要約
タイトル：HCI視点によるAI対応システムにおけるユーザ信頼の体系的文献レビュー
要約：
– ユーザ信頼はAI対応システムの採用促進に非常に重要
– HCI分野の中心的な原則であるヒューマンセンタリックアプローチを採用する必要がある
– 23の実証研究からユーザ信頼の定義、影響要因、測定方法を提供することで、今後のテクニカルおよびデザイン戦略、研究、イニシアチブに対する洞察を得ることを目的としている
– ユーザ信頼は複数の定義があることが分かったが、特定のコンテキストで最適な信頼定義を選択することが重要である
– 社会的倫理的考慮、技術的およびデザイン的特徴、ユーザの特性の3つのテーマによって、ユーザ信頼は影響を受けることが分かった
– ユーザの特性が研究結果を支配し、AI対応システムの開発から監視までユーザの関与が重要であることを示している
– AI対応システムが使用または議論されるすべてのコンテキストでユーザ信頼を直接取り扱う必要がある。また、ユーザ-AI関係の調整には、ユーザだけでなくシステムにとっても最適なバランスを見つけることが必要である。
要約(オリジナル)
User trust in Artificial Intelligence (AI) enabled systems has been increasingly recognized and proven as a key element to fostering adoption. It has been suggested that AI-enabled systems must go beyond technical-centric approaches and towards embracing a more human centric approach, a core principle of the human-computer interaction (HCI) field. This review aims to provide an overview of the user trust definitions, influencing factors, and measurement methods from 23 empirical studies to gather insight for future technical and design strategies, research, and initiatives to calibrate the user AI relationship. The findings confirm that there is more than one way to define trust. Selecting the most appropriate trust definition to depict user trust in a specific context should be the focus instead of comparing definitions. User trust in AI-enabled systems is found to be influenced by three main themes, namely socio-ethical considerations, technical and design features, and user characteristics. User characteristics dominate the findings, reinforcing the importance of user involvement from development through to monitoring of AI enabled systems. In conclusion, user trust needs to be addressed directly in every context where AI-enabled systems are being used or discussed. In addition, calibrating the user-AI relationship requires finding the optimal balance that works for not only the user but also the system.
arxiv情報
| 著者 | Tita Alissa Bach,Amna Khan,Harry Hallock,Gabriela Beltrão,Sonia Sousa |
| 発行日 | 2023-04-18 07:58:09+00:00 |
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提供元, 利用サービス
arxiv.jp, OpenAI