論文の概要: Towards Effective Human-AI Decision-Making: The Role of Human Learning
in Appropriate Reliance on AI Advice
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.02108v1
- Date: Tue, 3 Oct 2023 14:51:53 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-04 13:49:45.375232
- Title: Towards Effective Human-AI Decision-Making: The Role of Human Learning
in Appropriate Reliance on AI Advice
- Title（参考訳）: 効果的なAI意思決定に向けて:AIアドバイスの適切な信頼性におけるヒューマンラーニングの役割
- Authors: Max Schemmer, Andrea Bartos, Philipp Spitzer, Patrick Hemmer, Niklas
K\"uhl, Jonas Liebschner, Gerhard Satzger
- Abstract要約: 参加者100名を対象にした実験において,学習と適切な信頼の関係を示す。
本研究は,人間とAIの意思決定を効果的に設計するために,信頼度を分析し,意味を導き出すための基本的な概念を提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.595471754135419
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: The true potential of human-AI collaboration lies in exploiting the
complementary capabilities of humans and AI to achieve a joint performance
superior to that of the individual AI or human, i.e., to achieve complementary
team performance (CTP). To realize this complementarity potential, humans need
to exercise discretion in following AI 's advice, i.e., appropriately relying
on the AI's advice. While previous work has focused on building a mental model
of the AI to assess AI recommendations, recent research has shown that the
mental model alone cannot explain appropriate reliance. We hypothesize that, in
addition to the mental model, human learning is a key mediator of appropriate
reliance and, thus, CTP. In this study, we demonstrate the relationship between
learning and appropriate reliance in an experiment with 100 participants. This
work provides fundamental concepts for analyzing reliance and derives
implications for the effective design of human-AI decision-making.
- Abstract（参考訳）: 人間とAIの協力の真の可能性は、人間とAIの相補的な能力を利用して、個々のAIや人間の相補的なチームパフォーマンス(CTP)よりも優れた共同パフォーマンスを達成することである。
この相補的な可能性を実現するためには、AIのアドバイス、すなわちAIのアドバイスに適切に依存する場合、人間は裁量を行う必要がある。
これまでの研究は、AIレコメンデーションを評価するためのAIのメンタルモデルの構築に重点を置いていたが、最近の研究では、メンタルモデルだけでは適切な依存を説明できないことが示されている。
我々は、メンタルモデルに加えて、人間の学習が適切な信頼の鍵となる媒介者であり、したがってCTPを仮定する。
本研究では,100名を対象にした実験において,学習と適切な信頼との関係を示す。
本研究は、人間-ai意思決定の効果的な設計に意味を持つ、信頼度分析のための基本的な概念を提供する。
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