論文の概要: Improving Human-AI Collaboration With Descriptions of AI Behavior

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.06937v1
• Date: Fri, 6 Jan 2023 00:33:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-29 14:06:44.580985
• Title: Improving Human-AI Collaboration With Descriptions of AI Behavior
• Title（参考訳）: AI行動の記述による人間とAIのコラボレーションの改善
• Authors: \'Angel Alexander Cabrera, Adam Perer, Jason I. Hong
• Abstract要約: 人々はAIシステムを使って意思決定を改善するが、しばしばAIの予測を過度に、あるいは過度に予測し、手伝わなかったよりも悪いパフォーマンスをする。 人々がAIアシスタントを適切に頼りにするために、行動記述を示すことを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.904401331154062
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: People work with AI systems to improve their decision making, but often under- or over-rely on AI predictions and perform worse than they would have unassisted. To help people appropriately rely on AI aids, we propose showing them behavior descriptions, details of how AI systems perform on subgroups of instances. We tested the efficacy of behavior descriptions through user studies with 225 participants in three distinct domains: fake review detection, satellite image classification, and bird classification. We found that behavior descriptions can increase human-AI accuracy through two mechanisms: helping people identify AI failures and increasing people's reliance on the AI when it is more accurate. These findings highlight the importance of people's mental models in human-AI collaboration and show that informing people of high-level AI behaviors can significantly improve AI-assisted decision making.
• Abstract（参考訳）: 人々はAIシステムを使って意思決定を改善するが、しばしばAIの予測を過度に、あるいは過度に予測し、手伝わなかったよりも悪いパフォーマンスをする。 人々がAIアシスタントを適切に頼りにするために、動作記述、AIシステムがインスタンスのサブグループでどのように機能するかの詳細を示すことを提案する。 我々は,フェイクレビュー検出,衛星画像分類,鳥の分類という3つの異なるドメインの225名を対象に,行動記述の有効性をユーザ調査により検証した。 行動記述は、AIの失敗を識別し、より正確な場合にAIへの信頼を高める2つのメカニズムを通じて、人間とAIの精度を高めることができることがわかった。 これらの知見は、人間とAIのコラボレーションにおける人々のメンタルモデルの重要性を強調し、ハイレベルなAI行動の人々に通知することで、AI支援による意思決定を大幅に改善できることを示した。

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