論文の概要: Characterizing and modeling harms from interactions with design patterns in AI interfaces
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.11370v3
- Date: Mon, 20 May 2024 19:23:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-22 18:02:40.419743
- Title: Characterizing and modeling harms from interactions with design patterns in AI interfaces
- Title（参考訳）: AIインタフェースにおけるデザインパターンとの相互作用による特徴付けとモデリング
- Authors: Lujain Ibrahim, Luc Rocher, Ana Valdivia,
- Abstract要約: 適応型AIシステムを用いたインタフェースの設計は、フィードバックループによって引き起こされるカスケード効果をもたらす可能性があると我々は主張する。
本稿では,AIインタフェース設計のインパクトアセスメントを構造化し,促進するAIシステムの設計強化制御(DECAI)を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.19116784879310028
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The proliferation of applications using artificial intelligence (AI) systems has led to a growing number of users interacting with these systems through sophisticated interfaces. Human-computer interaction research has long shown that interfaces shape both user behavior and user perception of technical capabilities and risks. Yet, practitioners and researchers evaluating the social and ethical risks of AI systems tend to overlook the impact of anthropomorphic, deceptive, and immersive interfaces on human-AI interactions. Here, we argue that design features of interfaces with adaptive AI systems can have cascading impacts, driven by feedback loops, which extend beyond those previously considered. We first conduct a scoping review of AI interface designs and their negative impact to extract salient themes of potentially harmful design patterns in AI interfaces. Then, we propose Design-Enhanced Control of AI systems (DECAI), a conceptual model to structure and facilitate impact assessments of AI interface designs. DECAI draws on principles from control systems theory -- a theory for the analysis and design of dynamic physical systems -- to dissect the role of the interface in human-AI systems. Through two case studies on recommendation systems and conversational language model systems, we show how DECAI can be used to evaluate AI interface designs.
- Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)システムを用いたアプリケーションの普及は、洗練されたインターフェースを通じてこれらのシステムと対話するユーザの増加につながっている。
ヒューマンコンピュータインタラクションの研究は、ユーザー行動と技術的能力とリスクに対するユーザーの認識の両方を形作るインターフェースを長年にわたって示してきた。
しかし、AIシステムの社会的および倫理的リスクを評価する実践者や研究者は、人間とAIの相互作用に対する人為的、欺く、没入的なインターフェースの影響を見落としてしまう傾向にある。
ここでは,適応型AIシステムを用いたインタフェースの設計は,従来考えられていた以上のフィードバックループによって,カスケード効果をもたらす可能性がある,と論じる。
まず、AIインターフェース設計のスコーピングレビューを行い、AIインターフェースに潜在的に有害なデザインパターンの有害なテーマを抽出する。
そこで我々は,AIインタフェース設計における影響評価を構造化し,促進する概念モデルとして,AIシステムの設計強化制御(DECAI)を提案する。
DECAIは制御系理論(動的物理系の解析と設計の理論)の原則に基づいて、ヒューマンAIシステムにおけるインターフェースの役割を解明する。
推薦システムと対話型言語モデルシステムに関する2つのケーススタディを通じて、AIインタフェース設計の評価にDECAIをどのように利用できるかを示す。
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