Towards Automated Scoping of AI for Social Good Projects

要約

社会的利益のための人工知能（AI4SG）は、AIシステムの強力な能力と複雑な社会的課題に対処することを目的とする新たな努力です。
これらの課題は、輸送ネットワークに関するローカルな問題から、世界の野生生物の保存にまで及びます。
ただし、規模に関係なく、多くのAI4SGイニシアチブにとって重要なボトルネックは、技術的およびドメインの専門知識の両方を持つ専門家が不足しているため、問題のスコープ（複雑でリソース集約的なタスク）の面倒なプロセスです。
大規模な言語モデル（LLM）の顕著なアプリケーションを考えると、LLMを使用して科学文献と実世界の知識に基づいた包括的なプロジェクト提案を生成する問題のスコーピングエージェント（PSA）を提案します。
私たちのPSAフレームワークは、盲目的なレビューとAI評価を通じて専門家が書いた提案に匹敵する提案を生成することを実証します。
最後に、現実世界の問題スコーピングの課題を文書化し、将来の作業のためのいくつかの領域に注意します。

要約(オリジナル)

Artificial Intelligence for Social Good (AI4SG) is an emerging effort that aims to address complex societal challenges with the powerful capabilities of AI systems. These challenges range from local issues with transit networks to global wildlife preservation. However, regardless of scale, a critical bottleneck for many AI4SG initiatives is the laborious process of problem scoping — a complex and resource-intensive task — due to a scarcity of professionals with both technical and domain expertise. Given the remarkable applications of large language models (LLM), we propose a Problem Scoping Agent (PSA) that uses an LLM to generate comprehensive project proposals grounded in scientific literature and real-world knowledge. We demonstrate that our PSA framework generates proposals comparable to those written by experts through a blind review and AI evaluations. Finally, we document the challenges of real-world problem scoping and note several areas for future work.

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