間の推論とAIアルゴリズムのブリッジとして機能するインタラクションモードの例を提供する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License:
Abstract: Amidst the race to create more intelligent machines there is a risk that we will rely on AI in ways that reduce our own agency as humans. To reduce this risk, we could aim to create tools that prioritize and enhance the human role in human-AI interactions. This paper outlines a human-centered augmented reasoning paradigm by 1. Articulating fundamental principles for augmented reasoning tools, emphasizing their ergonomic, pre-conclusive, directable, exploratory, enhancing, and integrated nature; 2. Proposing a 'many tasks, many tools' approach to ensuring human influence and control, and 3. Offering examples of interaction modes that can serve as bridges between human reasoning and AI algorithms.
Abstract（参考訳）: よりインテリジェントなマシンの開発競争の中で、私たちは人間としての私たちの代理店を減らす方法でAIに頼るリスクがあります。このリスクを減らすために、人間とAIのインタラクションにおける人間の役割を優先し、強化するツールを作ることを目標にしています。本稿では,人間中心型拡張推論パラダイムについて概説する。 1.強化推論ツールの基本原則を整備し、そのエルゴノミクス、決定前、指示可能、探索可能、強化及び統合性を強調した。 2.人間の影響力とコントロールを確保するための「多くのタスク、多くのツール」アプローチの提供、及び 3. 人間の推論とAIアルゴリズムのブリッジとして機能するインタラクションモードの例を提供する。

関連論文リスト

Aligning Generalisation Between Humans and Machines [74.120848518198]
近年のAIの進歩は、科学的発見と意思決定支援において人間を支援できる技術をもたらしたが、民主主義と個人を妨害する可能性がある。 AIの責任ある使用は、ますます人間とAIのチームの必要性を示している。これらの相互作用の重要かつしばしば見落とされがちな側面は、人間と機械が一般化する異なる方法である。
論文参考訳（メタデータ） (2024-11-23T18:36:07Z)
Combining Theory of Mind and Kindness for Self-Supervised Human-AI Alignment [0.0]
現在のAIモデルは、安全よりもタスク最適化を優先しており、意図しない害のリスクにつながっている。本稿では,これらの諸問題に対処し,競合する目標の整合化を支援することを目的とした,人間に触発された新しいアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-10-21T22:04:44Z)
Towards Bidirectional Human-AI Alignment: A Systematic Review for Clarifications, Framework, and Future Directions [101.67121669727354]
近年のAIの進歩は、AIシステムを意図された目標、倫理的原則、個人とグループの価値に向けて導くことの重要性を強調している。人間のAIアライメントの明確な定義とスコープの欠如は、このアライメントを達成するための研究領域間の共同作業を妨げる、大きな障害となる。我々は、2019年から2024年1月までに400以上の論文を体系的にレビューし、HCI(Human-Computer Interaction)、自然言語処理(NLP)、機械学習(ML)といった複数の分野にまたがって紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-06-13T16:03:25Z)
Human-AI Safety: A Descendant of Generative AI and Control Systems Safety [6.100304850888953]
先進的なAI技術に対する有意義な安全性保証には、AI出力と人間の振る舞いによって形成されるフィードバックループが、どのようにして異なる結果に向かって相互作用を駆動するかについての推論が必要である、と我々は主張する。我々は、次世代の人間中心AI安全性に向けた具体的な技術ロードマップを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-05-16T03:52:00Z)
Beyond Prompts: Learning from Human Communication for Enhanced AI Intent Alignment [30.93897332124916]
人間のコミュニケーションにおける意図的仕様のための人的戦略について検討する。本研究は,人間中心型AIシステムに向けて,AIシステム設計のためのヒューマンコミュニケーション戦略をまとめることを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (2024-05-09T11:10:29Z)
Untangling Critical Interaction with AI in Students Written Assessment [2.8078480738404]
重要な課題は、人間が必須の批判的思考とAIリテラシースキルを備えていることを保証することである。本稿では,AIと批判的学習者インタラクションの概念を概念化するための第一歩を提供する。理論的モデルと経験的データの両方を用いて、予備的な発見は、書き込みプロセス中にAIとのディープインタラクションが全般的に欠如していることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (2024-04-10T12:12:50Z)
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)
Intent-aligned AI systems deplete human agency: the need for agency foundations research in AI safety [2.3572498744567127]
人間の意図の一致は、安全なAIシステムには不十分である、と我々は主張する。我々は、人類の長期的機関の保存がより堅牢な標準であると論じている。
論文参考訳（メタデータ） (2023-05-30T17:14:01Z)
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)
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)
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)

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。