論文の概要: Human-Alignment Influences the Utility of AI-assisted Decision Making

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.14035v1
• Date: Thu, 23 Jan 2025 19:01:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-27 14:57:07.614979
• Title: Human-Alignment Influences the Utility of AI-assisted Decision Making
• Title（参考訳）: ヒューマンアライメントがAIによる意思決定の有用性に及ぼす影響
• Authors: Nina L. Corvelo Benz, Manuel Gomez Rodriguez,
• Abstract要約: 我々は,アライメントの程度が,AIによる意思決定の有用性に与える影響について検討する。 以上の結果から,AIによる意思決定におけるアライメントの程度と有効性との関連が示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.732483972136418
• License:
• Abstract: Whenever an AI model is used to predict a relevant (binary) outcome in AI-assisted decision making, it is widely agreed that, together with each prediction, the model should provide an AI confidence value. However, it has been unclear why decision makers have often difficulties to develop a good sense on when to trust a prediction using AI confidence values. Very recently, Corvelo Benz and Gomez Rodriguez have argued that, for rational decision makers, the utility of AI-assisted decision making is inherently bounded by the degree of alignment between the AI confidence values and the decision maker's confidence on their own predictions. In this work, we empirically investigate to what extent the degree of alignment actually influences the utility of AI-assisted decision making. To this end, we design and run a large-scale human subject study (n=703) where participants solve a simple decision making task - an online card game - assisted by an AI model with a steerable degree of alignment. Our results show a positive association between the degree of alignment and the utility of AI-assisted decision making. In addition, our results also show that post-processing the AI confidence values to achieve multicalibration with respect to the participants' confidence on their own predictions increases both the degree of alignment and the utility of AI-assisted decision making.
• Abstract（参考訳）: AIが支援する意思決定において、関連する(バイナリ)結果を予測するためにAIモデルを使用する場合、各予測とともに、モデルがAI信頼性値を提供するべきである、という意見が広く一致している。 しかし、なぜ意思決定者がAIの信頼度値を使って予測をいつ信頼するかをよく理解できないのかは不明だ。 ごく最近、Corvelo Benz氏とGomez Rodriguez氏は、合理的な意思決定者にとって、AI支援意思決定の有用性は、AIの信頼度と意思決定者自身の予測に対する信頼度によって本質的に制限されている、と論じている。 本研究では,AIによる意思決定の有用性に実際にどの程度のアライメントが影響するかを実証的に調査する。 この目的のために、我々は、参加者が簡単な意思決定タスク(オンラインカードゲーム)を解くための大規模な人体研究(n=703)を設計し、実行している。 以上の結果から,AIによる意思決定におけるアライメントの程度と有効性との関連が示唆された。 さらに,この結果から,参加者の予測に対する信頼度に対するマルチキャリブレーションを実現するためのAI信頼値の処理後処理が,AI支援意思決定の有用性とアライメントの程度を増大させることが示唆された。

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