論文の概要: Intelligent Decision Assistance Versus Automated Decision-Making: Enhancing Knowledge Work Through Explainable Artificial Intelligence

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.13827v1
• Date: Tue, 28 Sep 2021 15:57:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-29 14:40:21.930001
• Title: Intelligent Decision Assistance Versus Automated Decision-Making: Enhancing Knowledge Work Through Explainable Artificial Intelligence
• Title（参考訳）: インテリジェント意思決定支援バーサス自動意思決定:説明可能な人工知能による知識労働の強化
• Authors: Max Schemmer and Niklas K\"uhl and Gerhard Satzger
• Abstract要約: 我々は,新たなDSSクラス,すなわち知能決定支援(IDA)を提案する。 IDAは、自動意思決定を通じて知識労働者に影響を与えることなく、知識労働者をサポートする。 具体的には、具体的なAIレコメンデーションを保ちながら、説明可能なAI(XAI)の技術を使用することを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: While recent advances in AI-based automated decision-making have shown many benefits for businesses and society, they also come at a cost. It has for long been known that a high level of automation of decisions can lead to various drawbacks, such as automation bias and deskilling. In particular, the deskilling of knowledge workers is a major issue, as they are the same people who should also train, challenge and evolve AI. To address this issue, we conceptualize a new class of DSS, namely Intelligent Decision Assistance (IDA) based on a literature review of two different research streams -- DSS and automation. IDA supports knowledge workers without influencing them through automated decision-making. Specifically, we propose to use techniques of Explainable AI (XAI) while withholding concrete AI recommendations. To test this conceptualization, we develop hypotheses on the impacts of IDA and provide first evidence for their validity based on empirical studies in the literature.
• Abstract（参考訳）: AIベースの自動意思決定の最近の進歩は、企業や社会に多くの利益をもたらしている一方で、コストも伴っている。 高いレベルの意思決定の自動化は、自動化バイアスやデスクランディングなど、さまざまな欠点につながることが長年知られている。 特に、知識労働者の卓越化は、AIを訓練し、挑戦し、進化させるのと同じ人々であるため、大きな問題である。 この問題に対処するため,我々は2つの異なる研究ストリーム(dssとオートメーション)の文献レビューに基づいて,新たなdss(intelligent decision assistance,ida)の概念化を行う。 IDAは、自動意思決定を通じて知識労働者に影響を与えることなく、知識労働者をサポートする。 具体的には、具体的なAIレコメンデーションを保ちながら、説明可能なAI(XAI)の技術を使用することを提案する。 この概念化をテストするため、我々はIDAの影響に関する仮説を開発し、文学における実証研究に基づくその妥当性の最初の証拠を提供する。

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