論文の概要: Pairit: A Platform for Live Experiments on Human-AI Collaboration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.09789v1
• Date: Wed, 09 Sep 2026 06:41:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-10 19:44:08.920583
• Title: Pairit: A Platform for Live Experiments on Human-AI Collaboration
• Title（参考訳）: Pairit:人間とAIのコラボレーションをライブで実験するプラットフォーム
• Abstract要約: Pairitは、人間とAIの組織設計と介入をテストする実験の設計、テスト、展開を容易にするオンラインプラットフォームである。 複雑な対話型プロトコルを標準化された監査可能な構成ファイルとして表現することで、Pairitは、ライブのヒューマンAI組織実験を指定、デプロイ、共有するための再利用可能なインフラストラクチャを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Organizational design in the era of artificial intelligence requires experimental methods that can test how human-AI groups coordinate, delegate, and make decisions. Programmable platforms coordinate live human-to-human sessions or real-time human-AI chat, but researchers cannot easily declare experiment protocols in which AI participants both communicate and act on shared work within one auditable configuration. Here we introduce Pairit, an online platform that facilitates the design, testing, and deployment of experiments that test human-AI organizational designs and interventions. Through a single YAML configuration file, researchers declare an executable experiment graph (pages, routing, randomization, matchmaking, chat, shared workspaces, server-hosted agents, surveys, timers, and custom HTML components) and combine any number of humans and AI agents in live sessions. We have validated the feasibility of the platform through multiple live deployments, including peer-reviewed published studies, capturing high-resolution process traces of communication, negotiation, and collaborative work in live human-AI dyads. By representing complex interactive protocols as standardized, auditable configuration files, Pairit provides reusable infrastructure for specifying, deploying, and sharing live human-AI organizational experiments.
• Abstract（参考訳）: 人工知能時代の組織設計は、人間とAIグループがどのように協調し、委譲し、意思決定するかをテストする実験的な方法を必要とする。 プログラム可能なプラットフォームは、ライブのヒューマン・ツー・ヒューマンセッションやリアルタイムのヒューマン・AIチャットをコーディネートするが、研究者はAI参加者が1つの監査可能な構成内で共有作業の両方でコミュニケーションし、行動する実験プロトコルを簡単に宣言することはできない。 ここでは、人間とAIの組織設計と介入をテストする実験の設計、テスト、展開を容易にするオンラインプラットフォームであるPairitを紹介します。 単一のYAML構成ファイルを通じて、研究者は実行可能な実験グラフ(ページ、ルーティング、ランダム化、マッチメイキング、チャット、共有ワークスペース、サーバホストされたエージェント、サーベイ、タイマー、カスタムHTMLコンポーネント)を宣言し、ライブセッションで複数の人間とAIエージェントを組み合わせる。 我々は、ピアレビューされた研究、コミュニケーションの高精細なプロセストレースの取得、交渉、人間とAIのダイアドでの協調作業など、複数のライブデプロイメントを通じて、プラットフォームの実現可能性を検証する。 複雑な対話的プロトコルを標準化された監査可能な構成ファイルとして表現することで、Pairitは、ライブのヒューマンAI組織実験を指定、デプロイ、共有するための再利用可能なインフラストラクチャを提供する。

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