論文の概要: Questions: A Taxonomy for Critical Reflection in Machine-Supported Decision-Making

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.12830v1
• Date: Thu, 17 Apr 2025 10:44:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-25 21:24:38.546367
• Title: Questions: A Taxonomy for Critical Reflection in Machine-Supported Decision-Making
• Title（参考訳）: 質問:機械対応意思決定におけるクリティカルリフレクションのための分類
• Authors: Simon W. S. Fischer, Hanna Schraffenberger, Serge Thill, Pim Haselager,
• Abstract要約: 意思決定者は、マシンレコメンデーションに過剰に依存するリスクを負う。 提案する「潜在的リフレクションマシン」は, 係留中の決定に対する批判的リフレクションを支援する。 ソクラテス的な質問と人間中心の説明可能なAIから着想を得た質問分類を提示する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.653063784045972
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Decision-makers run the risk of relying too much on machine recommendations. Explainable AI, a common strategy for calibrating reliance, has mixed and even negative effects, such as increasing overreliance. To cognitively engage the decision-maker and to facilitate a deliberate decision-making process, we propose a potential `reflection machine' that supports critical reflection about the pending decision, including the machine recommendation. Reflection has been shown to improve critical thinking and reasoning, and thus decision-making. One way to stimulate reflection is to ask relevant questions. To systematically create questions, we present a question taxonomy inspired by Socratic questions and human-centred explainable AI. This taxonomy can contribute to the design of such a `reflection machine' that asks decision-makers questions. Our work is part of the growing research on human-machine collaborations that goes beyond the paradigm of machine recommendations and explanations, and aims to enable greater human oversight as required by the European AI Act.
• Abstract（参考訳）: 意思決定者は、マシンレコメンデーションに過剰に依存するリスクを負う。 信頼度を調整するための一般的な戦略である説明可能なAIは、過度な信頼度の増加など、混在し、ネガティブな影響さえも与えている。 意思決定者の認知的関与と意図的な意思決定プロセスの促進を目的として,提案する機械推薦を含む係留中の意思決定に対する批判的考察を支援する「リフレクションマシン」を提案する。 リフレクションは批判的思考と推論を改善し、意思決定を促進することが示されている。 反射を刺激する一つの方法は、関連する質問をすることです。 質問を体系的に作成するために、ソクラテス的な質問と人間中心の説明可能なAIにインスパイアされた質問分類を提案する。 この分類法は、意思決定者に質問する「リフレクションマシン」の設計に寄与することができる。 私たちの研究は、マシンレコメンデーションと説明のパラダイムを超えた、人間と機械のコラボレーションに関する研究の増大の一環です。

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