論文の概要: Teaming Up with AI: Coordination and Cooperation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.03181v1
• Date: Fri, 03 Jul 2026 10:38:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-07 22:26:29.546154
• Title: Teaming Up with AI: Coordination and Cooperation
• Title（参考訳）: AIとチームを組む - コーディネートと協力
• Abstract要約: 労働力におけるAIの普及の成功は、AIが人間の努力にもたらす経済的価値に依存している。 AIを労働力に持ち込むことは、強力な新しい技術を展開すること以上のことだ。 アルゴリズムと経済研究に基づく原則的アプローチが協調と協調の両立をいかに促進するかを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.103775915882414
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Successful diffusion of AI in the workforce hinges on the economic value that AI brings to human endeavors. Bringing AI into the workforce is more than deploying a powerful new technology -- it is launching a new form of collaboration. Each human worker is now endowed with a team of AI agents; work can be delegated to these agents, and the role of the human shifts towards managing and monitoring. How can we maximize the economic value from collaboration with AI in the workforce? How can we make it a "true" collaboration that empowers human workers rather than replacing them? We take an approach that combines the fields of theoretical computer science and economics, highlighting the potential of algorithmic tools grounded in economic principles to improve the effectiveness of human-AI collective work. We consider two tiers of tools: (1) tools for better coordination, via algorithmic management of interdependencies; (2) tools for better cooperation, via contractual incentive alignment. We show how a principled approach based on algorithmic and economic research enhances both coordination and cooperation, charting a pathway for future research to inform AI markets.
• Abstract（参考訳）: 労働力におけるAIの普及の成功は、AIが人間の努力にもたらす経済的価値に依存している。 AIを労働力に持ち込むことは、強力な新しい技術を展開すること以上のことだ。 作業はこれらのエージェントに委譲することができ、管理と監視に対する人間のシフトの役割も果たすことができる。 労働力におけるAIとのコラボレーションから、経済的価値を最大化するにはどうすればよいのか? どのようにして、人を置き換えるのではなく、人間労働者に力を与える「真の」コラボレーションを作ることができるのか? 我々は、理論的コンピュータ科学と経済学の分野を組み合わせるアプローチを取り、人間-AI集団作業の有効性を改善するための経済原理に基づくアルゴリズムツールの可能性を強調している。 本稿では,(1)相互依存のアルゴリズム管理による協調性向上ツール,(2)契約インセンティブアライメントによる協調性向上ツール,の2段階について考察する。 アルゴリズムと経済研究に基づく原則的アプローチが協調と協力の両方を促進し、将来の研究がAI市場を知らせる道筋を示す。

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