論文の概要: How Do AI Agents Do Human Work? Comparing AI and Human Workflows Across Diverse Occupations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.22780v2
• Date: Thu, 06 Nov 2025 21:03:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-10 14:53:49.490759
• Title: How Do AI Agents Do Human Work? Comparing AI and Human Workflows Across Diverse Occupations
• Title（参考訳）: AIエージェントはヒューマンワークをどのように行うか? さまざまな作業におけるAIとヒューマンワークフローの比較
• Authors: Zora Zhiruo Wang, Yijia Shao, Omar Shaikh, Daniel Fried, Graham Neubig, Diyi Yang,
• Abstract要約: エージェントが人間とエージェントの労働者の直接比較を初めて提示することで、エージェントがどのように人間の仕事をするかを考察する。 結果が88.3%速く、コストが90.4-96.2%低いことが判明した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 112.57167042285437
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: AI agents are continually optimized for tasks related to human work, such as software engineering and professional writing, signaling a pressing trend with significant impacts on the human workforce. However, these agent developments have often not been grounded in a clear understanding of how humans execute work, to reveal what expertise agents possess and the roles they can play in diverse workflows. In this work, we study how agents do human work by presenting the first direct comparison of human and agent workers across multiple essential work-related skills: data analysis, engineering, computation, writing, and design. To better understand and compare heterogeneous computer-use activities of workers, we introduce a scalable toolkit to induce interpretable, structured workflows from either human or agent computer-use activities. Using such induced workflows, we compare how humans and agents perform the same tasks and find that: (1) While agents exhibit promise in their alignment to human workflows, they take an overwhelmingly programmatic approach across all work domains, even for open-ended, visually dependent tasks like design, creating a contrast with the UI-centric methods typically used by humans. (2) Agents produce work of inferior quality, yet often mask their deficiencies via data fabrication and misuse of advanced tools. (3) Nonetheless, agents deliver results 88.3% faster and cost 90.4-96.2% less than humans, highlighting the potential for enabling efficient collaboration by delegating easily programmable tasks to agents.
• Abstract（参考訳）: AIエージェントは、ソフトウェアエンジニアリングやプロフェッショナルな執筆など、人間の作業に関連するタスクに対して継続的に最適化されており、人的労働力に大きな影響を与える、押し寄せる傾向を示している。 しかしながら、これらのエージェントの開発は、人間がどのように仕事をするかを明確に理解し、どんな専門的エージェントが持つか、そして様々なワークフローで果たすことができる役割を明らかにするために、しばしば基礎にされていない。 本研究では,データ分析,工学,計算,書面,設計など,複数の重要な業務関連スキルに対して,人間とエージェントの労働者の直接比較を初めて提示することによって,エージェントがどのように人間の作業を行うかを検討する。 作業者の異種コンピュータ利用活動をよりよく理解し、比較するために、人間またはエージェントのコンピュータ利用活動から解釈可能で構造化されたワークフローを誘導するスケーラブルなツールキットを導入する。 1) エージェントは、人間のワークフローとの整合性を示す一方で、設計のようなオープンな視覚的に依存したタスクであっても、すべての作業領域にわたって圧倒的にプログラム的なアプローチを取り、一般的に人間が使用するUI中心の手法とは対照的に作成します。 2) エージェントは, 品質が劣る作業を行うが, データ作成や高度なツールの誤用により, 欠点を隠蔽することが多い。 (3)しかしながら、エージェントは結果が88.3%速く、コストは90.4-96.2%も人間より低く、簡単にプログラム可能なタスクをエージェントに委譲することで効率的なコラボレーションを可能にする可能性を強調している。

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