論文の概要: Boosting human decision-making with AI-generated decision aids

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.02776v1
• Date: Sat, 5 Mar 2022 15:57:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-09 10:47:42.573596
• Title: Boosting human decision-making with AI-generated decision aids
• Title（参考訳）: AIによる意思決定支援で人間の意思決定を促進する
• Authors: Frederic Becker, Julian Skirzy\'nski, Bas van Opheusden, Falk Lieder
• Abstract要約: 我々は,従来の手法の出力を手続き的命令に変換するアルゴリズムを開発した。 実験の結果、これらの自動意思決定は、道路旅行計画や住宅ローン選択における人々のパフォーマンスを著しく向上させることがわかった。 これらの結果は、AIによる強化が、現実世界における人間の意思決定を改善する可能性があることを示唆している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.373151777137792
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Human decision-making is plagued by many systematic errors. Many of these errors can be avoided by providing decision aids that guide decision-makers to attend to the important information and integrate it according to a rational decision strategy. Designing such decision aids is a tedious manual process. Advances in cognitive science might make it possible to automate this process in the future. We recently introduced machine learning methods for discovering optimal strategies for human decision-making automatically and an automatic method for explaining those strategies to people. Decision aids constructed by this method were able to improve human decision-making. However, following the descriptions generated by this method is very tedious. We hypothesized that this problem can be overcome by conveying the automatically discovered decision strategy as a series of natural language instructions for how to reach a decision. Experiment 1 showed that people do indeed understand such procedural instructions more easily than the decision aids generated by our previous method. Encouraged by this finding, we developed an algorithm for translating the output of our previous method into procedural instructions. We applied the improved method to automatically generate decision aids for a naturalistic planning task (i.e., planning a road trip) and a naturalistic decision task (i.e., choosing a mortgage). Experiment 2 showed that these automatically generated decision-aids significantly improved people's performance in planning a road trip and choosing a mortgage. These findings suggest that AI-powered boosting has potential for improving human decision-making in the real world.
• Abstract（参考訳）: 人間の意思決定は多くの体系的な誤りに悩まされている。 これらのエラーの多くは、意思決定者が重要な情報に参加し、合理的な決定戦略に従ってそれを統合するための意思決定支援を提供することによって回避できる。 このような意思決定支援を設計するのは面倒な手作業です。 認知科学の進歩は、将来このプロセスを自動化できるかもしれない。 我々は最近,人間の意思決定に最適な戦略を発見する機械学習手法と,それらの戦略を説明する自動手法を導入した。 この方法で構築された意思決定補助は、人間の意思決定を改善することができた。 しかし、この方法による記述に従えば、非常に面倒である。 我々は,自動検出された決定戦略を一連の自然言語指示として伝達することで,この問題を克服できると仮定した。 実験1では,前回手法による意思決定支援よりも手続き指示の理解が容易であった。 そこで本研究では,提案手法の出力を手続き的命令に変換するアルゴリズムを開発した。 本研究では,自然計画課題(道路計画)と自然計画決定課題(住宅ローン選択)に対する意思決定支援を自動的に生成する改良手法を適用した。 実験2では,これらの自動意思決定は,道路旅行計画や住宅ローン選択における人々のパフォーマンスを著しく向上させた。 これらの結果は、AIによる強化が現実世界における人間の意思決定を改善する可能性を示唆している。

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