論文の概要: Towards the design of user-centric strategy recommendation systems for collaborative Human-AI tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.08144v1
• Date: Tue, 17 Jan 2023 17:53:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-20 14:39:01.835379
• Title: Towards the design of user-centric strategy recommendation systems for collaborative Human-AI tasks
• Title（参考訳）: 協調型ヒューマンAIタスクのためのユーザ中心戦略推薦システムの設計に向けて
• Authors: Lakshita Dodeja, Pradyumna Tambwekar, Erin Hedlund-Botti, Matthew Gombolay
• Abstract要約: ユーザ中心の戦略レコメンデーションシステムを設計しながら、考慮すべき重要な要素を理解することを目指す。 我々は,異なる人格型を持つユーザの嗜好を,異なる戦略推薦システムへ向けて測定するための人物体実験を行った。 その結果、良心のような特定の性格特性が、特定のタイプのシステムに対する嗜好に特に影響を及ぼすことが判明した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.0454959820861727
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Artificial Intelligence is being employed by humans to collaboratively solve complicated tasks for search and rescue, manufacturing, etc. Efficient teamwork can be achieved by understanding user preferences and recommending different strategies for solving the particular task to humans. Prior work has focused on personalization of recommendation systems for relatively well-understood tasks in the context of e-commerce or social networks. In this paper, we seek to understand the important factors to consider while designing user-centric strategy recommendation systems for decision-making. We conducted a human-subjects experiment (n=60) for measuring the preferences of users with different personality types towards different strategy recommendation systems. We conducted our experiment across four types of strategy recommendation modalities that have been established in prior work: (1) Single strategy recommendation, (2) Multiple similar recommendations, (3) Multiple diverse recommendations, (4) All possible strategies recommendations. While these strategy recommendation schemes have been explored independently in prior work, our study is novel in that we employ all of them simultaneously and in the context of strategy recommendations, to provide us an in-depth overview of the perception of different strategy recommendation systems. We found that certain personality traits, such as conscientiousness, notably impact the preference towards a particular type of system (p < 0.01). Finally, we report an interesting relationship between usability, alignment and perceived intelligence wherein greater perceived alignment of recommendations with one's own preferences leads to higher perceived intelligence (p < 0.01) and higher usability (p < 0.01).
• Abstract（参考訳）: 人工知能は、捜索や救助、製造などの複雑なタスクを協調的に解決するために、人間が採用している。 効率的なチームワークは、ユーザの好みを理解し、特定のタスクを解決するためのさまざまな戦略を推奨することで実現できます。 以前の仕事は、eコマースやソーシャルネットワークの文脈において、比較的よく理解されているタスクのためのレコメンデーションシステムのパーソナライズに焦点を当てていた。 本稿では,意思決定のためのユーザ中心戦略レコメンデーションシステムの設計において考慮すべき重要な要素について考察する。 異なるパーソナリティタイプを持つユーザの戦略推薦システムに対する好みを測定するためのヒューマン・サブジェクション実験(n=60)を行った。 本研究は,(1)単一戦略勧告,(2)類似した複数の勧告,(3)多種多様な勧告,(4)すべての可能な戦略勧告の4種類の戦略勧告にまたがって実施した。 これらの戦略レコメンデーションスキームは,従来から独立して検討されてきたが,戦略レコメンデーションの文脈において,これら全てを同時に活用することで,異なる戦略レコメンデーションシステムに対する認識の深い概要を提供することができる。 ある種の性格特性、例えば良心性は、特定の種類のシステムに対する嗜好に特に影響を与えている(p < 0.01)。 最後に、ユーザビリティ、アライメント、知覚インテリジェンスとの興味深い関係を報告し、リコメンデーションのアライメントが自分の好みとより高い認知インテリジェンス(p < 0.01)と高いユーザビリティ(p < 0.01)に繋がることを示した。

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