論文の概要: Imperfectly Cooperative Human-AI Interactions: Comparing the Impacts of Human and AI Attributes in Simulated and User Studies

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.15607v1
• Date: Fri, 17 Apr 2026 01:10:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-20 22:00:19.693313
• Title: Imperfectly Cooperative Human-AI Interactions: Comparing the Impacts of Human and AI Attributes in Simulated and User Studies
• Title（参考訳）: 完璧に協調する人間とAIの相互作用--シミュレーションとユーザ研究における人間とAI属性の影響の比較
• Authors: Myke C. Cohen, Mingqian Zheng, Neel Bhandari, Hsien-Te Kao, Xuhui Zhou, Daniel Nguyen, Laura Cassani, Maarten Sap, Svitlana Volkova,
• Abstract要約: AI設計の特徴と人格の特徴は、それぞれが人間とAIの相互作用の品質と結果に影響を与える。 本研究は,2000のシミュレーションと290人の被験者を対象とする並列人体実験からなる,純粋にシミュレーションされたデータセットを比較した。 その結果、純粋にシミュレートされたデータセットと人間の研究データセット、シナリオタイプの違いが明らかになった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.913918889459552
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: AI design characteristics and human personality traits each impact the quality and outcomes of human-AI interactions. However, their relative and joint impacts are underexplored in imperfectly cooperative scenarios, where people and AI only have partially aligned goals and objectives. This study compares a purely simulated dataset comprising 2,000 simulations and a parallel human subjects experiment involving 290 human participants to investigate these effects across two scenario categories: (1) hiring negotiations between human job candidates and AI hiring agents; and (2) human-AI transactions wherein AI agents may conceal information to maximize internal goals. We examine user Extraversion and Agreeableness alongside AI design characteristics, including Adaptability, Expertise, and chain-of-thought Transparency. Our causal discovery analysis extends performance-focused evaluations by integrating scenario-based outcomes, communication analysis, and questionnaire measures. Results reveal divergences between purely simulated and human study datasets, and between scenario types. In simulation experiments, personality traits and AI attributes were comparatively influential. Yet, with actual human subjects, AI attributes -- particularly transparency -- were much more impactful. We discuss how these divergences vary across different interaction contexts, offering crucial insights for the future of human-centered AI agents.
• Abstract（参考訳）: AI設計の特徴と人格の特徴は、それぞれが人間とAIの相互作用の品質と結果に影響を与える。 しかし、それらの相対的および共同的な影響は、人々とAIが部分的に整合した目標と目標しか持たない不完全な協力的なシナリオで過小評価されている。 本研究は、2000のシミュレーションと290人の被験者による同時人体実験からなる純粋にシミュレーションされたデータセットを比較し、その効果を2つのシナリオに分けて調査する。 本稿では,適応性やエキスパート,チェーン・オブ・プリート・トランスペアレンシーなど,AI設計の特徴を伴うユーザ・エクストラバージョンとアグリタビリティについて検討する。 本研究の因果発見分析は,シナリオベースの結果,コミュニケーション分析,質問紙調査などを統合することで,パフォーマンスを重視した評価を拡大する。 その結果、純粋にシミュレートされたデータセットと人間の研究データセット、シナリオタイプの違いが明らかになった。 シミュレーション実験では、性格特性とAI特性は比較的影響があった。 しかし、実際の人間の被写体では、AIの属性(特に透明性)がはるかに影響を受けていた。 これらの違いが、人間中心のAIエージェントの将来に対する重要な洞察を提供する、さまざまな相互作用コンテキストでどのように異なるかについて議論する。

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