論文の概要: Unraveling Human-AI Teaming: A Review and Outlook
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.05755v1
- Date: Tue, 08 Apr 2025 07:37:25 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-04-09 13:28:32.302194
- Title: Unraveling Human-AI Teaming: A Review and Outlook
- Title（参考訳）: ヒューマンAIチームを立ち上げる - レビューと展望
- Authors: Bowen Lou, Tian Lu, Raghu Santanam, Yingjie Zhang,
- Abstract要約: 人工知能(AI)は前例のないペースで進歩しており、意思決定と生産性を高める可能性がある。
しかし、人間とAIの協調的な意思決定プロセスはまだ未開発であり、しばしばその変革の可能性に欠ける。
本稿では,AIエージェントの受動的ツールから,複雑な環境下での学習,適応,自律的な運用能力を強調した,人間-AIチームの積極的な協力者への進化について考察する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.3396455015352258
- License:
- Abstract: Artificial Intelligence (AI) is advancing at an unprecedented pace, with clear potential to enhance decision-making and productivity. Yet, the collaborative decision-making process between humans and AI remains underdeveloped, often falling short of its transformative possibilities. This paper explores the evolution of AI agents from passive tools to active collaborators in human-AI teams, emphasizing their ability to learn, adapt, and operate autonomously in complex environments. This paradigm shifts challenges traditional team dynamics, requiring new interaction protocols, delegation strategies, and responsibility distribution frameworks. Drawing on Team Situation Awareness (SA) theory, we identify two critical gaps in current human-AI teaming research: the difficulty of aligning AI agents with human values and objectives, and the underutilization of AI's capabilities as genuine team members. Addressing these gaps, we propose a structured research outlook centered on four key aspects of human-AI teaming: formulation, coordination, maintenance, and training. Our framework highlights the importance of shared mental models, trust-building, conflict resolution, and skill adaptation for effective teaming. Furthermore, we discuss the unique challenges posed by varying team compositions, goals, and complexities. This paper provides a foundational agenda for future research and practical design of sustainable, high-performing human-AI teams.
- Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)は前例のないペースで進歩しており、意思決定と生産性を高める可能性がある。
しかし、人間とAIの協調的な意思決定プロセスはまだ未開発であり、しばしばその変革の可能性に欠ける。
本稿では、AIエージェントの受動的ツールから、人間とAIチームのアクティブな協力者への進化を探求し、複雑な環境で学習し、適応し、自律的に運用する能力を強調した。
このパラダイムは、新しいインタラクションプロトコル、デリゲート戦略、責任分散フレームワークを必要とする、従来のチームのダイナミクスに挑戦する。
Team situation Awareness (SA) 理論に基づいて、AIエージェントを人間の価値観や目標と整合させることの難しさと、真のチームメンバーとしてのAI能力の未活用の2つの重要なギャップを特定します。
これらのギャップに対処するため、我々は、定式化、調整、保守、訓練の4つの重要な側面に焦点を当てた構造化された研究展望を提案する。
私たちのフレームワークは、効果的なチーム編成のために、共有されたメンタルモデル、信頼構築、コンフリクト解決、スキル適応の重要性を強調します。
さらに、さまざまなチーム構成、目標、複雑さによってもたらされる固有の課題についても論じる。
本稿では,持続可能なハイパフォーマンスな人間-AIチームの今後の研究と実践設計のための基本的議題を提供する。
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