論文の概要: From Augmentation to Symbiosis: A Review of Human-AI Collaboration Frameworks, Performance, and Perils

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.06030v1
• Date: Fri, 07 Nov 2025 19:11:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-25 16:54:51.56537
• Title: From Augmentation to Symbiosis: A Review of Human-AI Collaboration Frameworks, Performance, and Perils
• Title（参考訳）: Augmentation から Symbiosis へ:人間とAIのコラボレーションフレームワーク,パフォーマンス,障害の概観
• Authors: Richard Jiarui Tong,
• Abstract要約: 人間中心AIのスーパーツール」と共生知能の相互適応モデルについて研究した。 我々は、AIが内部化された認知コンポーネントとして機能するときに、永続的な利益が生じることを疑問視する、拡張自己と二重プロセス理論を一体化したフレームワークで締めくくります。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8629912408966147
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper offers a concise, 60-year synthesis of human-AI collaboration, from Licklider's ``man-computer symbiosis" (AI as colleague) and Engelbart's ``augmenting human intellect" (AI as tool) to contemporary poles: Human-Centered AI's ``supertool" and Symbiotic Intelligence's mutual-adaptation model. We formalize the mechanism for effective teaming as a causal chain: Explainable AI (XAI) -> co-adaptation -> shared mental models (SMMs). A meta-analytic ``performance paradox" is then examined: human-AI teams tend to show negative synergy in judgment/decision tasks (underperforming AI alone) but positive synergy in content creation and problem formulation. We trace failures to the algorithm-in-the-loop dynamic, aversion/bias asymmetries, and cumulative cognitive deskilling. We conclude with a unifying framework--combining extended-self and dual-process theories--arguing that durable gains arise when AI functions as an internalized cognitive component, yielding a unitary human-XAI symbiotic agency. This resolves the paradox and delineates a forward agenda for research and practice.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,Lockliderの「人間-コンピュータ共生」(AIを同僚とする)とEngelbartの「人-コンピュータ共生」(AIを道具とする)から現代極への60年間の簡潔な合成について述べる。人間中心AIの「スーパーツール」と共生知能の相互適応モデル。我々は,因果連鎖としての効果的なコラボレーションのメカニズムを定式化した:説明可能なAI(XAI) ->共適応->共有メンタルモデル(SMM)。メタ分析の「ハイパフォーマパラドックス」は,人間のAIチームは,決定・決定タスク(AIを単独で行う)の負の相乗効果を示す傾向にある。 我々は,アルゴリズム・イン・ループ・ダイナミック,アバージョン・バイアス・アシンメトリー,累積認知デマシリングに障害を追究する。 我々は、AIが内部的な認知コンポーネントとして機能し、一元的な人間-XAI共生機関を生み出すときに、永続的な利益が生じるという、拡張自己と二重プロセス理論を一体化した枠組みで結論付ける。 これはパラドックスを解決し、研究と実践のための前向きな議題を規定する。

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