論文の概要: Beyond Awareness: Investigating How AI and Psychological Factors Shape Human Self-Confidence Calibration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.17509v1
• Date: Sat, 04 Oct 2025 08:42:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-07 19:06:32.232454
• Title: Beyond Awareness: Investigating How AI and Psychological Factors Shape Human Self-Confidence Calibration
• Title（参考訳）: 意識を超えて:AIと心理学的要因がいかに人間の自信の校正を形作るかを探る
• Authors: Federico Maria Cau, Lucio Davide Spano,
• Abstract要約: 我々は,AIを用いた意思決定システムの設計において,人間の自信の校正と心理的特徴の重要性を示す。 我々は、自己自信を校正し、カスタマイズされたユーザー中心のAIをサポートするという課題に対処する設計勧告を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.2578242050187029
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Human-AI collaboration outcomes depend strongly on human self-confidence calibration, which drives reliance or resistance toward AI's suggestions. This work presents two studies examining whether calibration of self-confidence before decision tasks, low versus high levels of Need for Cognition (NFC), and Actively Open-Minded Thinking (AOT), leads to differences in decision accuracy, self-confidence appropriateness during the tasks, and metacognitive perceptions (global and affective). The first study presents strategies to identify well-calibrated users, also comparing decision accuracy and the appropriateness of self-confidence across NFC and AOT levels. The second study investigates the effects of calibrated self-confidence in AI-assisted decision-making (no AI, two-stage AI, and personalized AI), also considering different NFC and AOT levels. Our results show the importance of human self-confidence calibration and psychological traits when designing AI-assisted decision systems. We further propose design recommendations to address the challenge of calibrating self-confidence and supporting tailored, user-centric AI that accounts for individual traits.
• Abstract（参考訳）: 人間とAIのコラボレーションの結果は、AIの提案への信頼や抵抗を駆動する人間の自信の校正に強く依存する。 本研究は, 意思決定前における自己信頼の校正, 低レベルの認知欲求(NFC)と積極的オープンミンド思考(AOT)が, 意思決定精度, タスク中の自己自信の適切性, メタ認知的知覚(言語的, 感情的)の相違をもたらすかを検討する。 本研究は,NFCおよびAOTレベルの自己信頼度と判断精度を比較検討し,適切なユーザを特定するための戦略を提示する。 第2の研究では、AI支援意思決定(AI、二段階AI、パーソナライズAI)における自己自信の校正の効果について検討し、NFCとAOTのレベルが異なることを検討した。 この結果から,AIを用いた意思決定システムの設計において,人間の自己自信の校正と心理的特徴の重要性が示唆された。 さらに、個人の特性を考慮に入れた、自己自信の校正と、カスタマイズされたユーザー中心のAIのサポートという課題に対処する設計勧告を提案する。

関連論文リスト

• Beyond Accuracy: How AI Metacognitive Sensitivity improves AI-assisted Decision Making [3.0493183668102293]
  人間の意思決定がAI入力に依存する環境では、AIシステムの予測精度と信頼性の信頼性の両方が意思決定品質に影響を与える。 私たちはAIメタ認知感度の役割を強調します -- 正確さと誤った予測を正確に区別する信頼スコアを割り当てる能力です。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-07-30T04:05:50Z)
• The Impact and Feasibility of Self-Confidence Shaping for AI-Assisted Decision-Making [6.852960508141108]
  本稿では,目標レベルにおける自己自信の校正を目的とした自己自信形成の介入について述べる。 我々は,AIの信頼度と信頼度を両立させることにより,自己自信形成が人間-AIチームのパフォーマンスを50%近く向上させることができることを示した。 感情と自己自信の関係は、感情を変えることが自己自信を形成するための実行可能な戦略になり得ることを示唆している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-20T06:55:41Z)
• Human Decision-making is Susceptible to AI-driven Manipulation [87.24007555151452]
  AIシステムは、ユーザの認知バイアスと感情的な脆弱性を利用して、有害な結果に向けてそれらを操縦する。 本研究では、経済的・感情的な意思決定の文脈におけるこのような操作に対する人間の感受性について検討した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-11T15:56:22Z)
• As Confidence Aligns: Exploring the Effect of AI Confidence on Human Self-confidence in Human-AI Decision Making [37.192236418976265]
  人間とAIの意思決定では、ユーザーの自信はAIの信頼と一致し、AIが関与しなくなった後もそのようなアライメントは継続できる。 意思決定におけるリアルタイムの正当性フィードバックの存在は、アライメントの度合いを低下させた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-22T13:25:14Z)
• Combining AI Control Systems and Human Decision Support via Robustness and Criticality [53.10194953873209]
  我々は、逆説(AE)の方法論を最先端の強化学習フレームワークに拡張する。 学習したAI制御システムは、敵のタンパリングに対する堅牢性を示す。 トレーニング/学習フレームワークでは、この技術は人間のインタラクションを通じてAIの決定と説明の両方を改善することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-03T15:38:57Z)
• Understanding the Effects of Miscalibrated AI Confidence on User Trust, Reliance, and Decision Efficacy [38.39755953750018]
  ミススカラーAIの信頼性は、ユーザの適切な信頼を損なうとともに、AI支援による意思決定の有効性を低下させる。 コミュニケーションAIの信頼度調整レベルは、AIの誤校正を検出するのに役立ちます。 しかし、そのようなコミュニケーションは、未調整のAIに対するユーザの信頼を低下させるため、信頼性が低いため、意思決定の有効性は向上しない。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-12T13:16:30Z)
• A Diachronic Perspective on User Trust in AI under Uncertainty [52.44939679369428]
  現代のNLPシステムは、しばしば未分類であり、ユーザの信頼を損なう確実な誤った予測をもたらす。 賭けゲームを用いて,信頼を損なう事象に対するユーザの信頼の進化について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-20T14:41:46Z)
• Effect of Confidence and Explanation on Accuracy and Trust Calibration in AI-Assisted Decision Making [53.62514158534574]
  ケース固有のモデル情報を明らかにする特徴が、信頼度を調整し、人間とAIのジョイントパフォーマンスを向上させることができるかどうかを検討する。 信頼スコアは、AIモデルに対する人々の信頼を校正するのに役立ちますが、信頼の校正だけでは、AI支援による意思決定を改善するには不十分です。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-01-07T15:33:48Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。