論文の概要: Explainability's Gain is Optimality's Loss? -- How Explanations Bias Decision-making

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.08705v1
• Date: Fri, 17 Jun 2022 11:43:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-20 15:09:53.766915
• Title: Explainability's Gain is Optimality's Loss? -- How Explanations Bias Decision-making
• Title（参考訳）: 説明可能性の利得は 最適性の損失か? --バイアス意思決定の仕方
• Authors: Charles Wan, Rodrigo Belo, Leid Zejnilovi\'c
• Abstract要約: 説明は、アルゴリズムと人間の意思決定者とのコミュニケーションを促進するのに役立つ。 因果モデルに関する特徴に基づく説明のセマンティクスは、意思決定者の以前の信念から漏れを引き起こす。 このような違いは、準最適かつ偏った決定結果をもたらす可能性がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Decisions in organizations are about evaluating alternatives and choosing the one that would best serve organizational goals. To the extent that the evaluation of alternatives could be formulated as a predictive task with appropriate metrics, machine learning algorithms are increasingly being used to improve the efficiency of the process. Explanations help to facilitate communication between the algorithm and the human decision-maker, making it easier for the latter to interpret and make decisions on the basis of predictions by the former. Feature-based explanations' semantics of causal models, however, induce leakage from the decision-maker's prior beliefs. Our findings from a field experiment demonstrate empirically how this leads to confirmation bias and disparate impact on the decision-maker's confidence in the predictions. Such differences can lead to sub-optimal and biased decision outcomes.
• Abstract（参考訳）: 組織における決定は、オルタナティブを評価し、組織目標に最適なものを選択することです。 適切なメトリクスを用いた予測タスクとして代替品の評価を定式化できるほど、機械学習アルゴリズムはプロセスの効率を改善するためにますます使われている。 説明は、アルゴリズムと人間の意思決定者間のコミュニケーションを容易にし、前者による予測に基づいて、後者が解釈し、意思決定することを容易にする。 しかし、特徴に基づく因果モデルの意味論は、意思決定者の以前の信念から漏れを引き起こす。 フィールド実験から得られた知見は, このことが, 予測に対する意思決定者の信頼度にどのように影響するかを実証的に示すものである。 このような違いは、準最適かつ偏った決定結果をもたらす可能性がある。

関連論文リスト

• Towards Objective and Unbiased Decision Assessments with LLM-Enhanced Hierarchical Attention Networks [6.520709313101523]
  本研究では,人的専門家による高い意思決定過程における認知バイアスの識別について検討する。 人間の判断を超越したバイアス対応AI拡張ワークフローを提案する。 実験では,提案モデルとエージェントワークフローの両方が,人間の判断と代替モデルの両方において有意に改善されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-13T10:42:11Z)
• Decision Theoretic Foundations for Experiments Evaluating Human Decisions [18.27590643693167]
  我々は、人間のパフォーマンスの損失をバイアスの形で評価するためには、合理的なエージェントが実用性を最大化する決定を識別する必要があるという情報を参加者に提供する必要があると論じる。 実演として,AIによる意思決定に関する文献からの意思決定の評価が,これらの基準をどの程度達成したかを評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-25T16:21:37Z)
• Online Decision Mediation [72.80902932543474]
  意思決定支援アシスタントを学習し、(好奇心)専門家の行動と(不完全)人間の行動の仲介役として機能することを検討する。 臨床診断では、完全に自律的な機械行動は倫理的余裕を超えることが多い。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-28T05:59:43Z)
• Rational Decision-Making Agent with Internalized Utility Judgment [91.80700126895927]
  大規模言語モデル(LLM)は目覚ましい進歩を示し、従来のNLPアプリケーションを超えて複雑な多段階決定タスクを実行できるエージェントにLLMを開発するための重要な努力を惹きつけている。 本稿では,RadAgentを提案する。このRadAgentは,経験探索とユーティリティ学習を含む反復的なフレームワークを通じて,合理性の発展を促進する。 ToolBenchデータセットの実験結果は、RadAgentがベースラインよりも優れていることを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-24T03:11:45Z)
• Explainable Data-Driven Optimization: From Context to Decision and Back Again [76.84947521482631]
  データ駆動最適化では、コンテキスト情報と機械学習アルゴリズムを使用して、不確実なパラメータによる決定問題の解決策を見つける。 本稿では,データ駆動型問題に対する解法を説明するために,対実的説明手法を提案する。 在庫管理やルーティングといった運用管理における重要な問題を説明することで,我々のアプローチを実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-24T15:25:16Z)
• Robust Design and Evaluation of Predictive Algorithms under Unobserved Confounding [2.8498944632323755]
  選択的に観測されたデータにおける予測アルゴリズムの頑健な設計と評価のための統一的なフレームワークを提案する。 我々は、選択されていないユニットと選択されたユニットの間で、平均して結果がどの程度異なるかという一般的な仮定を課す。 我々は,大規模な予測性能推定値のクラスにおける境界値に対するバイアス付き機械学習推定器を開発する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-19T20:41:44Z)
• Inverse Online Learning: Understanding Non-Stationary and Reactionary Policies [79.60322329952453]
  エージェントが意思決定を行う方法の解釈可能な表現を開発する方法を示す。 一連の軌跡に基づく意思決定プロセスを理解することにより,このオンライン学習問題に対して,政策推論問題を逆問題とみなした。 本稿では、エージェントがそれらを更新するプロセスと並行して、その影響を遡及的に推定する実用的なアルゴリズムを提案する。 UNOSの臓器提供受諾決定の分析に応用することで、我々のアプローチは意思決定プロセスを管理する要因や時間とともにどのように変化するかに、貴重な洞察をもたらすことができることを実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-14T17:40:42Z)
• On the Fairness of Machine-Assisted Human Decisions [3.4069627091757178]
  偏りのある人間の意思決定者を含めることで、アルゴリズムの構造と結果の判断の質との間の共通関係を逆転させることができることを示す。 実験室実験では,性別別情報による予測が,意思決定における平均的な性別格差を減少させることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-28T17:24:45Z)
• Leveraging Expert Consistency to Improve Algorithmic Decision Support [62.61153549123407]
  建設のギャップを狭めるために観測結果と組み合わせることができる情報源として,歴史専門家による意思決定の利用について検討する。 本研究では,データ内の各ケースが1人の専門家によって評価された場合に,専門家の一貫性を間接的に推定する影響関数に基づく手法を提案する。 本研究は, 児童福祉領域における臨床現場でのシミュレーションと実世界データを用いて, 提案手法が構成ギャップを狭めることに成功していることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-24T05:40:29Z)
• Inverse Active Sensing: Modeling and Understanding Timely Decision-Making [111.07204912245841]
  我々は,内因性,文脈依存型時間圧下でのエビデンスに基づく意思決定の一般的な設定のための枠組みを開発する。 意思決定戦略において、サプライズ、サスペンス、最適性の直感的な概念をモデル化する方法を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-25T02:30:45Z)
• Causal Strategic Linear Regression [5.672132510411465]
  信用スコアや学術試験のような多くの予測的な意思決定シナリオでは、意思決定者は、決定ルールを「ゲーム」するためにエージェントの正当性を説明するモデルを構築しなければならない。 私たちは、変更可能な属性の関数として、モデリングエージェントの結果の同時処理に参加します。 3つの異なる意思決定目標を最適化する意思決定ルールを学習するための効率的なアルゴリズムを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-24T03:57:22Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。