論文の概要: Monitoring Human Dependence On AI Systems With Reliance Drills

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.14055v5
• Date: Thu, 28 Nov 2024 13:37:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-02 15:17:09.335099
• Title: Monitoring Human Dependence On AI Systems With Reliance Drills
• Title（参考訳）: 信頼性ドリルによるAIシステムへの人間依存のモニタリング
• Authors: Rosco Hunter, Richard Moulange, Jamie Bernardi, Merlin Stein,
• Abstract要約: 人間は、自分自身でより良い決断を下すであろうとしても、AIが生み出すアドバイスに過信している。 本稿では,AIによるアドバイスにおいて,人間が誤りを認識できるかどうかを判定する演習を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: AI systems are assisting humans with increasingly diverse intellectual tasks but are still prone to mistakes. Humans are over-reliant on this assistance if they trust AI-generated advice, even though they would make a better decision on their own. To identify such instances of over-reliance, this paper proposes the reliance drill: an exercise that tests whether a human can recognise mistakes in AI-generated advice. Our paper examines the reasons why an organisation might choose to implement reliance drills and the doubts they may have about doing so. As an example, we consider the benefits and risks that could arise when using these drills to detect over-reliance on AI in healthcare professionals. We conclude by arguing that reliance drills should become a standard risk management practice for ensuring humans remain appropriately involved in the oversight of AI-assisted decisions.
• Abstract（参考訳）: AIシステムは、ますます多様な知的タスクで人間を助けるが、それでも間違いを犯しやすい。 人間は、AIが生み出すアドバイスを信頼すれば、自分たちでより良い決断を下すだろうが、この援助に自信が持たない。 そこで本研究では,AI生成アドバイスの誤りを人間が認識できるかどうかを判定する演習として,信頼度訓練を提案する。 本稿は、組織が依存ドリルを実施できる理由と、その実施に疑問を抱く可能性がある理由について検討する。 一例として、医療専門家のAIに対する過度な信頼を検出するために、これらのドリルを使用する際に生じるメリットとリスクについて考察する。 我々は、AI支援決定の監督に人間が適切に関与することを保証するため、頼りの訓練が標準的リスク管理プラクティスになるべきだと結論付けている。

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