論文の概要: "It is there, and you need it, so why do you not use it?" Achieving better adoption of AI systems by domain experts, in the case study of natural science research
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.16895v1
- Date: Mon, 25 Mar 2024 16:06:31 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-27 20:34:33.761610
- Title: "It is there, and you need it, so why do you not use it?" Achieving better adoption of AI systems by domain experts, in the case study of natural science research
- Title（参考訳）: 「そこにいて、必要なのだから、なぜ使わないの?」「自然科学研究のケーススタディにおいて、ドメインの専門家によるAIシステムのより良い採用を実現する」
- Authors: Auste Simkute, Ewa Luger, Michael Evans, Rhianne Jones,
- Abstract要約: 人工知能(AI)は、医学や自然科学研究などの分野で普及しつつある。
しかし、実際にAIシステムが実装されている場合、ドメインの専門家はそれを拒否することが多い。
自然科学研究において、科学者によるAI対応システムの非効果的な使用は、データを分析して研究を進めるのを妨げる可能性がある。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.2898657562398386
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Artificial Intelligence (AI) is becoming ubiquitous in domains such as medicine and natural science research. However, when AI systems are implemented in practice, domain experts often refuse them. Low acceptance hinders effective human-AI collaboration, even when it is essential for progress. In natural science research, scientists' ineffective use of AI-enabled systems can impede them from analysing their data and advancing their research. We conducted an ethnographically informed study of 10 in-depth interviews with AI practitioners and natural scientists at the organisation facing low adoption of algorithmic systems. Results were consolidated into recommendations for better AI adoption: i) actively supporting experts during the initial stages of system use, ii) communicating the capabilities of a system in a user-relevant way, and iii) following predefined collaboration rules. We discuss the broader implications of our findings and expand on how our proposed requirements could support practitioners and experts across domains.
- Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)は、医学や自然科学研究などの分野で普及しつつある。
しかし、実際にAIシステムが実装されている場合、ドメインの専門家はそれを拒否することが多い。
低受け入れは、進歩に不可欠である場合でも、効果的な人間とAIのコラボレーションを妨げる。
自然科学研究において、科学者によるAI対応システムの非効果的な使用は、データを分析して研究を進めるのを妨げる可能性がある。
我々は,アルゴリズムシステムの採用が低い組織において,AI実践者と自然科学者との10回の詳細なインタビューをエスノグラフィ的に調査した。
結果は、より良いAI採用のためのレコメンデーションにまとめられた。
一 システム利用の初期段階において、専門家を積極的に支援すること。
二 利用者関連方式でシステムの能力を伝えること。
三 前定の協力規程に従うこと。
我々は、我々の発見のより広範な意味を議論し、提案された要件がドメイン横断の実践者や専門家をどのように支援できるかを拡大する。
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