인공지능과 인간 상호작용의 선호도 동적 관리

인공지능과 인간 상호작용의 선호도 관리

인공지능(AI)과 인간의 상호작용은 점점 더 중요해지고 있습니다. 대부분의 접근 방식은 인간의 선호도를 추론하고 최적화하는 고정 목표로 다루어 왔습니다. 그러나 이러한 접근 방식은 인간의 선호도가 상호작용을 통해 생성되고, 동적이며, 층별로 구성된다는 실험적 증거와 충돌합니다. 인공지능 시스템이 더 지속적이고 개인화된 시스템으로 발전할수록, 그들은 시간이 지남에 따라 사람들이 주의를 기울이며 가치하고 지지하는 것을 더욱 영향력 있게 참여합니다. 인공지능 시스템과 인간의 상호작용은 점점 더 복잡해지고 있습니다. 따라서, 인공지능 시스템이 인간의 선호도를 이해하고, 그에 따라 행동하는 것이 중요합니다. 그러나, 이러한 문제를 해결하기 위해서는 새로운 접근 방식이 필요합니다. 구조화된 조화(paradigm)라는 새로운 접근 방식을 제시합니다. 조화는 단순히 선호도 만족을 위한 고정 목표를 추론하고 최적화하는 것보다, 조화는 고유한 선호도 경로에 대한 통제 문제로 재정의합니다.

조화의 특징

조화는 행동 경제학, 심리학 및 구조주의 사회 이론을 기반으로 합니다. 우리는 선호도를 상호작용하는 인공지능 시스템과 함께 진화하는 층별 상태 변수로 모델링합니다. 우리는 시스템 행동과 상호작용 디자인의 공동 영향을 모델링하기 위해, 세계 상태와 인간 평가 상태를 모두 영향을 받는 제어 이론적 프레임워크를 사용하여 이러한 관점을 공식화합니다. 조화는 AI 행동을 통제하는 것보다, 인공지능 시스템이 인간 선호도의 진화에 미치는 영향을 규제하는 것에 중점을 두어야 한다고 주장합니다. 따라서, 조화는 단순히 고정된 선호도 만족을 위한 문제가 아닌, 장기적 가치 형성의 통치 문제가 됩니다. 이러한 접근 방식은 인공지능 시스템과 인간의 상호작용을 더 효과적으로 관리할 수 있도록 합니다.