Problem Solving Through Human-AI Preference-Based Cooperation

要約

汎用人工知能 (AGI)、さらには超人的な AI が差し迫っていると広く信じられていますが、専門分野における複雑な問題は解決には程遠いです。
私たちは、このような問題には人間と AI の協力が必要であり、現在の最先端の生成 AI は、複雑なソリューションのアーティファクト (例:
、ソフトウェア プログラム）、多用途の人間の好みの表現に対するサポートが限定的であり、インタラクティブな設定で人間の好みに適応できない。
これらの課題に対処するために、私たちは人間と AI の新しい共構築フレームワークである HAI-Co2 を提案します。
私たちは HAI-Co2 を形式化し、HAI-Co2 が直面する未解決の研究上の困難な問題について議論します。
最後に、HAI-Co2 のケーススタディを紹介し、モノリシック生成 AI モデルと比較してその有効性を実証します。

要約(オリジナル)

While there is a widespread belief that artificial general intelligence (AGI) — or even superhuman AI — is imminent, complex problems in expert domains are far from being solved. We argue that such problems require human-AI cooperation and that the current state of the art in generative AI is unable to play the role of a reliable partner due to a multitude of shortcomings, including inability to keep track of a complex solution artifact (e.g., a software program), limited support for versatile human preference expression and lack of adapting to human preference in an interactive setting. To address these challenges, we propose HAI-Co2, a novel human-AI co-construction framework. We formalize HAI-Co2 and discuss the difficult open research problems that it faces. Finally, we present a case study of HAI-Co2 and demonstrate its efficacy compared to monolithic generative AI models.

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