論文の概要: Will Agents Replace Us? Perceptions of Autonomous Multi-Agent AI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.02055v1
• Date: Sun, 01 Jun 2025 11:02:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-04 21:47:34.882862
• Title: Will Agents Replace Us? Perceptions of Autonomous Multi-Agent AI
• Title（参考訳）: エージェントは取って代わるのか? 自律型マルチエージェントAIの認識
• Authors: Nikola Balic,
• Abstract要約: 本研究は、AIエージェントの能力、影響、およびガバナンスに関する調査に対する130人の参加者からの回答を分析する。 我々は、AIがプログラマを置き換える予定のタイムラインを調べ、デプロイの障壁を認識し、エージェントが決定を下すときの責任に関する信念を調べます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Autonomous multi-agent AI systems are poised to transform various industries, particularly software development and knowledge work. Understanding current perceptions among professionals is crucial for anticipating adoption challenges, ethical considerations, and future workforce development. This study analyzes responses from 130 participants to a survey on the capabilities, impact, and governance of AI agents. We explore expected timelines for AI replacing programmers, identify perceived barriers to deployment, and examine beliefs about responsibility when agents make critical decisions. Key findings reveal three distinct clusters of respondents. While the study explored factors associated with current AI agent deployment, the initial logistic regression model did not yield statistically significant predictors, suggesting that deployment decisions are complex and may be influenced by factors not fully captured or that a larger sample is needed. These insights highlight the need for organizations to address compliance concerns (a commonly cited barrier) and establish clear governance frameworks as they integrate autonomous agents into their workflows.
• Abstract（参考訳）: 自律型マルチエージェントAIシステムは、様々な産業、特にソフトウェア開発と知識労働を変革する可能性がある。 専門家間の現在の認識を理解することは、採用の課題、倫理的考慮、将来の労働開発を予想するために不可欠である。 本研究は、AIエージェントの能力、影響、およびガバナンスに関する調査に対する130人の参加者からの回答を分析する。 我々は、AIがプログラマを置き換える予定のタイムラインを調べ、デプロイの障壁を認識し、エージェントが決定を下すときの責任に関する信念を調べます。 主要な発見は、回答者の3つの異なるクラスタである。 この研究では、現在のAIエージェントの展開に関連する要因を調査したが、初期ロジスティック回帰モデルは統計的に有意な予測を得られなかった。 これらの洞察は、コンプライアンスの懸念(一般的に引用される障壁)に対処し、自律的なエージェントをワークフローに統合する上で、明確なガバナンスフレームワークを確立することの必要性を強調している。

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