論文の概要: Tell Me Something That Will Help Me Trust You: A Survey of Trust Calibration in Human-Agent Interaction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.02987v1
• Date: Fri, 6 May 2022 02:41:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-09 21:35:42.379831
• Title: Tell Me Something That Will Help Me Trust You: A Survey of Trust Calibration in Human-Agent Interaction
• Title（参考訳）: 信頼する何かを伝える:人間とエージェントのインタラクションにおける信頼の校正に関する調査
• Authors: George J. Cancro, Shimei Pan and James Foulds
• Abstract要約: 我々は、一人の人間監督官と一人のエージェント従属者の信頼関係について調査する。 この質問を人間中心の情報に焦点を当てた視点から調べることで、異なる実装を比較し、対比し始めることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.177038245239758
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: When a human receives a prediction or recommended course of action from an intelligent agent, what additional information, beyond the prediction or recommendation itself, does the human require from the agent to decide whether to trust or reject the prediction or recommendation? In this paper we survey literature in the area of trust between a single human supervisor and a single agent subordinate to determine the nature and extent of this additional information and to characterize it into a taxonomy that can be leveraged by future researchers and intelligent agent practitioners. By examining this question from a human-centered, information-focused point of view, we can begin to compare and contrast different implementations and also provide insight and directions for future work.
• Abstract（参考訳）: 人間が知的なエージェントから予測または推奨行動のコースを受け取ったとき、予測または推奨そのもの以外の追加情報は、人間はエージェントに、予測を信頼するか拒否するかを決定するために要求されるのか? 本稿では,この追加情報の性質と範囲を判断し,将来の研究者や知的エージェント実践者によって活用可能な分類法に特徴付けるために,人間ひとりの管理者と一人のエージェントの従属者との信頼関係領域の文献を調査した。 この質問を人間中心の情報に焦点を当てた視点から調べることで、異なる実装の比較と対比を始め、将来の作業の洞察と方向性を提供することができる。

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