論文の概要: Does the Whole Exceed its Parts? The Effect of AI Explanations on Complementary Team Performance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.14779v3
• Date: Tue, 12 Jan 2021 22:50:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-16 20:37:15.841442
• Title: Does the Whole Exceed its Parts? The Effect of AI Explanations on Complementary Team Performance
• Title（参考訳）: 全体はパーツを上回っていますか? AI説明が相補的チームパフォーマンスに及ぼす影響
• Authors: Gagan Bansal, Tongshuang Wu, Joyce Zhou, Raymond Fok, Besmira Nushi, Ece Kamar, Marco Tulio Ribeiro, Daniel S. Weld
• Abstract要約: 以前の研究では、AIが人間と最高のチームの両方を上回った場合にのみ、説明による改善が観察された。 我々は、3つのデータセットで混合メソッドのユーザー研究を行い、人間に匹敵する精度のAIが、参加者のタスク解決に役立ちます。 説明は、人間がAIの推奨を受け入れる可能性を高める。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.730580857733
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Many researchers motivate explainable AI with studies showing that human-AI team performance on decision-making tasks improves when the AI explains its recommendations. However, prior studies observed improvements from explanations only when the AI, alone, outperformed both the human and the best team. Can explanations help lead to complementary performance, where team accuracy is higher than either the human or the AI working solo? We conduct mixed-method user studies on three datasets, where an AI with accuracy comparable to humans helps participants solve a task (explaining itself in some conditions). While we observed complementary improvements from AI augmentation, they were not increased by explanations. Rather, explanations increased the chance that humans will accept the AI's recommendation, regardless of its correctness. Our result poses new challenges for human-centered AI: Can we develop explanatory approaches that encourage appropriate trust in AI, and therefore help generate (or improve) complementary performance?
• Abstract（参考訳）: 多くの研究者は、AIが推奨を説明すると、意思決定タスクにおける人間とAIチームのパフォーマンスが改善することを示す研究で説明可能なAIを動機付けている。 しかし、以前の研究では、AIが人間と最高のチームの両方を上回った場合にのみ、説明による改善が観察された。 チームの正確さが人間かAIの作業ソロよりも高い場合、説明は相補的なパフォーマンスにつながるか? 我々は3つのデータセットで混合手法のユーザスタディを行い、人間に匹敵する精度のAIは、参加者がタスク(ある条件下で自身を説明する)を解決するのに役立ちます。 ai拡張による補足的な改善が見られたが、説明では改善されなかった。 むしろ説明は、人間がその正確性に関わらず、AIの推奨を受け入れる可能性を高めた。 我々の結果は、人間中心のAIに新しい課題をもたらす。AIへの適切な信頼を促す説明的アプローチを開発することは可能か?

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