論文の概要: Augmenting Human Cognition With Generative AI: Lessons From AI-Assisted Decision-Making

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.03207v1
• Date: Fri, 04 Apr 2025 06:40:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-07 14:47:33.653097
• Title: Augmenting Human Cognition With Generative AI: Lessons From AI-Assisted Decision-Making
• Title（参考訳）: 人間の認知をジェネレーティブAIで強化する:AIによる意思決定からの教訓
• Authors: Zelun Tony Zhang, Leon Reicherts,
• Abstract要約: AIによる意思決定と生成AIの両方において、一般的なアプローチは、AIが生成するエンドツーエンドソリューションをユーザに提案することである。 あるいは、AIツールがよりインクリメンタルなサポートを提供して、ユーザーがタスクを自分で解くのを助けることもできる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.1680671785663654
• License:
• Abstract: How can we use generative AI to design tools that augment rather than replace human cognition? In this position paper, we review our own research on AI-assisted decision-making for lessons to learn. We observe that in both AI-assisted decision-making and generative AI, a popular approach is to suggest AI-generated end-to-end solutions to users, which users can then accept, reject, or edit. Alternatively, AI tools could offer more incremental support to help users solve tasks themselves, which we call process-oriented support. We describe findings on the challenges of end-to-end solutions, and how process-oriented support can address them. We also discuss the applicability of these findings to generative AI based on a recent study in which we compared both approaches to assist users in a complex decision-making task with LLMs.
• Abstract（参考訳）: ジェネレーティブAIを使って、人間の認知を置き換えるのではなく、強化するツールを設計できるだろうか? 本稿では,AIによる意思決定における学習指導について,本研究の成果を概説する。 AIによる意思決定と生成AIの両方において、一般的なアプローチは、AIが生成したエンドツーエンドのソリューションをユーザに提案することである。 あるいは、AIツールがよりインクリメンタルなサポートを提供して、タスク自体の解決を支援します。 本稿では,エンドツーエンドソリューションの課題とプロセス指向サポートの課題について述べる。 また,LLMを用いた複雑な意思決定タスクにおいて,ユーザを支援するための2つのアプローチを比較した最近の研究に基づいて,これらの知見を生成AIに適用する可能性についても論じる。

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