論文の概要: PADTHAI-MM: A Principled Approach for Designing Trustable, Human-centered AI systems using the MAST Methodology

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.13850v1
• Date: Wed, 24 Jan 2024 23:15:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-01-26 16:12:16.956278
• Title: PADTHAI-MM: A Principled Approach for Designing Trustable, Human-centered AI systems using the MAST Methodology
• Title（参考訳）: PADTHAI-MM:MAST手法を用いた信頼性・人間中心型AIシステム設計のための原則的アプローチ
• Authors: Nayoung Kim, Myke C. Cohen, Yang Ba, Anna Pan, Shawaiz Bhatti, Pouria Salehi, James Sung, Erik Blasch, Michelle V. Mancenido, Erin K. Chiou
• Abstract要約: チェックリスト評価システムであるMultisource AI Scorecard Table (MAST)は、AI対応意思決定支援システムの設計と評価におけるこのギャップに対処する。 我々は,MAST手法を用いた信頼性の高い人間中心型AIシステムを設計するための原則的アプローチを提案する。 我々は,MAST誘導設計により信頼感が向上し,MAST基準が性能,プロセス,目的情報と結びつくことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.38932801848643
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Designing for AI trustworthiness is challenging, with a lack of practical guidance despite extensive literature on trust. The Multisource AI Scorecard Table (MAST), a checklist rating system, addresses this gap in designing and evaluating AI-enabled decision support systems. We propose the Principled Approach for Designing Trustable Human-centered AI systems using MAST Methodology (PADTHAI-MM), a nine-step framework what we demonstrate through the iterative design of a text analysis platform called the REporting Assistant for Defense and Intelligence Tasks (READIT). We designed two versions of READIT, high-MAST including AI context and explanations, and low-MAST resembling a "black box" type system. Participant feedback and state-of-the-art AI knowledge was integrated in the design process, leading to a redesigned prototype tested by participants in an intelligence reporting task. Results show that MAST-guided design can improve trust perceptions, and that MAST criteria can be linked to performance, process, and purpose information, providing a practical and theory-informed basis for AI system design.
• Abstract（参考訳）: AIの信頼性設計は、信頼に関する広範な文献にもかかわらず、実践的なガイダンスが欠如しているため、難しい。 チェックリスト評価システムであるMultisource AI Scorecard Table (MAST)は、AI対応意思決定支援システムの設計と評価におけるこのギャップに対処する。 MAST法(PADTHAI-MM)を用いた信頼可能な人間中心型AIシステムを設計するための原則的アプローチを提案する。このフレームワークは、Reporting Assistant for Defense and Intelligence Tasks (READIT)と呼ばれるテキスト分析プラットフォームの反復設計を通じて、実証する9段階のフレームワークである。 我々はREADITの2つのバージョンを設計し、AIコンテキストや説明を含む高MASTと、ブラックボックス型システムに似た低MASTを設計した。 参加者のフィードバックと最先端のai知識が設計プロセスに統合され、インテリジェンス報告タスクの参加者によってテストされたプロトタイプが再設計された。 その結果、マストガイド設計は信頼度を向上し、マスト基準はパフォーマンス、プロセス、目的情報に関連付けることができ、aiシステム設計の実用的かつ理論的な基礎を提供する。

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