Investigation
[Paper Note] Future of Work with AI Agents: Auditing Automation and Augmentation Potential across the U.S. Workforce, Yijia Shao+, arXiv'25
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#Pocket #AIAgents Issue Date: 2025-07-02 GPT Summary- 本論文では、労働者がAIエージェントに自動化または補完してほしい職業タスクを評価する新しい監査フレームワークを提案し、労働者の希望と技術的能力の一致を分析します。音声強化ミニインタビューを用いて「人間主体性スケール（HAS）」を導入し、米国労働省のO*NETデータベースを基にしたWORKBankデータベースを構築しました。タスクを自動化のゾーンに分類し、AIエージェント開発におけるミスマッチと機会を明らかにします。結果は職業ごとの多様なHASプロファイルを示し、AIエージェントの統合がスキルのシフトを促す可能性を示唆しています。これにより、AIエージェントの開発を労働者の希望に整合させる重要性が強調されます。 Comment
元ポスト:
LLMs as Research Tools: A Large Scale Survey of Researchers' Usage and Perceptions, Zhehui Liao+, arXiv'24
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#Pocket #LanguageModel #ScientificDiscovery Issue Date: 2024-11-12 GPT Summary- 大規模言語モデル（LLMs）の利用に関する816人の研究者を対象とした調査を実施。81%が研究ワークフローにLLMsを組み込んでおり、特に非白人や若手研究者が高い使用率を示す一方で、女性やシニア研究者は倫理的懸念を抱いていることが明らかに。研究の公平性向上の可能性が示唆される。