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A Survey on Human-AI Collaboration with Large Foundation Models

Created by
  • Haebom

作者

Vanshika Vats, Marzia Binta Nizam, Minghao Liu, Ziyuan Wang, Richard Ho, Mohnish Sai Prasad, Vincent Titterton, Sai Venkat Malreddy, Riya Aggarwal, Yanwen Xu, Lei Ding, Jay Mehta, Nathan Grinnell, Li Liu, Sijia Zho Tang、Rohan Ghosalkar、Celeste Shen、Rachel Shen、Nafisa Hussain、Kesav Ravichandran、James Davis

概要

本論文は、人工知能（AI）の急速な発展と大規模基礎モデル（LFM）の登場により、ヒト-AI（HAI）コラボレーションが問題解決と意思決定過程の発展に重要になることを扱う。 LFMの膨大なデータ活用による複雑なパターン理解と予測能力は、HAIコラボレーションの可能性を大幅に拡大しましたが、安全性、公平性、制御に関する継続的な課題解決も重要です。本論文は、LFMとHAIの統合を4つの側面（人間主導モデル開発、コラボレーション設計原則、倫理およびガバナンスフレームワーク、高リスク領域での応用）で分析し、機会とリスクを照らします。強力なモデルだけで成功したHAIシステムが自動的に構築されるのではなく、慎重な人間中心設計の産物であることを強調し、LFMsの可能性を社会に有益で信頼できるパートナーシップに変換するための現在および将来の研究に対する洞察を提供することを目指す。

Takeaways、Limitations

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Takeaways：
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LFMを活用したHAIコラボレーションの可能性と重要性を強調する。
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人間中心の設計の重要性を強調し、成功したHAIシステムを構築するための方向性を提示します。
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安全性、公平性、制御などの倫理的、ガバナンス的側面を考慮する必要があることを強調する。
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LFMの可能性を社会に有益に活用するための研究方向を提示する。
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Limitations：
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具体的なHAIシステムの設計と実装の詳細は不足しています。
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提示された4つの分析枠組み以外の重要な側面は考慮されていない可能性があります。
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ＬＦＭの安全性、公平性、制御問題に対する解決策を具体的に提示するものではない。
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将来の研究方向の提示はやや包括的であり、特定の研究テーマに関する詳細な議論は不十分です。
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