論文の概要: Intelligent Reasoning Cues: A Framework and Case Study of the Roles of AI Information in Complex Decisions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.00259v1
- Date: Fri, 30 Jan 2026 19:22:23 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-02-03 19:28:33.081578
- Title: Intelligent Reasoning Cues: A Framework and Case Study of the Roles of AI Information in Complex Decisions
- Title（参考訳）: インテリジェント推論キュー(Intelligent Reasoning Cues) - 複雑な決定におけるAI情報の役割の枠組みと事例研究
- Authors: Venkatesh Sivaraman, Eric P. Mason, Mengfan Ellen Li, Jessica Tong, Andrew J. King, Jeremy M. Kahn, Adam Perer,
- Abstract要約: 臨床診断における8種類の推論法の役割について検討した。
推論手法は、設計に直接情報を伝達できる影響のパターンが異なることが分かりました。
以上の結果から, 推論手法は, 高い可変性と判断性を有するタスクを優先し, 進化する意思決定ニーズとの整合性を確保するとともに, 複雑なケースに対する相補的で厳密な洞察を提供することが示唆された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.853817540556348
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Artificial intelligence (AI)-based decision support systems can be highly accurate yet still fail to support users or improve decisions. Existing theories of AI-assisted decision-making focus on calibrating reliance on AI advice, leaving it unclear how different system designs might influence the reasoning processes underneath. We address this gap by reconsidering AI interfaces as collections of intelligent reasoning cues: discrete pieces of AI information that can individually influence decision-making. We then explore the roles of eight types of reasoning cues in a high-stakes clinical decision (treating patients with sepsis in intensive care). Through contextual inquiries with six teams and a think-aloud study with 25 physicians, we find that reasoning cues have distinct patterns of influence that can directly inform design. Our results also suggest that reasoning cues should prioritize tasks with high variability and discretion, adapt to ensure compatibility with evolving decision needs, and provide complementary, rigorous insights on complex cases.
- Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)ベースの意思決定支援システムは非常に正確だが、ユーザのサポートや意思決定の改善には失敗する可能性がある。
AIによる意思決定を支援する既存の理論は、AIアドバイスへの依存の調整に重点を置いており、異なるシステム設計が下層の推論プロセスにどのような影響を及ぼすかは明らかになっていない。
このギャップに対処するために、AIインターフェースをインテリジェントな推論キューのコレクションとして再考する。
次に,重度診療における中等度診療(重度診療における中等度診療)における8種類の理学療法の役割について検討した。
6つのチームによるコンテキスト調査と25人の医師によるシンク・アラウド・スタディを通じて、推論の手がかりはデザインに直接情報を伝達できる異なる影響パターンを持つことがわかりました。
また, 推論手法は, 高い可変性と判断性を有するタスクを優先し, 進化する意思決定ニーズとの整合性を確保するとともに, 複雑なケースに対する相補的, 厳密な洞察を提供することが示唆された。
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