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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.19167v2
• Date: Wed, 04 Jun 2025 18:36:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-06 21:53:49.279436
• 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: 両タイプの知能の能力を増幅する,人間とAIのコラボレーションのための汎用フレームワークを提案する。 我々はこれを生成的集団知能(Generative Collective Intelligence: GCI)と呼ぶ。 GCIは、対話エージェントとして、知識を蓄積、整理、活用する技術として、AIを二重の役割に採用している。
• 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 general framework for human-AI collaboration that amplifies the distinct capabilities of both types of intelligence. We refer to this as Generative Collective Intelligence (GCI). GCI employs AI in dual roles: as interactive agents and as technology that accumulates, organizes, and leverages knowledge. In this second role, AI creates a cognitive bridge between human reasoning and AI models. The AI functions as a social and cultural technology that enables groups to solve complex problems through structured collaboration that transcends traditional communication barriers. We argue that GCI can overcome limitations of purely algorithmic approaches to problem-solving and decision-making. We describe the mathematical foundations of GCI, based on the law of comparative judgment and minimum regret principles, and briefly illustrate its applications across various 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 humans nor machines can solve alone.
• Abstract（参考訳）: 両タイプのインテリジェンスの特徴を増幅する,人間とAIのコラボレーションのための汎用フレームワークを提案する。 これをGCI(Generative Collective Intelligence)と呼ぶ。 GCIは、対話エージェントとして、知識を蓄積、整理、活用する技術として、AIを二重の役割に採用している。 この第2の役割では、AIは人間の推論とAIモデルの間に認知的な橋渡しを作る。 AI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するための社会的および文化的技術として機能する。 我々は、GCIが純粋にアルゴリズムによる問題解決と意思決定の限界を克服できると主張している。 比較判断の法則と最小限の後悔原理に基づいてGCIの数学的基礎を説明し、気候適応、医療変革、市民参加など、様々な分野にまたがる応用を簡潔に解説する。 人間の創造性とAIの計算能力を組み合わせることで、GCIは人間も機械も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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