[論文レビュー] The future of human-AI collaboration: a taxonomy of design knowledge for hybrid intelligence systems
本論文は、人間と人工知能を組み合わせたハイブリッド・インテリジェンス・システムの設計知識の分類を提示し、開発者への指針を提供する。
Recent technological advances, especially in the field of machine learning, provide astonishing progress on the road towards artificial general intelligence. However, tasks in current real-world business applications cannot yet be solved by machines alone. We, therefore, identify the need for developing socio-technological ensembles of humans and machines. Such systems possess the ability to accomplish complex goals by combining human and artificial intelligence to collectively achieve superior results and continuously improve by learning from each other. Thus, the need for structured design knowledge for those systems arises. Following a taxonomy development method, this article provides three main contributions: First, we present a structured overview of interdisciplinary research on the role of humans in the machine learning pipeline. Second, we envision hybrid intelligence systems and conceptualize the relevant dimensions for system design for the first time. Finally, we offer useful guidance for system developers during the implementation of such applications.
研究の動機と目的
- 機械学習パイプラインにおける人間の役割に関する学際的研究の構造化された概観を提供する。
- ハイブリッド・インテリジェンス・システムを想定し、これらのシステムに関連する設計次元を概念化する。
- ハイブリッド・インテリジェンスアプリケーションの実装過程で開発者への実用的な指針を提供する。
提案手法
- 学際的研究を統合するために分類法開発手法を適用する。
- 機械学習パイプラインにおける人間の役割の構造化された概観を提示する。
- ハイブリッド・インテリジェンス・システム開発に関連する設計次元を概念化する。
- 実装時にシステム開発者へ実用的な指針を提供する。
実験結果
リサーチクエスチョン
- RQ1ハイブリッド・インテリジェンス・システムにとって関連する設計次元は何か？
- RQ2成果を向上させるために人間の役割を機械学習パイプラインに統合する方法は？
- RQ3ハイブリッド・インテリジェンスアプリケーションの実装において開発者に提供できる指針は何か？
- RQ4人間と機械の社会技術的アンサンブルをどのように構築すれば優れた成果を達成できるか？
主な発見
- 機械学習パイプラインにおける人間の役割に関する学際的研究の構造化された概観を提供する。
- ハイブリッド・インテリジェンス・システム設計に必要な設計次元を概念化し、明示する。
- ハイブリッド・インテリジェンス・アプリケーションを実装・展開するための開発者向け実用的な指針を提供する。
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このレビューはAIが作成し、人間の編集者が確認しました。