Fugu-MT 論文翻訳(概要): The Value of Information in Human-AI Decision-making

論文の概要: The Value of Information in Human-AI Decision-making

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.06152v1
Date: Mon, 10 Feb 2025 04:50:42 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-02-11 14:34:28.878487
Title: The Value of Information in Human-AI Decision-making
Title（参考訳）: ヒューマンAI意思決定における情報の価値
Authors: Ziyang Guo, Yifan Wu, Jason Hartline, Jessica Hullman,
Abstract要約: 情報の価値を特徴付けるための決定論的枠組みを提供する。本稿では,新しい情報に基づくインスタンスレベルの説明手法を提案する。
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. We provide a decision-theoretic framework for characterizing the value of information -- and consequently, opportunities for agents to better exploit available information--in AI-assisted decision workflow. We demonstrate the use of the framework for model selection, empirical evaluation of human-AI performance, and explanation design. We propose a novel information-based instance-level explanation technique that adapts a conventional saliency-based explanation to explain information value in decision making.
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。私たちは、情報の価値を特徴づける意思決定理論のフレームワークを提供します。本稿では,モデル選択,人間-AI性能の実証評価,説明設計におけるフレームワークの利用について紹介する。本稿では,意思決定における情報価値を説明するために,従来の唾液度に基づく説明に適応する,情報に基づく事例レベルの説明手法を提案する。

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