論文の概要: The Impact of Imperfect XAI on Human-AI Decision-Making
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.13566v2
- Date: Wed, 1 Nov 2023 14:42:54 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-02 17:17:49.401587
- Title: The Impact of Imperfect XAI on Human-AI Decision-Making
- Title（参考訳）: 不完全XAIが人間-AI意思決定に及ぼす影響
- Authors: Katelyn Morrison, Philipp Spitzer, Violet Turri, Michelle Feng, Niklas
K\"uhl, Adam Perer
- Abstract要約: 鳥種識別作業において,誤った説明が人間の意思決定行動にどのように影響するかを評価する。
この結果から,AIと人間-AIチームパフォーマンスへの不完全なXAIと,人間の専門知識レベルの影響が明らかになった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.29807482760841
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Explainability techniques are rapidly being developed to improve human-AI
decision-making across various cooperative work settings. Consequently,
previous research has evaluated how decision-makers collaborate with imperfect
AI by investigating appropriate reliance and task performance with the aim of
designing more human-centered computer-supported collaborative tools. Several
human-centered explainable AI (XAI) techniques have been proposed in hopes of
improving decision-makers' collaboration with AI; however, these techniques are
grounded in findings from previous studies that primarily focus on the impact
of incorrect AI advice. Few studies acknowledge the possibility for the
explanations to be incorrect even if the AI advice is correct. Thus, it is
crucial to understand how imperfect XAI affects human-AI decision-making. In
this work, we contribute a robust, mixed-methods user study with 136
participants to evaluate how incorrect explanations influence humans'
decision-making behavior in a bird species identification task taking into
account their level of expertise and an explanation's level of assertiveness.
Our findings reveal the influence of imperfect XAI and humans' level of
expertise on their reliance on AI and human-AI team performance. We also
discuss how explanations can deceive decision-makers during human-AI
collaboration. Hence, we shed light on the impacts of imperfect XAI in the
field of computer-supported cooperative work and provide guidelines for
designers of human-AI collaboration systems.
- Abstract（参考訳）: 様々な協調作業環境におけるヒューマンAI意思決定を改善するための説明可能性技術が急速に開発されている。
その結果、より人間中心のコンピュータ支援協調ツールを設計することを目的として、意思決定者が不完全なaiとどのように連携するかを評価した。
意思決定者によるAIとのコラボレーションを改善するために、人間中心で説明可能なAI(XAI)技術がいくつか提案されているが、これらのテクニックは、主に不正なAIアドバイスの影響に焦点を当てた以前の研究の結果に基づいている。
たとえAIのアドバイスが正しいとしても、説明が正しくないことを認める研究はほとんどない。
したがって、XAIの不完全性が人間とAIの意思決定にどのように影響するかを理解することが重要である。
本研究は,鳥種識別課題における不正確な説明が人間の意思決定行動にどのように影響を与えるかを評価するために,136名の被験者によるロバストで混合手法のユーザ調査を行った。
この結果から,AIと人間-AIチームパフォーマンスへの不完全なXAIと人間の専門知識レベルの影響が明らかになった。
また、人間とaiのコラボレーションにおいて、いかに説明が意思決定者をだますかについても論じる。
そこで我々は,コンピュータ支援型協調作業における不完全なXAIの影響に光を当て,人間とAIのコラボレーションシステムの設計者に対するガイドラインを提供する。
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