論文の概要: Engaging with AI: How Interface Design Shapes Human-AI Collaboration in High-Stakes Decision-Making

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.16627v1
• Date: Tue, 28 Jan 2025 02:03:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-29 16:40:47.684377
• Title: Engaging with AI: How Interface Design Shapes Human-AI Collaboration in High-Stakes Decision-Making
• Title（参考訳）: AIによるエンゲージメント - インターフェース設計が高精度意思決定における人間とAIのコラボレーションをいかに形作るか
• Authors: Zichen Chen, Yunhao Luo, Misha Sra,
• Abstract要約: 各種意思決定支援機構がユーザエンゲージメント,信頼,人間とAIの協調タスクパフォーマンスに与える影響について検討する。 その結果,AIの信頼性レベルやテキスト説明,パフォーマンス視覚化などのメカニズムにより,人間とAIの協調作業性能が向上することが判明した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.948482790298645
• License:
• Abstract: As reliance on AI systems for decision-making grows, it becomes critical to ensure that human users can appropriately balance trust in AI suggestions with their own judgment, especially in high-stakes domains like healthcare. However, human + AI teams have been shown to perform worse than AI alone, with evidence indicating automation bias as the reason for poorer performance, particularly because humans tend to follow AI's recommendations even when they are incorrect. In many existing human + AI systems, decision-making support is typically provided in the form of text explanations (XAI) to help users understand the AI's reasoning. Since human decision-making often relies on System 1 thinking, users may ignore or insufficiently engage with the explanations, leading to poor decision-making. Previous research suggests that there is a need for new approaches that encourage users to engage with the explanations and one proposed method is the use of cognitive forcing functions (CFFs). In this work, we examine how various decision-support mechanisms impact user engagement, trust, and human-AI collaborative task performance in a diabetes management decision-making scenario. In a controlled experiment with 108 participants, we evaluated the effects of six decision-support mechanisms split into two categories of explanations (text, visual) and four CFFs. Our findings reveal that mechanisms like AI confidence levels, text explanations, and performance visualizations enhanced human-AI collaborative task performance, and improved trust when AI reasoning clues were provided. Mechanisms like human feedback and AI-driven questions encouraged deeper reflection but often reduced task performance by increasing cognitive effort, which in turn affected trust. Simple mechanisms like visual explanations had little effect on trust, highlighting the importance of striking a balance in CFF and XAI design.
• Abstract（参考訳）: 意思決定のためのAIシステムへの依存が高まるにつれ、AI提案に対する信頼と、特に医療のような高度な領域において、適切なバランスをとることが重要になる。 しかしながら、人間とAIチームはAI単独よりもパフォーマンスが悪く、自動化バイアスがパフォーマンスの低下の原因であることを示す証拠が示されている。 多くの既存の人間とAIシステムでは、意思決定のサポートは、ユーザーがAIの推論を理解するのに役立つテキスト説明(XAI)の形で提供されるのが一般的である。 人間の意思決定はシステム1の考え方に依存していることが多いため、ユーザーは説明を無視したり、不十分に関わったりすることで、意思決定の質が悪くなる。 従来の研究は、ユーザーが説明に携わるよう促す新しいアプローチの必要性を示唆しており、その1つの方法は認知強制機能(CFF)の使用である。 本研究では,糖尿病管理意思決定シナリオにおいて,様々な意思決定支援機構がユーザエンゲージメント,信頼,人間とAIの協調的タスクパフォーマンスに与える影響について検討する。 108名の被験者による対照実験において,6つの意思決定支援機構の効果を2つのカテゴリー(テキスト,視覚)と4つのCFFに分けて評価した。 その結果、AI信頼性レベル、テキスト説明、パフォーマンス視覚化などのメカニズムにより、人間とAIの協調タスクのパフォーマンスが向上し、AI推論のヒントが提供されると信頼が向上することがわかった。 人間のフィードバックやAIによる質問のようなメカニズムは、深い振り返りを奨励する一方で、認知的努力の増加によってタスクパフォーマンスを低下させることが多く、それによって信頼に影響を及ぼした。 視覚的な説明のような単純なメカニズムは信頼にはほとんど影響を与えず、CFFとXAI設計におけるバランスを打つことの重要性を強調した。

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