論文の概要: On the Effect of Information Asymmetry in Human-AI Teams
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.01467v1
- Date: Tue, 3 May 2022 13:02:50 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-05-04 14:58:50.918821
- Title: On the Effect of Information Asymmetry in Human-AI Teams
- Title（参考訳）: 人間-AIチームにおける情報非対称性の影響について
- Authors: Patrick Hemmer and Max Schemmer and Niklas K\"uhl and Michael
V\"ossing and Gerhard Satzger
- Abstract要約: 我々は、人間とAIの相補的ポテンシャルの存在に焦点を当てる。
具体的には、情報非対称性を相補性ポテンシャルの必須源とみなす。
オンライン実験を行うことで、人間がそのような文脈情報を使ってAIの決定を調整できることを実証する。
- 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: Over the last years, the rising capabilities of artificial intelligence (AI)
have improved human decision-making in many application areas. Teaming between
AI and humans may even lead to complementary team performance (CTP), i.e., a
level of performance beyond the ones that can be reached by AI or humans
individually. Many researchers have proposed using explainable AI (XAI) to
enable humans to rely on AI advice appropriately and thereby reach CTP.
However, CTP is rarely demonstrated in previous work as often the focus is on
the design of explainability, while a fundamental prerequisite -- the presence
of complementarity potential between humans and AI -- is often neglected.
Therefore, we focus on the existence of this potential for effective human-AI
decision-making. Specifically, we identify information asymmetry as an
essential source of complementarity potential, as in many real-world
situations, humans have access to different contextual information. By
conducting an online experiment, we demonstrate that humans can use such
contextual information to adjust the AI's decision, finally resulting in CTP.
- Abstract（参考訳）: 過去数年間、人工知能(AI)の能力は、多くの応用分野における人間の意思決定を改善してきた。
AIと人間とのチーム化は、補完的なチームパフォーマンス(CTP)、つまりAIや人間によって個別に到達できるものを超えるレベルのパフォーマンスにつながる可能性がある。
多くの研究者が説明可能なAI(XAI)を使用して、人間がAIアドバイスを適切に頼り、CTPに到達できるように提案している。
しかし、ctpは説明可能性の設計に焦点が当てられることが少なく、人間とaiの間に相補性が存在するという基本的な前提条件はしばしば無視される。
そこで我々は,人間とAIの効果的な意思決定のためのこの可能性の存在に焦点をあてる。
具体的には,情報非対称性を相補性ポテンシャルの必須源として認識し,実世界の多くの状況において,人間が異なる文脈情報にアクセスできるようにしている。
オンライン実験を行うことで、人間はそのような文脈情報を用いてAIの決定を調整し、最終的にCTPとなることを示した。
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