論文の概要: Human Expertise in Algorithmic Prediction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.00793v2
- Date: Wed, 22 May 2024 15:40:23 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-25 11:26:41.647155
- Title: Human Expertise in Algorithmic Prediction
- Title（参考訳）: アルゴリズム予測における人間の専門知識
- Authors: Rohan Alur, Manish Raghavan, Devavrat Shah,
- Abstract要約: アルゴリズムの予測に人間の専門知識を取り入れるための新しい枠組みを導入する。
我々のアプローチは、人間による判断を用いて、どんな予測アルゴリズムにも「同じように見える」入力を区別することに焦点を当てている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.104330706951004
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We introduce a novel framework for incorporating human expertise into algorithmic predictions. Our approach focuses on the use of human judgment to distinguish inputs which `look the same' to any feasible predictive algorithm. We argue that this framing clarifies the problem of human/AI collaboration in prediction tasks, as experts often have access to information -- particularly subjective information -- which is not encoded in the algorithm's training data. We use this insight to develop a set of principled algorithms for selectively incorporating human feedback only when it improves the performance of any feasible predictor. We find empirically that although algorithms often outperform their human counterparts on average, human judgment can significantly improve algorithmic predictions on specific instances (which can be identified ex-ante). In an X-ray classification task, we find that this subset constitutes nearly 30% of the patient population. Our approach provides a natural way of uncovering this heterogeneity and thus enabling effective human-AI collaboration.
- Abstract（参考訳）: アルゴリズムの予測に人間の専門知識を取り入れるための新しい枠組みを導入する。
我々のアプローチは、どんな予測アルゴリズムにも「同じように見える」入力を区別するために、人間の判断を使うことに焦点を当てている。
このフレーミングは、専門家がアルゴリズムのトレーニングデータにエンコードされていない情報(特に主観的な情報)にアクセスできることがしばしばあるため、予測タスクにおける人間とAIのコラボレーションの問題を明確にするものである、と我々は主張する。
この知見を応用して、人間のフィードバックを選択的に組み込むためのアルゴリズムの集合を開発し、実現可能な予測器の性能を向上させる。
アルゴリズムは人間よりも平均的に優れていることが多いが、人間の判断は特定のインスタンス(元アンティーと同一視できる)のアルゴリズム予測を大幅に改善できる。
X線分類タスクでは、このサブセットが患者の約30%を占めている。
我々のアプローチは、この異種性を明らかにする自然な方法を提供し、それによって効果的な人間とAIのコラボレーションを可能にします。
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