論文の概要: Human-AI Collaboration: From Paradoxes to Patterns

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.36481v1
• Date: Tue, 29 Sep 2026 01:38:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-30 21:28:47.095741
• Title: Human-AI Collaboration: From Paradoxes to Patterns
• Title（参考訳）: 人間とAIのコラボレーション - パラドックスからパターンへ
• Abstract要約: エビデンスによると、人間とAIシステムは、単独よりも協力することで、より優れたパフォーマンスを発揮する。 本稿では、人間とAIのコラボレーション(自律性とイニシアチブ)における2つの重要な設計側面について検討し、それらが生み出すコラボレーションパターンについて考察する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.17767466724342063
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Evidence shows that humans and AI systems perform better together, by collaborating, than alone. This paper examines two key design dimensions of human-AI collaboration (autonomy and initiative) and explores the collaboration patterns that they generate. Documenting these patterns starts with identifying the underlying problems and solutions, followed by examining the internal tensions within the problems. The paper uses a paradox perspective to analyze those tensions. It describes a process for surfacing the tensions and mapping the underlying paradoxes. It also illustrates how the pattern descriptions can be derived from mapping these paradoxes. Finally, the paper documents four human-AI collaboration patterns: Instruction, Delegation, Assistance, and Co-creation.
• Abstract（参考訳）: エビデンスによると、人間とAIシステムは、単独よりも協力することで、より優れたパフォーマンスを発揮する。 本稿では、人間とAIのコラボレーション(自律性とイニシアチブ)における2つの重要な設計側面について検討し、それらが生み出すコラボレーションパターンについて考察する。 これらのパターンのドキュメント化は、まず根底にある問題と解決策を特定し、続いて問題の内部の緊張状態を調べることから始まります。 この論文は、これらの緊張を分析するためにパラドックスの視点を用いている。 緊張を克服し、根底にあるパラドックスをマッピングするプロセスを記述する。 また、これらのパラドックスのマッピングからパターン記述を導出する方法も示している。 最後に、論文は、インストラクション、デリゲーション、アシスト、コクリエーションの4つの人間とAIのコラボレーションパターンを文書化している。

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