論文の概要: A Mathematical Framework for AI-Human Integration in Work
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.23432v2
- Date: Fri, 30 May 2025 10:51:54 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-06-02 12:43:13.150415
- Title: A Mathematical Framework for AI-Human Integration in Work
- Title（参考訳）: 作業におけるAI-Human統合のための数学的フレームワーク
- Authors: L. Elisa Celis, Lingxiao Huang, Nisheeth K. Vishnoi,
- Abstract要約: 我々は,人間とGenAIの相補的な強みを反映する,意思決定レベルと行動レベルのサブスキルに,新たなスキルの分解を導入する。
われわれの結果は、GenAIがいつ、どのように人間のスキルを補完するかを強調している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.022899801250226
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The rapid rise of Generative AI (GenAI) tools has sparked debate over their role in complementing or replacing human workers across job contexts. We present a mathematical framework that models jobs, workers, and worker-job fit, introducing a novel decomposition of skills into decision-level and action-level subskills to reflect the complementary strengths of humans and GenAI. We analyze how changes in subskill abilities affect job success, identifying conditions for sharp transitions in success probability. We also establish sufficient conditions under which combining workers with complementary subskills significantly outperforms relying on a single worker. This explains phenomena such as productivity compression, where GenAI assistance yields larger gains for lower-skilled workers. We demonstrate the framework' s practicality using data from O*NET and Big-Bench Lite, aligning real-world data with our model via subskill-division methods. Our results highlight when and how GenAI complements human skills, rather than replacing them.
- Abstract（参考訳）: ジェネレーティブAI(GenAI)ツールの急速な普及は、ジョブコンテキスト間でのヒューマンワーカーの補完や置き換えにおける彼らの役割に関する議論を引き起こしている。
本稿では,人間とGenAIの相補的な強みを反映した,意思決定レベルおよび行動レベルサブスキルへのスキルの新たな分解を導入し,雇用・労働者・労働者・労働者の適合をモデル化する数学的枠組みを提案する。
我々は、サブスキル能力の変化が仕事の成功にどのように影響するかを分析し、成功確率の急激な移行の条件を特定する。
また,労働者と相補的なサブスキルを組み合わせれば,一人の労働者に頼って著しく優れる十分な条件も確立する。
これは、生産性の圧縮のような現象を説明し、GenAIアシストはより熟練の労働者に大きな利益をもたらす。
我々は,O*NETとBig-Bench Liteのデータを用いて,フレームワークの実用性を実証する。
われわれの結果は、GenAIがいつ、どのように人間のスキルを補完するかを強調している。
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