論文の概要: A Survey of AI Reliance
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.03948v1
- Date: Mon, 22 Jul 2024 09:34:58 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-19 04:39:15.161156
- Title: A Survey of AI Reliance
- Title(参考訳): AIの信頼性に関する調査
- Authors: Sven Eckhardt, Niklas Kühl, Mateusz Dolata, Gerhard Schwabe,
- Abstract要約: この文献の現在の欠点には、AI依存への不明確な影響、外部の妥当性の欠如、信頼度を測定するための矛盾したアプローチ、時間による依存度の変化を無視することなどがある。
結論として,AI依存研究のガイドとなる形態的ボックスを提示する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 1.6124402884077915
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Artificial intelligence (AI) systems have become an indispensable component of modern technology. However, research on human behavioral responses is lagging behind, i.e., the research into human reliance on AI advice (AI reliance). Current shortcomings in the literature include the unclear influences on AI reliance, lack of external validity, conflicting approaches to measuring reliance, and disregard for a change in reliance over time. Promising avenues for future research include reliance on generative AI output and reliance in multi-user situations. In conclusion, we present a morphological box that serves as a guide for research on AI reliance.
- Abstract(参考訳): 人工知能(AI)システムは現代技術にとって欠かせない要素となっている。
しかし、人間の行動反応の研究は遅れ、すなわちAIアドバイスへの人間依存の研究が遅れている。
この文献の現在の欠点は、AI依存への不明確な影響、外部の妥当性の欠如、信頼度を測定するための矛盾したアプローチ、時間による依存度の変化を無視していることである。
将来の研究の道のりは、生成的AI出力への依存と、マルチユーザー状況への依存である。
結論として,AI依存研究のガイドとなる形態的ボックスを提示する。
関連論文リスト
- Raising the Stakes: Performance Pressure Improves AI-Assisted Decision Making [57.53469908423318]
日常の人が共通のAI支援タスクを完了すると、パフォーマンスプレッシャーがAIアドバイスへの依存に与える影響を示す。
利害関係が高い場合には、AIの説明の有無にかかわらず、利害関係が低い場合よりもAIアドバイスを適切に使用することが分かりました。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-21T22:39:52Z) - Rolling in the deep of cognitive and AI biases [1.556153237434314]
我々は、AIが設計、開発、デプロイされる状況とは切り離せない社会技術システムとして理解する必要があると論じる。
我々は、人間の認知バイアスがAIフェアネスの概観の中核となる急進的な新しい方法論に従うことで、この問題に対処する。
我々は、人間にAIバイアスを正当化する新しいマッピングを導入し、関連する公正度と相互依存を検出する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-30T21:34:04Z) - Trust in AI: Progress, Challenges, and Future Directions [6.724854390957174]
私たちの日常生活における人工知能(AI)システムの利用の増加は、ユーザの視点からAIにおける信頼と不信の重要性を説明してくれます。
AIにおける信頼/不信は規制官の役割を担い、この拡散のレベルを著しく制御することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-12T20:26:49Z) - AI empowering research: 10 ways how science can benefit from AI [0.0]
本稿では,人工知能(AI)が科学的研究に与える影響について考察する。
強力な参照ツール、研究問題の理解の改善、研究質問生成の改善、最適化された研究設計、スタブデータ生成、データ変換、高度なデータ分析、AI支援レポートなど、AIが科学者の仕事に革命をもたらす10の方法を強調している。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-17T18:41:18Z) - Fairness in AI and Its Long-Term Implications on Society [68.8204255655161]
AIフェアネスを詳しく見て、AIフェアネスの欠如が、時間の経過とともにバイアスの深化につながるかを分析します。
偏りのあるモデルが特定のグループに対してよりネガティブな現実的な結果をもたらすかについて議論する。
問題が続くと、他のリスクとの相互作用によって強化され、社会不安という形で社会に深刻な影響を及ぼす可能性がある。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-16T11:22:59Z) - The Role of AI in Drug Discovery: Challenges, Opportunities, and
Strategies [97.5153823429076]
この分野でのAIのメリット、課題、欠点についてレビューする。
データ拡張、説明可能なAIの使用、従来の実験手法とAIの統合についても論じている。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-08T23:23:39Z) - On the Influence of Explainable AI on Automation Bias [0.0]
我々は、説明可能なAI(XAI)によって自動化バイアスに影響を与える可能性に光を当てることを目指している。
ホテルのレビュー分類に関するオンライン実験を行い、最初の結果について議論する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-04-19T12:54:23Z) - Should I Follow AI-based Advice? Measuring Appropriate Reliance in
Human-AI Decision-Making [0.0]
私たちは、人間がAIアドバイスを盲目的に頼らず、その品質を区別し、より良い意思決定を行うために行動できるようにすることを目標としています。
現在の研究では、ケースバイケースベースでAIアドバイスに対する適切な信頼(AR)の基準が欠如している。
我々は、ARをアドバイス品質を識別し、それに応じて振る舞う能力を測定する2次元構成体として見ることを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-04-14T12:18:51Z) - Cybertrust: From Explainable to Actionable and Interpretable AI (AI2) [58.981120701284816]
Actionable and Interpretable AI (AI2)は、AIレコメンデーションにユーザの信頼度を明確に定量化し視覚化する。
これにより、AIシステムの予測を調べてテストすることで、システムの意思決定に対する信頼の基盤を確立することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-01-26T18:53:09Z) - Trustworthy AI: A Computational Perspective [54.80482955088197]
我々は,信頼に値するAIを実現する上で最も重要な6つの要素,(i)安全とロバスト性,(ii)非差別と公正,(iii)説明可能性,(iv)プライバシー,(v)説明可能性と監査性,(vi)環境ウェルビーイングに焦点をあてる。
各次元について、分類学に基づく最近の関連技術について概観し、実世界のシステムにおけるそれらの応用を概説する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-07-12T14:21:46Z) - Building Bridges: Generative Artworks to Explore AI Ethics [56.058588908294446]
近年,人工知能(AI)技術が社会に与える影響の理解と緩和に重点が置かれている。
倫理的AIシステムの設計における重要な課題は、AIパイプラインには複数の利害関係者があり、それぞれがそれぞれ独自の制約と関心を持っていることだ。
このポジションペーパーは、生成的アートワークが、アクセス可能で強力な教育ツールとして機能することで、この役割を果たすことができる可能性のいくつかを概説する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-25T22:31:55Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。