Human-AI Collaboration: The Effect of AI Delegation on Human Task Performance and Task Satisfaction

要約

最近の研究では、両方の当事者の能力を考慮して、タスクのインスタンスを予測するか、人間に委任するかを決定することを学習できる人工知能 (AI) モデルが提案されています。
人工的に生成された、またはコンテキストに依存しない人間の予測によるシミュレーションでは、人間または AI モデルが単独でタスクを完了する場合と比較して、委任は人間と AI のチームのパフォーマンスを向上させるのに役立ちます。
ただし、これまでのところ、AI モデルがタスク インスタンスを委任したことを認識したときに、人間がどのように実行し、どのようにタスクを認識するかは不明のままです。
196 人の参加者を対象とした実験的研究では、人間が委任を認識しているかどうかに関係なく、AI の委任によってタスクのパフォーマンスとタスクの満足度が向上することが示されています。
さらに、人間の自己効力感のレベルの向上が、パフォーマンスと満足度の改善の根底にあるメカニズムであることを確認しています。
私たちの調査結果は、AI モデルがより多くの管理責任を引き受けることが、職場での人間と AI のコラボレーションの効果的な形態になり得るという最初の証拠を提供します。

要約(オリジナル)

Recent work has proposed artificial intelligence (AI) models that can learn to decide whether to make a prediction for an instance of a task or to delegate it to a human by considering both parties’ capabilities. In simulations with synthetically generated or context-independent human predictions, delegation can help improve the performance of human-AI teams — compared to humans or the AI model completing the task alone. However, so far, it remains unclear how humans perform and how they perceive the task when they are aware that an AI model delegated task instances to them. In an experimental study with 196 participants, we show that task performance and task satisfaction improve through AI delegation, regardless of whether humans are aware of the delegation. Additionally, we identify humans’ increased levels of self-efficacy as the underlying mechanism for these improvements in performance and satisfaction. Our findings provide initial evidence that allowing AI models to take over more management responsibilities can be an effective form of human-AI collaboration in workplaces.

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