論文の概要: Underspecified Human Decision Experiments Considered Harmful

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.15106v6
• Date: Fri, 02 May 2025 13:21:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-12 12:55:30.721277
• Title: Underspecified Human Decision Experiments Considered Harmful
• Title（参考訳）: 有害と判断された人体決定実験
• Authors: Jessica Hullman, Alex Kale, Jason Hartline,
• Abstract要約: 本稿では、統計的決定理論と情報経済学から合成された決定問題の広く適用可能な定義について述べる。 我々は、AIによる意思決定に関する最近の実証研究がこの基準を達成するかどうかを評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.27590643693167
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Decision-making with information displays is a key focus of research in areas like human-AI collaboration and data visualization. However, what constitutes a decision problem, and what is required for an experiment to conclude that decisions are flawed, remain imprecise. We present a widely applicable definition of a decision problem synthesized from statistical decision theory and information economics. We claim that to attribute loss in human performance to bias, an experiment must provide the information that a rational agent would need to identify the normative decision. We evaluate whether recent empirical research on AI-assisted decisions achieves this standard. We find that only 10 (26%) of 39 studies that claim to identify biased behavior presented participants with sufficient information to make this claim in at least one treatment condition. We motivate the value of studying well-defined decision problems by describing a characterization of performance losses they allow to be conceived.
• Abstract（参考訳）: 情報ディスプレイによる意思決定は、人間とAIのコラボレーションやデータの視覚化といった分野における研究の重要な焦点である。 しかし、決定問題を構成するもの、そして、決定に欠陥があると結論付けるために実験に必要なものは、いまだ不正確である。 本稿では、統計的決定理論と情報経済学から合成された決定問題の広く適用可能な定義について述べる。 我々は、人間のパフォーマンスの損失をバイアスに結びつけるためには、合理的なエージェントが規範的決定を識別する必要があるという情報を提供する必要があると主張している。 我々は、AIによる意思決定に関する最近の実証研究がこの基準を達成するかどうかを評価する。 偏見のある行動を特定するという39の研究のうち10(26%)だけが、少なくとも1つの治療条件でこの主張を行うのに十分な情報を示した。 我々は,よく定義された意思決定問題を研究することの価値を,それらが認識できる性能損失の特徴を説明することによって動機づける。

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