論文の概要: Complementarity in Human-AI Collaboration: Concept, Sources, and Evidence
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.00029v1
- Date: Thu, 21 Mar 2024 07:27:17 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-07 23:17:33.297128
- Title: Complementarity in Human-AI Collaboration: Concept, Sources, and Evidence
- Title（参考訳）: 人間-AIコラボレーションにおける相補性--概念・ソース・エビデンス
- Authors: Patrick Hemmer, Max Schemmer, Niklas Kühl, Michael Vössing, Gerhard Satzger,
- Abstract要約: この研究は、人間とAIの相補性を理解し開発するための理論的基盤を確立する。
我々は、情報源としての情報の非対称性に焦点をあて、不動産評価のユースケースでは、人間がどのようにユニークな文脈情報を利用して達成できるかを実証する。
第2の研究では、代替源としての能力非対称性に注目し、不均一な能力がいかにして達成できるかを実証する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.571063542099526
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Artificial intelligence (AI) can improve human decision-making in various application areas. Ideally, collaboration between humans and AI should lead to complementary team performance (CTP) -- a level of performance that neither of them can attain individually. So far, however, CTP has rarely been observed, suggesting an insufficient understanding of the complementary constituents in human-AI collaboration that can contribute to CTP in decision-making. This work establishes a holistic theoretical foundation for understanding and developing human-AI complementarity. We conceptualize complementarity by introducing and formalizing the notion of complementarity potential and its realization. Moreover, we identify and outline sources that explain CTP. We illustrate our conceptualization by applying it in two empirical studies exploring two different sources of complementarity potential. In the first study, we focus on information asymmetry as a source and, in a real estate appraisal use case, demonstrate that humans can leverage unique contextual information to achieve CTP. In the second study, we focus on capability asymmetry as an alternative source, demonstrating how heterogeneous capabilities can help achieve CTP. Our work provides researchers with a theoretical foundation of complementarity in human-AI decision-making and demonstrates that leveraging sources of complementarity potential constitutes a viable pathway toward effective human-AI collaboration.
- Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)は、様々な応用分野における人間の意思決定を改善することができる。
理想的には、人間とAIのコラボレーションは、補完的なチームパフォーマンス(CTP)につながるはずです。
しかし、これまでのところCTPはほとんど観察されておらず、意思決定においてCTPに寄与する人間とAIの協調における相補的な構成要素の理解が不十分であることが示唆されている。
この研究は、人間とAIの相補性を理解し、発展させるための全体論的基盤を確立する。
相補性ポテンシャルとその実現の概念を導入・定式化することで相補性の概念化を行う。
さらに、CTPを説明するソースを特定し、概説する。
相補性ポテンシャルの異なる2つの源を探索する2つの実験的な研究にそれを適用することで、我々の概念化を説明する。
最初の研究では、情報源としての情報非対称性に着目し、不動産評価のユースケースでは、人間が独自の文脈情報を利用してCTPを実現することを実証する。
第2の研究では、代替ソースとしての能力非対称性に注目し、不均一な能力がCTPの実現にどのように役立つかを実証する。
我々の研究は、研究者に人間-AI意思決定における相補性の理論的基盤を提供し、相補性ポテンシャルの源泉を活用することが、効果的な人間-AI協調への有効な経路となることを実証する。
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