論文の概要: Can GenAI Move from Individual Use to Collaborative Work? Experiences, Challenges, and Opportunities of Integrating GenAI into Collaborative Newsroom Routines

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.10950v1
• Date: Sat, 13 Sep 2025 19:22:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-16 17:26:22.852564
• Title: Can GenAI Move from Individual Use to Collaborative Work? Experiences, Challenges, and Opportunities of Integrating GenAI into Collaborative Newsroom Routines
• Title（参考訳）: GenAIは個人利用から共同作業へ移行できるか?GenAIを共同ニュースルームに組み込む経験・課題・機会
• Authors: Qing Xiao, Qing, Hu, Jingjia Xiao, Hancheng Cao, Hong Shen,
• Abstract要約: われわれは中国でニュース室のマネージャー、編集者、フロントラインのジャーナリストにインタビューを行った。 ジャーナリストは毎日の作業を支援するためにGenAIを使うことが多いが、価値のアライメントは主に個人の判断によって保護されていた。 組織レベルでは、GenAIの使用はチームから切り離されたままであり、実践を共有するための構造的障壁と文化的な抵抗によって妨げられていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.545737056431873
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Generative AI (GenAI) is reshaping work, but adoption remains largely individual and experimental rather than integrated into collaborative routines. Whether GenAI can move from individual use to collaborative work is a critical question for future organizations. Journalism offers a compelling site to examine this shift: individual journalists have already been disrupted by GenAI tools; yet newswork is inherently collaborative relying on shared routines and coordinated workflows. We conducted 27 interviews with newsrooms managers, editors, and front-line journalists in China. We found that journalists frequently used GenAI to support daily tasks, but value alignment was safeguarded mainly through individual discretion. At the organizational level, GenAI use remained disconnected from team workflows, hindered by structural barriers and cultural reluctance to share practices. These findings underscore the gap between individual and collective adoption, pointing to the need for accounting for organizational structures, cultural norms, and workflow integration when designing GenAI for collaborative work.
• Abstract（参考訳）: ジェネレーティブAI(GenAI)は仕事を変えようとしているが、採用は共同ルーチンに統合されるのではなく、主に個人的かつ実験的に行われている。 GenAIが個人利用から共同作業に移行するかどうかは、将来の組織にとって重要な問題である。 ジャーナリストはGenAIツールによって既に破壊されているが、ニュースワークは本質的には共有ルーチンと協調ワークフローに依存している。 中国では、ニュースルームのマネージャー、編集者、フロントラインのジャーナリストと27のインタビューを行った。 ジャーナリストは毎日の作業を支援するためにGenAIを使うことが多いが、価値のアライメントは主に個人の判断によって保護されていた。 組織レベルでは、GenAIの使用はチームのワークフローから切り離されたままであり、プラクティスを共有するための構造的障壁と文化的な制約によって妨げられていました。 これらの知見は、協調作業のためにGenAIを設計する際に、組織構造、文化規範、ワークフロー統合の会計の必要性を指摘して、個人と集団間のギャップを浮き彫りにした。

関連論文リスト

• Collaborative Document Editing with Multiple Users and AI Agents [19.340967112148665]
  我々は,AIエージェントを直接共同作成環境に統合することを提案する。 私たちのプロトタイプでは、エージェントプロファイルとタスクという2つの新しい共有オブジェクトを通じて、AIを透過的でカスタマイズ可能にしています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-09-15T12:11:59Z)
• Collaborating with GenAI: Incentives and Replacements [9.874667052216322]
  我々は、GenAIがそのような環境での協調にどのように影響するかを分析するための理論的枠組みを提案する。 我々は、GenAIがほとんど効果がない場合でも、GenAIが労働者の努力を伴わないことを示す。 分析の結果, 個人価値の低い労働者でさえ, アウトプット全体の維持に重要な役割を果たす可能性が示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-08-27T18:41:21Z)
• Exploring Collaborative GenAI Agents in Synchronous Group Settings: Eliciting Team Perceptions and Design Considerations for the Future of Work [31.376737005894793]
  我々は、協調的なGenAIエージェントが、同期グループ設定におけるチームワークを増強する可能性について検討する。 我々の知見は、うまく設計すれば、協力的なGenAIエージェントがチームの問題解決を強化する貴重な機会をもたらすことを示唆している。 しかし、GenAIエージェントを統合するというチームの意思は、個人、チーム、組織的要因にまたがる、認識された適合性に依存していた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-21T00:38:02Z)
• Enhancing Team Diversity with Generative AI: A Novel Project Management Framework [2.334887570960192]
  本稿では、チームの多様性とプロジェクト管理の強化にAIの実践的応用を探求することを目的とする。 このフレームワークは、学術および研究プロジェクトチームにおけるチーム構成の統一という共通の課題に対処するために設計されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-13T21:39:06Z)
• Collaborative Gym: A Framework for Enabling and Evaluating Human-Agent Collaboration [51.452664740963066]
  Collaborative Gymは、エージェント、人間、タスク環境間の非同期で三分割的なインタラクションを可能にするフレームワークである。 シミュレーション条件と実環境条件の両方において,Co-Gymを3つの代表的なタスクでインスタンス化する。 その結果、協調作業員はタスクパフォーマンスにおいて、完全に自律的なエージェントよりも一貫して優れていたことが判明した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-20T09:21:15Z)
• Multi-agent cooperation through learning-aware policy gradients [53.63948041506278]
  利己的な個人はしばしば協力に失敗し、マルチエージェント学習の根本的な課題を提起する。 本稿では,学習型強化学習のための,偏見のない高導出性ポリシー勾配アルゴリズムを提案する。 我々は, 受刑者のジレンマから, 自己関心のある学習エージェントの間でどのように, いつ, 協力関係が生じるかの新たな説明を得た。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-24T10:48:42Z)
• Decentralized and Lifelong-Adaptive Multi-Agent Collaborative Learning [57.652899266553035]
  分散型および生涯適応型多エージェント協調学習は、中央サーバを使わずに複数のエージェント間のコラボレーションを強化することを目的としている。 動的協調グラフを用いた分散マルチエージェント生涯協調学習アルゴリズムであるDeLAMAを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-11T09:21:11Z)
• Transforming Software Development with Generative AI: Empirical Insights on Collaboration and Workflow [2.6124032579630114]
  Generative AI(GenAI)は、ソフトウェア開発者などの知識労働者がタスクを解決し、ソフトウェア製品の開発に協力する方法を根本的に変えた。 ChatGPTやCopilotといったイノベーティブなツールの導入によって,さまざまな問題に対してソフトウェア開発を支援し,拡張する新たな機会が生まれました。 我々の研究は、ChatGPTがソフトウェア開発者のワークフローにおけるパラダイムシフトを表していることを明らかにしている。この技術は、開発者がより効率的に作業できるようにし、学習プロセスをスピードアップし、退屈で反復的なタスクを減らすことでモチベーションを高める。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-12T12:36:29Z)
• On the Critical Role of Conventions in Adaptive Human-AI Collaboration [73.21967490610142]
  規則依存表現と規則依存表現を区別する学習フレームワークを提案する。 複雑性が異なる3つの共同作業に対するアプローチを実験的に検証します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-07T02:46:19Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。