論文の概要: The human-machine paradox: how collaboration creates or destroys value, and why augmentation is key to resolving it

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.14057v5
• Date: Tue, 28 Oct 2025 13:36:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-29 20:04:43.77142
• Title: The human-machine paradox: how collaboration creates or destroys value, and why augmentation is key to resolving it
• Title（参考訳）: 人間と機械のパラドックス:どのように協力が価値を生み出すか、破壊するか、そして、それを解決するための鍵が増員である理由
• Authors: Riccardo Zanardelli,
• Abstract要約: 我々は、人間機械技術政策の真のボトムライン経済効果は、危険なほど誤解されていると論じる。 以上の結果から,複雑なシナリオにおいて,人間・機械戦略が最も経済的に有効である可能性が示唆された。 コンテキストが複雑でクリティカルな場合、単に人や機械のスキルをタスクに割り当てるだけでは不十分かもしれません。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: When deploying artificial skills, managers widely assume that combining them with the human factor is a safe harbor, mitigating the risks of full automation in high-complexity tasks. This paper formally challenges the economic validity of this widespread assumption, arguing that the true bottom-line economic utility of a human-machine skill policy is dangerously misunderstood and highly contingent on situational and design factors. To investigate this gap, we develop an in-silico framework based on Monte Carlo simulations grounded in empirical pragmatism to quantify the economic impact of human and machine skills in the execution of tasks presenting varying levels of complexity. Our results show that a human-machine strategy can yield the highest economic utility in complex scenarios, but only if genuine augmentation is achieved. In contrast, when failing to realize this synergy, the human-machine approach can perform worse than either the machine-exclusive or the human-exclusive policy, actively destroying value under the pressure of costs that are not compensated by sufficient performance gains. The takeaway for decision-makers is unambiguous: when the context is complex and critical, simply allocating human and machine skills to a task may be insufficient, and far from being a silver-bullet solution or a low-risk compromise. Rather, it is a critical opportunity to boost competitiveness that demands a strong organizational commitment to enabling augmentation. Also, our findings show that improving the cost-effectiveness of machine skills over time, while useful, does not replace the fundamental need to focus on achieving augmentation.
• Abstract（参考訳）: 人工的なスキルをデプロイする際、マネージャはそれらを人間的要因と組み合わせることが安全であると広く考えており、複雑度の高いタスクにおける完全な自動化のリスクを軽減している。 本稿では, 人的機械技術政策のボトムライン経済性は, 危機的に誤解され, 状況要因や設計要因に強く依存しているとして, この広範な仮定の経済的妥当性を論じる。 このギャップを解明するために,経験的プラグマティズムを基礎としたモンテカルロシミュレーションに基づく,複雑度の異なるタスクの実行における人的・機械的スキルの経済的影響を定量化するためのイン・シリコ・フレームワークを開発した。 以上の結果から,人間・機械戦略は複雑なシナリオにおいて最も経済的に有効であるが,真の拡張が達成された場合に限り有効であることが示唆された。 対照的に、この相乗効果を実現するのに失敗すると、機械排他的政策や人排他的政策よりも性能が悪くなり、十分な性能向上によって補償されないコストの圧力の下で価値を積極的に破壊することができる。 状況が複雑で批判的な場合、単に人や機械のスキルをタスクに割り当てるだけでは不十分であり、銀塊のソリューションやリスクの低い妥協とは程遠い。 むしろ、競争力を高めるための重要な機会であり、拡張を可能にするために強力な組織的コミットメントを必要とします。 また,機械スキルの時間的コスト効率の向上は有用ではあるが,強化に重点を置くことの根本的ニーズに取って代わるものではないことも示唆した。

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