論文の概要: Predict-AI-bility of how humans balance self-interest with the interest
of others
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.12776v1
- Date: Fri, 21 Jul 2023 13:23:31 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-25 14:25:12.220173
- Title: Predict-AI-bility of how humans balance self-interest with the interest
of others
- Title(参考訳): 人の興味と自己利益のバランスの予測-ai-bility
- Authors: Valerio Capraro, Roberto Di Paolo, Veronica Pizziol
- Abstract要約: 本稿では,最も進んだ3つのチャットボットによるディクテータゲーム決定の予測能力について検討する。
GPT-4(BardでもBingでもない)だけが、定性的行動パターンを正しく捉えている。
GPT-4は非無視的行動を常に過大評価し、不等式と完全な利他的参加者の割合を膨らませる。
- 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: Generative artificial intelligence holds enormous potential to revolutionize
decision-making processes, from everyday to high-stake scenarios. However, as
many decisions carry social implications, for AI to be a reliable assistant for
decision-making it is crucial that it is able to capture the balance between
self-interest and the interest of others. We investigate the ability of three
of the most advanced chatbots to predict dictator game decisions across 78
experiments with human participants from 12 countries. We find that only GPT-4
(not Bard nor Bing) correctly captures qualitative behavioral patterns,
identifying three major classes of behavior: self-interested, inequity-averse,
and fully altruistic. Nonetheless, GPT-4 consistently overestimates
other-regarding behavior, inflating the proportion of inequity-averse and fully
altruistic participants. This bias has significant implications for AI
developers and users.
- Abstract(参考訳): 生成型人工知能(generative artificial intelligence)は、意思決定プロセスに革命をもたらす大きな可能性を秘めている。
しかし、多くの決定が社会的意味を持ち、AIが意思決定の信頼できるアシスタントになるためには、自己利益と他者の利益のバランスを捉えることが不可欠である。
12カ国の人間と78の実験で、最も先進的なチャットボットの3つが独裁的ゲーム決定を予測できる能力について調査した。
GPT-4(BardでもBingでもない)だけが質的な行動パターンを正しく捉え、自己関心、不平等、完全に利他的という3つの主要な行動のクラスを特定する。
にもかかわらず、GPT-4は非無視的な振る舞いを常に過大評価し、不等式と完全な利他的参加者の比率を膨らませている。
このバイアスは、ai開発者とユーザに大きな影響を与える。
関連論文リスト
- Beyond Recommender: An Exploratory Study of the Effects of Different AI
Roles in AI-Assisted Decision Making [48.179458030691286]
Recommender、Analyzer、Devil's Advocateの3つのAIの役割について検討する。
以上の結果から,各役割のタスクパフォーマンス,信頼性の適切性,ユーザエクスペリエンスにおける長所と短所が明らかとなった。
これらの洞察は、異なる状況に応じて適応的な機能的役割を持つAIアシスタントを設計する上で、貴重な意味を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-04T07:32:28Z) - Fairness in AI and Its Long-Term Implications on Society [68.8204255655161]
AIフェアネスを詳しく見て、AIフェアネスの欠如が、時間の経過とともにバイアスの深化につながるかを分析します。
偏りのあるモデルが特定のグループに対してよりネガティブな現実的な結果をもたらすかについて議論する。
問題が続くと、他のリスクとの相互作用によって強化され、社会不安という形で社会に深刻な影響を及ぼす可能性がある。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-16T11:22:59Z) - Examining the Differential Risk from High-level Artificial Intelligence
and the Question of Control [0.0]
将来のAI能力の範囲と範囲は、依然として重要な不確実性である。
AIの不透明な意思決定プロセスの統合と監視の程度には懸念がある。
本研究では、AIリスクをモデル化し、代替先分析のためのテンプレートを提供する階層的な複雑なシステムフレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-06T15:46:02Z) - Best-Response Bayesian Reinforcement Learning with Bayes-adaptive POMDPs
for Centaurs [22.52332536886295]
本稿では,人間とAIの相互作用を逐次ゲームとして新たに定式化する。
このケースでは、有界人間によるより良い意思決定を支援するというAIの問題は、ベイズ対応のPOMDPに還元される。
我々は、機械が自身の限界と人間の助けを借りて改善する方法について議論する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-04-03T21:00:51Z) - Cybertrust: From Explainable to Actionable and Interpretable AI (AI2) [58.981120701284816]
Actionable and Interpretable AI (AI2)は、AIレコメンデーションにユーザの信頼度を明確に定量化し視覚化する。
これにより、AIシステムの予測を調べてテストすることで、システムの意思決定に対する信頼の基盤を確立することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-01-26T18:53:09Z) - Role of Human-AI Interaction in Selective Prediction [20.11364033416315]
我々は、AIシステムの遅延決定について、異なる種類の情報を人間に伝達する影響について研究する。
我々は,AIの予測は明らかにせず,遅延する決定を人間に伝えることで,人間のパフォーマンスを大幅に向上させることが可能であることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-12-13T16:03:13Z) - Trustworthy AI: A Computational Perspective [54.80482955088197]
我々は,信頼に値するAIを実現する上で最も重要な6つの要素,(i)安全とロバスト性,(ii)非差別と公正,(iii)説明可能性,(iv)プライバシー,(v)説明可能性と監査性,(vi)環境ウェルビーイングに焦点をあてる。
各次元について、分類学に基づく最近の関連技術について概観し、実世界のシステムにおけるそれらの応用を概説する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-07-12T14:21:46Z) - Building Bridges: Generative Artworks to Explore AI Ethics [56.058588908294446]
近年,人工知能(AI)技術が社会に与える影響の理解と緩和に重点が置かれている。
倫理的AIシステムの設計における重要な課題は、AIパイプラインには複数の利害関係者があり、それぞれがそれぞれ独自の制約と関心を持っていることだ。
このポジションペーパーは、生成的アートワークが、アクセス可能で強力な教育ツールとして機能することで、この役割を果たすことができる可能性のいくつかを概説する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-25T22:31:55Z) - Effect of Confidence and Explanation on Accuracy and Trust Calibration
in AI-Assisted Decision Making [53.62514158534574]
ケース固有のモデル情報を明らかにする特徴が、信頼度を調整し、人間とAIのジョイントパフォーマンスを向上させることができるかどうかを検討する。
信頼スコアは、AIモデルに対する人々の信頼を校正するのに役立ちますが、信頼の校正だけでは、AI支援による意思決定を改善するには不十分です。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-01-07T15:33:48Z)
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。