論文の概要: Searching for Synergy in Shared Workspace Human-AI Collaboration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.18413v3
• Date: Fri, 19 Jun 2026 23:47:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-24 16:10:14.682775
• Title: Searching for Synergy in Shared Workspace Human-AI Collaboration
• Title（参考訳）: 共有ワークスペースにおける相乗効果の探索
• Authors: Nachiket Kotalwar, Rohini Das, Carolyn Rose,
• Abstract要約: シミュレーションされた共有ワークスペースの人間-AIチームは、コラボレーション構造がチームの振る舞いをどのように形作るかを研究するテストベッドとして使用しています。 コーディネート構造が欠如している場合、追加のコラボレータを追加することで性能が低下することを発見した。 次に、共有グループメモリとシミュレーションされたHuman-in-the-loop(HITL)ゲートを組み合わせた協調足場の評価を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4923836729114697
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Automated AI agents are increasingly capable, yet many scientific and professional tasks require human judgment and contextual expertise. We use simulated shared-workspace human-AI teams as a controlled testbed for studying how collaboration structure shapes team behavior. Using the Collaborative Gym environment with tasks from DiscoveryBench, we vary team compositions and collaboration structures across 1,482 sessions. We find that adding additional collaborators can lower performance when coordination structure is absent. We then evaluate collaboration scaffolding that combines shared group memory with simulated human-in-the-loop (HITL) gates, where selected actions require approval from a designated simulated participant. This scaffolding improves performance, most clearly in three-person teams, with clearer responsibility signals and stronger routing of expertise to team actions. Overall, our results suggest that coordination structure is central to whether available capability improves team outcomes.
• Abstract（参考訳）: 自動化されたAIエージェントはますます有能になるが、科学的、専門的なタスクの多くは人間の判断と文脈の専門知識を必要とする。 シミュレーションされた共有ワークスペースの人間-AIチームは、コラボレーション構造がチームの振る舞いをどのように形作るかを研究するためのコントロールされたテストベッドとして使用します。 DiscoveryBenchのタスクでCollaborative Gym環境を使用することで、1,482セッションでチーム構成やコラボレーション構造が変わります。 コーディネート構造が欠如している場合、追加のコラボレータを追加することで性能が低下することを発見した。 次に、共有グループメモリとシミュレーションされたHuman-in-the-loop(HITL)ゲートを組み合わせた協調足場の評価を行った。 この足場によってパフォーマンスが向上し、最も顕著なのは3人チームで、責任シグナルの明確化とチームの行動への専門知識のルーティングが強化されます。 全体としては、調整構造は、利用可能な能力がチームの成果を改善するかどうかの中心であることを示唆しています。

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