論文の概要: Knowledge Affordances for Hybrid Human-AI Information Seeking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.27539v1
• Date: Thu, 30 Apr 2026 07:43:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-01 16:31:53.974577
• Title: Knowledge Affordances for Hybrid Human-AI Information Seeking
• Title（参考訳）: ハイブリッド型ヒューマンAI情報探索のための知識改善
• Authors: Irene Celino,
• Abstract要約: 本稿では,人間とAIのハイブリッド環境における情報探索において,エージェントが有意義な機会を識別する方法を体系化するための知識提供(KA)の概念を紹介する。 本稿では,知識ソースが提供できるもの,どのような質問やコンテキスト特性を宣言的,意味論的に定義した記述として,KAを提案する。 我々の貢献は、アベイランス、セマンティックWebサービス、知識工学とクエリ、相互の知性など、さまざまな研究の流れを繋ぐ概念的な提案である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.012534368059500575
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: As information ecosystems grow more heterogeneous, both humans and artificial agents increasingly face a simple yet unresolved question: when seeking knowledge, whom should we ask, and why? Inspired by how people intuitively "read a room", this paper introduces the concept of knowledge affordance (KA) to systematize how agents identify meaningful opportunities for information seeking in hybrid human-AI environments. Rather than introducing a fully formed framework, we propose KAs as declarative, semantically grounded descriptions of what a knowledge source can offer, for which kinds of questions, and with which contextual properties. Additionally, we suggest that KAs are relational, possibly emerging from the interplay between the agent's task, preferences and situational factors. Our contribution is thus a conceptual proposal that connects different research streams, including affordances, semantic web services, knowledge engineering and querying, and mutual intelligibility. We sketch possible research directions to build KA-aware systems that navigate information spaces with greater transparency, adaptability and shared understanding.
• Abstract（参考訳）: 情報エコシステムがより均一に成長するにつれて、人間と人工エージェントの両方が、シンプルだが未解決の疑問に直面している。 本論文は,人々がいかに直感的に「部屋を読む」かに触発され,エージェントがハイブリッドな人間とAI環境において情報を求める有意義な機会をいかに識別するかを体系化する知識余裕(KA)の概念を導入する。 完全に構成されたフレームワークを導入するのではなく、知識ソースが提供できるもの、どのような種類の質問、どのコンテキスト特性を宣言的、意味的に基礎づけた記述として、KAを提案する。 さらに, エージェントのタスク, 嗜好, 状況要因間の相互作用から, KAが出現する可能性が示唆された。 我々の貢献は、アベイランス、セマンティックWebサービス、知識工学とクエリ、相互の知性など、さまざまな研究の流れを繋ぐ概念的な提案である。 我々は、より透明性、適応性、共通理解を備えた情報空間をナビゲートするKA対応システムを構築するための研究方向をスケッチする。

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