We introduce a framework for understanding the impact of generative AI on human work, which we call the human-AI task tensor. A tensor is a structured framework that organizes tasks along multiple interdependent dimensions. Our human-AI task tensor introduces a systematic approach to studying how humans and AI interact to perform tasks, and has eight dimensions: task definition, AI integration, interaction modality, audit requirement, output definition, decision-making authority, AI structure, and human persona. After describing the eight dimensions of the tensor, we provide illustrative frameworks (derived from projections of the tensor) and a human-AI task canvas that provide analytical tractability and practical insight for organizational decision-making. We demonstrate how the human-AI task tensor can be used to organize emerging and future research on generative AI. We propose that the human-AI task tensor offers a starting point for understanding how work will be performed with the emergence of generative AI.


翻译:我们提出了一种理解生成式AI对人类工作影响的框架,称为“人类-AI任务张量”。该张量是一个结构化的理论框架,能够沿多个相互依存的维度对任务进行组织。人类-AI任务张量系统性地研究了人类与AI在执行任务时的互动方式,包含八个维度:任务定义、AI集成方式、交互模态、审计需求、输出定义、决策权限、AI架构以及人类角色特质。在详细阐述张量的八个维度后,我们提供了基于张量投影导出的说明性框架以及一张“人类-AI任务画布”,这些工具能为组织决策提供分析可操作性与实践洞见。我们展示了如何利用该张量来组织生成式AI领域的新兴及未来研究,并提出人类-AI任务张量可作为理解生成式AI时代人类工作模式变革的起点。

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人工智能杂志AI(Artificial Intelligence)是目前公认的发表该领域最新研究成果的主要国际论坛。该期刊欢迎有关AI广泛方面的论文,这些论文构成了整个领域的进步,也欢迎介绍人工智能应用的论文,但重点应该放在新的和新颖的人工智能方法如何提高应用领域的性能,而不是介绍传统人工智能方法的另一个应用。关于应用的论文应该描述一个原则性的解决方案,强调其新颖性,并对正在开发的人工智能技术进行深入的评估。 官网地址:http://dblp.uni-trier.de/db/journals/ai/
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