論文の概要: Effect of Confidence and Explanation on Accuracy and Trust Calibration in AI-Assisted Decision Making

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.02114v1
• Date: Tue, 7 Jan 2020 15:33:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-01-13 21:00:14.812323
• Title: Effect of Confidence and Explanation on Accuracy and Trust Calibration in AI-Assisted Decision Making
• Title（参考訳）: 信頼と説明がAI支援意思決定の正確性と信頼度に及ぼす影響
• Authors: Yunfeng Zhang, Q. Vera Liao, Rachel K. E. Bellamy
• Abstract要約: ケース固有のモデル情報を明らかにする特徴が、信頼度を調整し、人間とAIのジョイントパフォーマンスを向上させることができるかどうかを検討する。 信頼スコアは、AIモデルに対する人々の信頼を校正するのに役立ちますが、信頼の校正だけでは、AI支援による意思決定を改善するには不十分です。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.62514158534574
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Today, AI is being increasingly used to help human experts make decisions in high-stakes scenarios. In these scenarios, full automation is often undesirable, not only due to the significance of the outcome, but also because human experts can draw on their domain knowledge complementary to the model's to ensure task success. We refer to these scenarios as AI-assisted decision making, where the individual strengths of the human and the AI come together to optimize the joint decision outcome. A key to their success is to appropriately \textit{calibrate} human trust in the AI on a case-by-case basis; knowing when to trust or distrust the AI allows the human expert to appropriately apply their knowledge, improving decision outcomes in cases where the model is likely to perform poorly. This research conducts a case study of AI-assisted decision making in which humans and AI have comparable performance alone, and explores whether features that reveal case-specific model information can calibrate trust and improve the joint performance of the human and AI. Specifically, we study the effect of showing confidence score and local explanation for a particular prediction. Through two human experiments, we show that confidence score can help calibrate people's trust in an AI model, but trust calibration alone is not sufficient to improve AI-assisted decision making, which may also depend on whether the human can bring in enough unique knowledge to complement the AI's errors. We also highlight the problems in using local explanation for AI-assisted decision making scenarios and invite the research community to explore new approaches to explainability for calibrating human trust in AI.
• Abstract（参考訳）: 今日では、AIは人間の専門家が高いシナリオで意思決定するのを助けるためにますます使われています。 これらのシナリオでは、完全な自動化は多くの場合望ましくないものであり、結果の重要さだけでなく、人間の専門家がタスクの成功を保証するためにモデルに相補的なドメイン知識を引き出すことができるからです。 これらのシナリオをAIによる意思決定と呼び、人間とAIの個々の強みが集まって、共同決定結果を最適化します。 彼らの成功の鍵は、aiの人間的信頼をケースバイケースで適切に\textit{calibrate}することである;いつ信頼するか不信かを知ることによって、aiの専門家は、その知識を適切に適用し、モデルがうまく機能しない場合の意思決定結果を改善することができる。 この研究は、人間とAIが同等のパフォーマンスを持つAI支援意思決定のケーススタディを行い、ケース固有のモデル情報を明らかにする特徴が、人間とAIの共同パフォーマンスを校正し改善するかどうかを探る。 具体的には,特定の予測に対する信頼性スコアと局所的説明の効果について検討する。 2つの人間実験を通して、信頼スコアはAIモデルに対する人々の信頼を校正するのに役立ちますが、信頼の校正だけではAIによる意思決定を改善するには不十分です。 また、AI支援意思決定シナリオに局所的な説明を使用することの問題点を強調し、AIに対する人間の信頼を校正するための説明可能性に関する新たなアプローチを研究コミュニティに求めます。

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