A Multimedia Analytics Model for the Foundation Model Era

要約

基礎モデルとエージェント人工知能の急速な進歩は、人間と分析システムの間のより豊かで洗練された相互作用を可能にすることにより、マルチメディア分析を変換しています。
ただし、視覚およびマルチメディア分析の既存の概念モデルは、これらの強力なAIパラダイムによって導入された複雑さを適切にキャプチャしません。
このギャップを埋めるために、基礎モデルの時代向けに特別に設計された包括的なマルチメディア分析モデルを提案します。
視覚分析、マルチメディア分析、知識生成、分析タスクの定義、混合インサイタブガイダンス、および人間のループ強化学習から確立されたフレームワークに基づいて、我々のモデルは、技術的および概念的な視点からの視覚分析エージェントに基づく統合された人間-AIチームのチーム化を強調しています。
モデルの中心は、エキスパートユーザーと半自律分析プロセスの間のシームレスでありながら明示的に分離可能な相互作用チャネルであり、ユーザーの意図とAIの動作の間の継続的な調整を保証します。
このモデルは、インテリジェンス分析、調査ジャーナリズム、および複雑でハイステークスデータを処理する他の分野などの繊細なドメインにおける実用的な課題に対処しています。
詳細なケーススタディを通じて、私たちのモデルがマルチメディア分析ソリューションのより深い理解とターゲットの改善を促進する方法を説明します。
エキスパートユーザーがAIを搭載したマルチメディア分析システムと最適に対話し、ガイドする方法を明示的にキャプチャすることにより、当社の概念フレームワークは、システム設計、比較、将来の研究の明確な方向性を設定します。

要約(オリジナル)

The rapid advances in Foundation Models and agentic Artificial Intelligence are transforming multimedia analytics by enabling richer, more sophisticated interactions between humans and analytical systems. Existing conceptual models for visual and multimedia analytics, however, do not adequately capture the complexity introduced by these powerful AI paradigms. To bridge this gap, we propose a comprehensive multimedia analytics model specifically designed for the foundation model era. Building upon established frameworks from visual analytics, multimedia analytics, knowledge generation, analytic task definition, mixed-initiative guidance, and human-in-the-loop reinforcement learning, our model emphasizes integrated human-AI teaming based on visual analytics agents from both technical and conceptual perspectives. Central to the model is a seamless, yet explicitly separable, interaction channel between expert users and semi-autonomous analytical processes, ensuring continuous alignment between user intent and AI behavior. The model addresses practical challenges in sensitive domains such as intelligence analysis, investigative journalism, and other fields handling complex, high-stakes data. We illustrate through detailed case studies how our model facilitates deeper understanding and targeted improvement of multimedia analytics solutions. By explicitly capturing how expert users can optimally interact with and guide AI-powered multimedia analytics systems, our conceptual framework sets a clear direction for system design, comparison, and future research.

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