論文の概要: "AI enhances our performance, I have no doubt this one will do the same": The Placebo effect is robust to negative descriptions of AI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.16606v2
• Date: Tue, 23 Jan 2024 10:19:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-24 19:04:24.371765
• Title: "AI enhances our performance, I have no doubt this one will do the same": The Placebo effect is robust to negative descriptions of AI
• Title（参考訳）: 「AIはパフォーマンスを高め、これも同じことをすることは間違いない」:Placebo効果はAIの否定的な記述に対して堅牢である
• Authors: Agnes M. Kloft, Robin Welsch, Thomas Kosch, Steeven Villa
• Abstract要約: 高度なAI期待は、プラセボ効果を通じて人間とAIのインタラクションのパフォーマンスを促進する。 ユーザの期待がAIインタラクションや評価に与える影響について論じる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.760251521240892
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Heightened AI expectations facilitate performance in human-AI interactions through placebo effects. While lowering expectations to control for placebo effects is advisable, overly negative expectations could induce nocebo effects. In a letter discrimination task, we informed participants that an AI would either increase or decrease their performance by adapting the interface, but in reality, no AI was present in any condition. A Bayesian analysis showed that participants had high expectations and performed descriptively better irrespective of the AI description when a sham-AI was present. Using cognitive modeling, we could trace this advantage back to participants gathering more information. A replication study verified that negative AI descriptions do not alter expectations, suggesting that performance expectations with AI are biased and robust to negative verbal descriptions. We discuss the impact of user expectations on AI interactions and evaluation and provide a behavioral placebo marker for human-AI interaction
• Abstract（参考訳）: 高度なAI期待は、プラセボ効果を通じて人間とAIのインタラクションのパフォーマンスを促進する。 プラセボ効果に対する期待を下げることは望ましいが、過剰にネガティブな期待はノセボ効果を引き起こす可能性がある。 文字識別タスクでは、AIがインターフェースを適用することによってパフォーマンスを向上または低下させるであろうと参加者に通知しましたが、実際にはどんな状態でもAIは存在していません。 ベイズ分析の結果,シェームAIが存在するときのAI記述によらず,参加者は高い期待を抱き,記述的に優れていることがわかった。 認知モデリングを使うことで、この利点をより多くの情報を集める参加者にさかのぼることができる。 レプリケーション調査では、否定的なAI記述は期待を変更せず、AIによるパフォーマンス期待はバイアスがあり、否定的な言語記述に対して堅牢であることを示唆している。 ユーザの期待がAIインタラクションと評価に与える影響を議論し、人間とAIインタラクションのための行動プラセボマーカーを提供する。

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