論文の概要: Balancing Optimality and Diversity: Human-Centered Decision Making through Generative Curation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.11535v2
• Date: Tue, 05 Aug 2025 02:50:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-06 18:18:55.491764
• Title: Balancing Optimality and Diversity: Human-Centered Decision Making through Generative Curation
• Title（参考訳）: 最適性と多様性のバランスをとる:生成的キュレーションによる人間中心の意思決定
• Authors: Michael Lingzhi Li, Shixiang Zhu,
• Abstract要約: 医療、物流、公共政策における運用上の決定には、候補ソリューションを推奨するアルゴリズムが関与する一方、最終的な選択は人間の意思決定者に任せる。 本稿では,可観測的目的と非可観測的質的考察の両方に依存する場合の推奨セットを最適に生成するフレームワークである生成的キュレーションを提案する。 私たちのフレームワークは、人間の判断を置き換えるのではなく、補完するアルゴリズムを設計する原則的な方法を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.980546503227467
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Operational decisions in healthcare, logistics, and public policy increasingly involve algorithms that recommend candidate solutions, such as treatment plans, delivery routes, or policy options, while leaving the final choice to human decision-makers. For instance, school districts use algorithms to design bus routes, but administrators make the final call given community feedback. In these settings, decision quality depends not on a single algorithmic ``optimum'', but on whether the portfolio of recommendations contains at least one option the human ultimately deems desirable. We propose generative curation, a framework that optimally generates recommendation sets when desirability depends on both observable objectives and unobserved qualitative considerations. Instead of a fixed solution, generative curation learns a distribution over solutions designed to maximize the expected desirability of the best option within a manageable portfolio. Our analysis identifies a trade-off between quantitative quality and qualitative diversity, formalized through a novel diversity metric derived from the reformulated objective. We implement the framework using a generative neural network and a sequential optimization method, and show in synthetic and real-world studies that it consistently reduces expected regret compared to existing benchmarks. Our framework provides decision-makers with a principled way to design algorithms that complement, rather than replace, human judgment. By generating portfolios of diverse yet high-quality options, decision-support tools can better accommodate unmodeled factors such as stakeholder preferences, political feasibility, or community acceptance. More broadly, the framework enables organizations to operationalize human-centered decision-making at scale, ensuring that algorithmic recommendations remain useful even when objectives are incomplete or evolving.
• Abstract（参考訳）: 医療、物流、公共政策における運用上の決定には、治療計画、配送ルート、政策オプションなどの候補ソリューションを推奨するアルゴリズムがますます関与し、最終選択は人間の意思決定者に任せる。 例えば、教育学区はバス路線の設計にアルゴリズムを使用しているが、管理者はコミュニティからのフィードバックを受けて最終呼び出しを行う。 これらの設定では、決定の質は単一のアルゴリズムの‘最適化’ではなく、レコメンデーションのポートフォリオに少なくとも1つのオプションが含まれているかどうかにかかっている。 本稿では,可観測的目的と非可観測的質的考察の両方に依存する場合の推奨セットを最適に生成するフレームワークである生成的キュレーションを提案する。 生成的キュレーションは、固定された解の代わりに、管理可能なポートフォリオ内のベストオプションの期待できる望ましさを最大化するために設計されたソリューション上の分布を学習する。 本分析では, 定量的品質と質的多様性のトレードオフを, 改質された目的から派生した新しい多様性指標によって定式化した。 本稿では,生成ニューラルネットワークと逐次最適化手法を用いてフレームワークを実装し,既存のベンチマークと比較して期待された後悔を一貫して低減することを示す。 私たちのフレームワークは、人間の判断を置き換えるのではなく、補完するアルゴリズムを設計する原則的な方法を提供する。 多様な高品質な選択肢のポートフォリオを生成することで、意思決定支援ツールは、ステークホルダーの好み、政治的実現性、コミュニティの受け入れなど、非モデル化された要素をよりよく適合させることができる。 より広い範囲で、このフレームワークは組織が大規模に人間中心の意思決定を運用できるようにし、目標が不完全あるいは進化している場合でもアルゴリズムによる推奨が有用であることを保証します。

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