人机 operational 集体智能
人工智能
2024-02-22 v1 人机交互
摘要
我们探索利用聚合众包预测（ACF）作为一种机制，以帮助将人机团队的“集体智能”转化为协调行动。我们将集体智能定义为：“群体的一种属性，源于数据 - 信息 - 知识、软件 - 硬件以及个体（包括拥有新见解者及公认权威）之间的协同作用，从而能够提供即时知识，以做出优于这三要素单独行动时的决策。”集体智能源于连接人类与 AI 的新方式，以实现决策优势，部分通过创建和利用否则可能未被纳入的额外信息来源。聚合众包预测（ACF）是迈向集体智能的一项近期关键进展，其中预测（Y 发生的概率为 X%）和理由（为何我相信 X 发生的概率为此值）从多样化人群中独立 elicited，经聚合后用于指导更高层级的决策。本研究探讨 ACF 作为实现 operational 集体智能的关键方式，是否可应用于 operational 场景（即具有定义明确的代理、组件和交互的事件序列）与决策，并考量此类能力是否能提供新颖的 operational 能力以实现新形式的决策优势。
引用
@article{arxiv.2402.13273,
title = {Operational Collective Intelligence of Humans and Machines},
author = {Nikolos Gurney and Fred Morstatter and David V. Pynadath and Adam Russell and Gleb Satyukov},
journal= {arXiv preprint arXiv:2402.13273},
year = {2024}
}