論文の概要: Amplifying Human Creativity and Problem Solving with AI Through Generative Collective Intelligence

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.19167v1
• Date: Sun, 25 May 2025 14:33:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-27 16:58:42.948095
• Title: Amplifying Human Creativity and Problem Solving with AI Through Generative Collective Intelligence
• Title（参考訳）: 創造的な集団知性を通してAIによる創造性と問題解決を増幅する
• Authors: Thomas P. Kehler, Scott E. Page, Alex Pentland, Martin Reeves, John Seely Brown,
• Abstract要約: 私たちはこのフレームワークをGenerative Collective Intelligence(GCI)と呼んでいる。 AIをグループ/社会レベルに移行し、対話エージェントとして、知識を蓄積し、整理し、活用する技術として、AIを二重の役割で採用する。 GCIは、人間や機械が単独で解決できない複雑な社会的課題に対処する、有望なアプローチを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.160501875040035
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We propose a new framework for human-AI collaboration that amplifies the distinct capabilities of both. This framework, which we call Generative Collective Intelligence (GCI), shifts AI to the group/social level and employs AI in dual roles: as interactive agents and as technology that accumulates, organizes, and leverages knowledge. By creating a cognitive bridge between human reasoning and AI models, GCI can overcome the limitations of purely algorithmic approaches to problem-solving and decision-making. The framework demonstrates how AI can be reframed as a social and cultural technology that enables groups to solve complex problems through structured collaboration that transcends traditional communication barriers. We describe the mathematical foundations of GCI based on comparative judgment and minimum regret principles, and illustrate its applications across domains including climate adaptation, healthcare transformation, and civic participation. By combining human creativity with AI's computational capabilities, GCI offers a promising approach to addressing complex societal challenges that neither human or machines can solve alone.
• Abstract（参考訳）: 我々は,両者の異なる能力を増幅する,人間とAIのコラボレーションのための新しいフレームワークを提案する。 私たちがGCI(Generative Collective Intelligence)と呼んでいるこのフレームワークは、AIをグループ/社会レベルにシフトさせ、対話エージェントとして、知識を蓄積、整理、活用するテクノロジとして、AIを二重の役割に採用する。 人間の推論とAIモデルの認知ブリッジを作ることで、GCIは純粋にアルゴリズム的なアプローチによる問題解決と意思決定の限界を克服することができる。 このフレームワークは、従来のコミュニケーション障壁を超越した構造化されたコラボレーションを通じて、グループが複雑な問題を解決できるように、AIを社会的および文化的技術として再編成する方法を実証している。 比較判断と最小限の後悔原理に基づくGCIの数学的基礎を説明し、気候適応、医療変革、市民参加を含む領域にまたがる応用を解説する。 人間の創造性とAIの計算能力を組み合わせることで、GCIは人間や機械が単独で解決できない複雑な社会的課題に対処する、有望なアプローチを提供する。

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