論文の概要: Development of Mental Models in Human-AI Collaboration: A Conceptual Framework

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.08104v1
• Date: Thu, 09 Oct 2025 11:40:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-10 17:54:15.046249
• Title: Development of Mental Models in Human-AI Collaboration: A Conceptual Framework
• Title（参考訳）: 人間-AI協調におけるメンタルモデルの開発--概念的枠組み
• Authors: Joshua Holstein, Gerhard Satzger,
• Abstract要約: 意思決定者のメンタルモデルが、AIシステムとの継続的な相互作用を通じて進化することは、ほとんど無視されてきた。 本稿では,人間とAIのコラボレーションのデザインが,このコラボレーションに必要な3つの相補的なメンタルモデルの開発にどのように影響するかについて論じる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.0116322614803726
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Artificial intelligence has become integral to organizational decision-making and while research has explored many facets of this human-AI collaboration, the focus has mainly been on designing the AI agent(s) and the way the collaboration is set up - generally assuming a human decision-maker to be "fixed". However, it has largely been neglected that decision-makers' mental models evolve through their continuous interaction with AI systems. This paper addresses this gap by conceptualizing how the design of human-AI collaboration influences the development of three complementary and interdependent mental models necessary for this collaboration. We develop an integrated socio-technical framework that identifies the mechanisms driving the mental model evolution: data contextualization, reasoning transparency, and performance feedback. Our work advances human-AI collaboration literature through three key contributions: introducing three distinct mental models (domain, information processing, complementarity-awareness); recognizing the dynamic nature of mental models; and establishing mechanisms that guide the purposeful design of effective human-AI collaboration.
• Abstract（参考訳）: 人工知能は組織的な意思決定に不可欠なものとなり、この人間とAIのコラボレーションの多くの側面を研究してきたが、主にAIエージェントの設計とコラボレーションの作り方に焦点を当ててきた。 しかし、意思決定者のメンタルモデルがAIシステムとの継続的な相互作用を通じて進化することは、ほとんど無視されてきた。 本稿では,人間とAIのコラボレーションのデザインが,このコラボレーションに必要な3つの相補的・相互依存的精神モデルの開発にどのように影響するかを概念化することによって,このギャップに対処する。 我々は、データコンテキスト化、推論透明性、パフォーマンスフィードバックといったメンタルモデル進化を駆動するメカニズムを識別する統合社会技術フレームワークを開発する。 私たちの研究は、3つの異なるメンタルモデル(ドメイン、情報処理、相補性認識)の導入、メンタルモデルの動的な性質の認識、効果的なヒューマンAIコラボレーションの目的設計を導くメカニズムの確立という、3つの重要な貢献を通じて、人間とAIのコラボレーション文学を前進させます。

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