論文の概要: Towards Human-AI Deliberation: Design and Evaluation of LLM-Empowered Deliberative AI for AI-Assisted Decision-Making

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.16812v1
• Date: Mon, 25 Mar 2024 14:34:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-26 19:53:16.541346
• Title: Towards Human-AI Deliberation: Design and Evaluation of LLM-Empowered Deliberative AI for AI-Assisted Decision-Making
• Title（参考訳）: 人間-AIの議論に向けて:AIによる意思決定のためのLLMを活用した熟考AIの設計と評価
• Authors: Shuai Ma, Qiaoyi Chen, Xinru Wang, Chengbo Zheng, Zhenhui Peng, Ming Yin, Xiaojuan Ma,
• Abstract要約: AIによる意思決定において、人間はしばしばAIの提案を受動的にレビューし、それを受け入れるか拒否するかを決定する。 意思決定における人間-AIの意見の対立に関する議論と人間のリフレクションを促進する新しい枠組みであるHuman-AI Deliberationを提案する。 人間の熟考の理論に基づいて、この枠組みは人間とAIを次元レベルの意見の引用、熟考的議論、意思決定の更新に携わる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.33241893184721
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In AI-assisted decision-making, humans often passively review AI's suggestion and decide whether to accept or reject it as a whole. In such a paradigm, humans are found to rarely trigger analytical thinking and face difficulties in communicating the nuances of conflicting opinions to the AI when disagreements occur. To tackle this challenge, we propose Human-AI Deliberation, a novel framework to promote human reflection and discussion on conflicting human-AI opinions in decision-making. Based on theories in human deliberation, this framework engages humans and AI in dimension-level opinion elicitation, deliberative discussion, and decision updates. To empower AI with deliberative capabilities, we designed Deliberative AI, which leverages large language models (LLMs) as a bridge between humans and domain-specific models to enable flexible conversational interactions and faithful information provision. An exploratory evaluation on a graduate admissions task shows that Deliberative AI outperforms conventional explainable AI (XAI) assistants in improving humans' appropriate reliance and task performance. Based on a mixed-methods analysis of participant behavior, perception, user experience, and open-ended feedback, we draw implications for future AI-assisted decision tool design.
• Abstract（参考訳）: AIによる意思決定において、人間はしばしばAIの提案を受動的にレビューし、それを受け入れるか拒否するかを決定する。 このようなパラダイムでは、人間が分析的思考を誘発することは滅多になく、意見の相違が生じたときにAIに矛盾するニュアンスを伝えるのに困難に直面している。 この課題に対処するため,意思決定における人間-AIの意見の対立と議論を促進する新しい枠組みであるHuman-AI Deliberationを提案する。 人間の熟考の理論に基づいて、この枠組みは人間とAIを次元レベルの意見の引用、熟考的議論、意思決定の更新に携わる。 これは人間とドメイン固有のモデルの間のブリッジとして大きな言語モデル(LLM)を活用し、柔軟な対話インタラクションと忠実な情報提供を可能にします。 大学院入学タスクにおける探索的評価は、Deliberative AIが従来の説明可能なAI(XAI)アシスタントより優れており、人間の適切な依存度やタスクパフォーマンスが向上していることを示している。 参加者の行動、知覚、ユーザ体験、そしてオープンなフィードバックの混合メソッド分析に基づいて、我々は将来のAI支援意思決定ツール設計に意味を描き出す。

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