論文の概要: Explanations Can Reduce Overreliance on AI Systems During Decision-Making

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.06823v1
• Date: Tue, 13 Dec 2022 18:59:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-14 15:24:41.711823
• Title: Explanations Can Reduce Overreliance on AI Systems During Decision-Making
• Title（参考訳）: 説明は意思決定時のAIシステムへの過剰依存を軽減する
• Authors: Helena Vasconcelos, Matthew J\"orke, Madeleine Grunde-McLaughlin, Tobias Gerstenberg, Michael Bernstein, and Ranjay Krishna
• Abstract要約: 我々は、AIの説明に携わるか否かを戦略的に選択し、AIの説明が過信を減少させるシナリオが存在することを示した。 我々は迷路タスクのコストと利益を操作し、参加者は迷路の出口を見つけるためにシミュレーションAIと協力する。 文献で見いだされた無効効果のいくつかは、AIの予測を検証するコストを十分に削減していない説明によるものである可能性が示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.652229245306671
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Prior work has identified a resilient phenomenon that threatens the performance of human-AI decision-making teams: overreliance, when people agree with an AI, even when it is incorrect. Surprisingly, overreliance does not reduce when the AI produces explanations for its predictions, compared to only providing predictions. Some have argued that overreliance results from cognitive biases or uncalibrated trust, attributing overreliance to an inevitability of human cognition. By contrast, our paper argues that people strategically choose whether or not to engage with an AI explanation, demonstrating empirically that there are scenarios where AI explanations reduce overreliance. To achieve this, we formalize this strategic choice in a cost-benefit framework, where the costs and benefits of engaging with the task are weighed against the costs and benefits of relying on the AI. We manipulate the costs and benefits in a maze task, where participants collaborate with a simulated AI to find the exit of a maze. Through 5 studies (N = 731), we find that costs such as task difficulty (Study 1), explanation difficulty (Study 2, 3), and benefits such as monetary compensation (Study 4) affect overreliance. Finally, Study 5 adapts the Cognitive Effort Discounting paradigm to quantify the utility of different explanations, providing further support for our framework. Our results suggest that some of the null effects found in literature could be due in part to the explanation not sufficiently reducing the costs of verifying the AI's prediction.
• Abstract（参考訳）: 従来の研究では、人間とAIの意思決定チームのパフォーマンスを脅かす回復力のある現象が特定されていた。 意外なことに、AIが予測のための説明を生成する場合、予測のみを提供する場合に比べて、過信は減少しない。 過度信頼は認知バイアスや未確認の信頼の結果であり、過度信頼は人間の認知の必然性に起因すると主張する者もいる。 対照的に、私たちの論文では、AIの説明に関わるかどうかを戦略的に選択し、AIの説明が過度な信頼を減少させるシナリオがあることを実証的に示す。 これを実現するために、我々は、この戦略的な選択を、AIに依存するコストと利益に対して、タスクへの関与のコストと利益を重み付けするコスト便益フレームワークで形式化する。 我々は迷路タスクのコストと利益を操作し、参加者は迷路の出口を見つけるためにシミュレーションAIと協力する。 5つの研究(n = 731)を通して,課題難易度 (study 1) や説明難易度 (study 2, 3) ,金銭補償 (study 4) などの費用が過度に依存することがわかった。 最後に,学習5では,認知的努力評価パラダイムを適用して,さまざまな説明の有用性を定量化し,フレームワークのさらなるサポートを提供する。 以上の結果から,文献中のヌル効果のいくつかは,aiの予測検証のコストを十分に削減できない説明が原因である可能性が示唆された。

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