論文の概要: Unexploited Information Value in Human-AI Collaboration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.10463v1
• Date: Sun, 03 Nov 2024 01:34:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-24 05:33:10.715143
• Title: Unexploited Information Value in Human-AI Collaboration
• Title（参考訳）: 人間とAIのコラボレーションにおける未発見の情報価値
• Authors: Ziyang Guo, Yifan Wu, Jason Hartline, Jessica Hullman,
• Abstract要約: ヒューマンAIチームのパフォーマンスを改善する方法は、各エージェントがどのような情報や戦略を採用しているかを知らなければ、しばしば明確ではない。 本稿では,人間とAIの協調関係を分析するための統計的決定理論に基づくモデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.353778024330165
• License:
• Abstract: Humans and AIs are often paired on decision tasks with the expectation of achieving complementary performance -- where the combination of human and AI outperforms either one alone. However, how to improve performance of a human-AI team is often not clear without knowing more about what particular information and strategies each agent employs. In this paper, we propose a model based in statistically decision theory to analyze human-AI collaboration from the perspective of what information could be used to improve a human or AI decision. We demonstrate our model on a deepfake detection task to investigate seven video-level features by their unexploited value of information. We compare the human alone, AI alone and human-AI team and offer insights on how the AI assistance impacts people's usage of the information and what information that the AI exploits well might be useful for improving human decisions.
• Abstract（参考訳）: 人間とAIは、補完的なパフォーマンスを達成することを期待して、意思決定タスクでペアリングされることが多い。 しかしながら、人間-AIチームのパフォーマンスを改善する方法は、各エージェントが採用する特定の情報や戦略を詳しく知ることなく、明確でないことが多い。 本稿では,人間やAIの意思決定を改善するためにどのような情報を利用するかという観点から,人間とAIの協力関係を分析するための統計的決定理論に基づくモデルを提案する。 そこで,本研究では,未公開の情報量を用いて7つの映像レベルの特徴を探索するディープフェイク検出タスクについて実演する。 我々は、人間単独、AI単独、および人間-AIチームを比較し、AIアシストが人々の情報の使用にどう影響するか、そしてAIが悪用する情報が人間の意思決定を改善するのにどのように役立つかを洞察する。

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