Roots and Requirements for Collaborative AIs

要約

AI コラボレーターのビジョンは、人工エージェントがコラボレーションと人間のコミュニケーションの微妙な違いを理解する物語や SF の定番であり続けてきました。
彼らは人間のパートナーやチームを支援し、特別な才能を持っています。
政府の諮問グループや AI のリーダーたちは、AI が人間と互換性があり、効果的な協力者であるべきだと長年主張してきました。
それにもかかわらず、才能ある人々のように協力する堅牢な AI は依然として手の届かないところにあります。
人間の知能 (IA) を増強する効果的な情報ツールという単純な夢は 1960 年代にそのルーツを持ち、間違いなく情報技術革命の推進に貢献しました。
新型コロナウイルスのパンデミック以来、ハイブリッド ワークやリモート ワークが大幅に増加しており、調整、コラボレーション、コミュニケーションを改善するための利点と要件が職場に焦点を当てています。
多くの要因（職場近くの住宅のコストなど）が、オフィスでの対面勤務への復帰を妨げています。
より優れたツールが必要な場合、ツールはどの程度人工知能 (AI) であるべきでしょうか?
この意見書はテクノロジーの弧を概説し、人間と機械のチーム化を求めています。
心理学と社会科学を利用して、効果的で堅牢なコラボレーションには何が必要かを分析します。
これは、現在の主流の AI は堅牢でインテリジェントで人間と互換性のある協力者を生み出すことができないと主張する 2 番目の論文 (Stefik & Price、2023) の文脈です。
むしろ、テクノロジーと方法論の根本的な変化が必要です。

要約(オリジナル)

The vision of AI collaborators has long been a staple of stories and science fiction, where artificial agents understand nuances of collaboration and human communication. They assist their human partners and teams and have special talents. Government advisory groups and leaders in AI have advocated for years that AIs should be human compatible and effective collaborators. Nonetheless, robust AIs that collaborate like talented people remain out of reach. The simpler dream of effective information tools that augment human intelligence (IA) has its roots in the 1960s and arguably helped drive an information technology revolution. With the vast increase in hybrid and remote work since the COVID pandemic, the benefits and requirements for better coordination, collaboration, and communication are in focus for the workplace. Many factors (such as the costs of homes near work) are impeding a return to in-person work at the office. If we need better tools, how artificially intelligent (AI) should our tools be? This position paper reviews the arc of technology and calls for human-machine teaming. It draws on psychology and social sciences for an analysis of what effective and robust collaboration requires. It is the context for a second paper (Stefik & Price, 2023) that argues that current mainstream AI cannot produce robust, intelligent, and human-compatible collaborators. Rather, a radical shift in technology and methodology is required.

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