長時間にわたるタスクにおける人間とAIの協働に向けた新たなアプローチとして、「Empower」と呼ばれるフレームワークが注目されている。従来、AIエージェントは短時間・単一タスクに適しているが、長期間にわたる複雑な作業では、文脈の欠如や曖昧な判断に起因する誤りが頻発する。特にコード生成など、段階的な作業では、人間が明示的に指示を出せない領域が生じやすく、AIは自らの仮定に基づいて推論を進める傾向がある。 この研究が提案するEmpowerは、こうした課題を「非侵襲的」かつ「自然な」形で解決する。AIは、自己判断が困難なポイントを「エントロピー推定」によって検出し、その場で提案を停止し、制御権を人間に自然に委ねる。従来の手法では、信頼度が低い場合に人間を呼び出す設計が一般的だったが、それらはしばしばユーザーに頻繁な質問を投げかけ、作業を中断させる。Empowerはその問題を回避し、人間の介入を「強制」せず、自然な流れの中で行う。 さらに、このフレームワークは強化学習による人間フィードバック（RLHF）に依存せず、過去に生成されたコードなどの既存データのみで学習可能。これにより、人間の監視コストを大幅に削減しつつ、スケーラブルな運用が可能になる。AIは標準的な処理（例：コードスニペットの生成）を担当し、創造的・判断を要する部分では停止する。これにより、AIが過剰に制御を試みたり、人間の意図を歪めるリスクも軽減される。 このアプローチはコード生成に限らず、レポート作成、プロジェクト計画、言語によるロボット制御など、順次的かつテキストベースのタスクに応用可能。たとえば、長文執筆では段落のつなぎやフォーマットを自動処理し、創造的な選択肢に達した時点で一時停止する。Webエージェントでは、ルーティンなナビゲーションを自動化しつつ、検索フィルターの選択など判断が難しい場面で停止する。 ただし、人間が自然に介入する前提があり、非テキスト領域への適用には状態表現の再設計が必要という課題も残る。それでも、AIエージェントの進化に伴い、人間中心の協働を実現するための重要な一歩として、Empowerのアプローチは大きな可能性を秘めている。