AI-enhanced Collective Intelligence: The State of the Art and Prospects

当前的社会挑战超出了单个人或集体的能力范围。随着人工智能的发展，它在人类集体中的角色将从辅助工具变为参与成员。人类和人工智能拥有互补的能力，当它们协同作用时，可以实现超越单独人类或人工智能的集体智能水平。然而，人工智能系统中的相互作用本质上是复杂的，涉及复杂的过程和相互依赖性。本文从网络科学的角度出发，构思了一个人工智能-人类集体智能的多层表示，包括认知层、物理层和信息层。在这个多层网络中，人类和人工智能代理表现出不同的特征；人类在表面层和深层属性方面的差异很大，而人工智能代理的功能和拟人化程度也不同。这些代理之间的相互作用塑造了系统的整体结构和动态。我们探讨了代理的多样性和相互作用如何影响系统的集体智能。此外，我们还对人工智能增强的集体智能的实际应用进行了分析。最后，我们讨论了人工智能增强的集体智能可能面临的挑战，并提出了未来发展的展望。

人类和人工智能（AI）在协同工作中的相互作用如何影响系统的集体智能？

通过网络科学的多层次表示法，将人-AI系统的集体智能分为认知层、物理层和信息层，并探讨了不同特征的人和AI代理之间的相互作用如何塑造系统的整体结构和动态。

论文分析了现实世界中AI增强的集体智能的实例，并讨论了AI增强集体智能面临的潜在挑战和未来发展前景。

相关研究包括“人工智能增强的团队决策”、“人-AI协作的认知、社会和技术因素”等。