論文の概要: A Taxonomy of Human and ML Strengths in Decision-Making to Investigate Human-ML Complementarity

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.10806v3
• Date: Sun, 5 Nov 2023 21:39:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-08 01:53:13.114486
• Title: A Taxonomy of Human and ML Strengths in Decision-Making to Investigate Human-ML Complementarity
• Title（参考訳）: 意思決定における人間とmlの強みの分類法 : ヒト-ml相補性の検討
• Authors: Charvi Rastogi, Liu Leqi, Kenneth Holstein, Hoda Heidari
• Abstract要約: 本稿では,人間とMLに基づく意思決定の違いを特徴付ける分類法を提案する。 相補性の許容条件を検討するための数学的アグリゲーションフレームワークを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.23729174053152
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Hybrid human-ML systems increasingly make consequential decisions in a wide range of domains. These systems are often introduced with the expectation that the combined human-ML system will achieve complementary performance, that is, the combined decision-making system will be an improvement compared with either decision-making agent in isolation. However, empirical results have been mixed, and existing research rarely articulates the sources and mechanisms by which complementary performance is expected to arise. Our goal in this work is to provide conceptual tools to advance the way researchers reason and communicate about human-ML complementarity. Drawing upon prior literature in human psychology, machine learning, and human-computer interaction, we propose a taxonomy characterizing distinct ways in which human and ML-based decision-making can differ. In doing so, we conceptually map potential mechanisms by which combining human and ML decision-making may yield complementary performance, developing a language for the research community to reason about design of hybrid systems in any decision-making domain. To illustrate how our taxonomy can be used to investigate complementarity, we provide a mathematical aggregation framework to examine enabling conditions for complementarity. Through synthetic simulations, we demonstrate how this framework can be used to explore specific aspects of our taxonomy and shed light on the optimal mechanisms for combining human-ML judgments
• Abstract（参考訳）: ハイブリッドなヒューマンMLシステムは、広範囲のドメインで連続的な決定をする傾向にある。 これらのシステムはしばしば、統合された人間-MLシステムが相補的な性能を達成することを期待して導入され、つまり、統合された意思決定システムは、分離された意思決定エージェントと比較して改善される。 しかし、実験結果が混ざり合っており、既存の研究では相補的な性能が期待される源泉や機構が明確化されることは稀である。 この研究の目標は、研究者が人間-MLの相補性について推論しコミュニケーションする方法を進めるための概念的なツールを提供することです。 本稿では,人間の心理学,機械学習,人間とコンピュータの相互作用に関する先行研究に基づいて,人間とMLによる意思決定の相違を特徴付ける分類法を提案する。 そこで我々は,人間と機械学習の意思決定の組み合わせが相補的な性能をもたらす可能性のメカニズムを概念的にマッピングし,あらゆる意思決定領域におけるハイブリッドシステムの設計を推論する言語を開発する。 相補性を調べるために我々の分類学をどのように利用できるかを説明するために,相補性を実現するための数学的集約フレームワークを提供する。 合成シミュレーションにより, この枠組みを用いて分類学の特定の側面を探索し, 人間の-ml判断を組み合わせるための最適メカニズムを明らかにした。

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