論文の概要: Why not both? Complementing explanations with uncertainty, and the role
of self-confidence in Human-AI collaboration
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.14130v1
- Date: Thu, 27 Apr 2023 12:24:33 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-28 13:28:01.547662
- Title: Why not both? Complementing explanations with uncertainty, and the role
of self-confidence in Human-AI collaboration
- Title（参考訳）: 両方じゃないの?
不確実性を伴う説明の補完とヒューマン・aiコラボレーションにおける自信の役割
- Authors: Ioannis Papantonis, Vaishak Belle
- Abstract要約: 本研究では,不確実性評価とモデル説明がモデルに対するユーザの信頼,理解,信頼にどのように影響するかを明らかにするための実証的研究を行う。
また,合意と切り換え率に基づいて,後者が分析結果を歪める可能性についても論じる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.47276164048813
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: AI and ML models have already found many applications in critical domains,
such as healthcare and criminal justice. However, fully automating such
high-stakes applications can raise ethical or fairness concerns. Instead, in
such cases, humans should be assisted by automated systems so that the two
parties reach a joint decision, stemming out of their interaction. In this work
we conduct an empirical study to identify how uncertainty estimates and model
explanations affect users' reliance, understanding, and trust towards a model,
looking for potential benefits of bringing the two together. Moreover, we seek
to assess how users' behaviour is affected by their own self-confidence in
their abilities to perform a certain task, while we also discuss how the latter
may distort the outcome of an analysis based on agreement and switching
percentages.
- Abstract（参考訳）: AIやMLモデルは、医療や刑事司法など、多くの重要な分野にすでに応用されている。
しかし、そのような高度なアプリケーションを完全に自動化することは倫理的、公正な懸念を引き起こす可能性がある。
そのような場合、人間は自動化されたシステムによって支援され、両者が協力関係から引き起こされる共同決定にたどり着くべきである。
本研究は,不確実性評価とモデル説明がモデルに対するユーザの信頼,理解,信頼にどのように影響するかを明らかにするための実証的研究である。
さらに, 利用者の行動が, 自己の自信によって, 特定のタスクを遂行する能力にどのように影響するかを評価するとともに, 合意や切り換え率に基づいて分析結果がいかに歪んでいるかについても検討する。
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