On the Effect of Contextual Information on Human Delegation Behavior in Human-AI collaboration

要約

人工知能 (AI) の能力は絶えず向上しており、人間と AI のコラボレーションに新たな可能性が開かれています。
既存の補完機能を活用する有望なアプローチの 1 つは、人間が個々のインスタンスを AI に委任できるようにすることです。
ただし、人間がインスタンスを効果的に委任できるようにするには、与えられたタスクのコンテキストで人間自身の能力と AI の能力の両方を評価する必要があります。
この研究では、インスタンスを AI に委任する人間の決定に対するコンテキスト情報の提供の影響を調査します。
参加者にコンテキスト情報を提供すると、人間と AI のチームのパフォーマンスが大幅に向上することがわかりました。
さらに、参加者がさまざまな種類のコンテキスト情報を受け取ると、委任の行動が大きく変化することを示します。
全体として、この研究は人間の委任における人間と AI の相互作用の理解を進め、より効果的な協調システムを設計するための実用的な洞察を提供します。

要約(オリジナル)

The constantly increasing capabilities of artificial intelligence (AI) open new possibilities for human-AI collaboration. One promising approach to leverage existing complementary capabilities is allowing humans to delegate individual instances to the AI. However, enabling humans to delegate instances effectively requires them to assess both their own and the AI’s capabilities in the context of the given task. In this work, we explore the effects of providing contextual information on human decisions to delegate instances to an AI. We find that providing participants with contextual information significantly improves the human-AI team performance. Additionally, we show that the delegation behavior changes significantly when participants receive varying types of contextual information. Overall, this research advances the understanding of human-AI interaction in human delegation and provides actionable insights for designing more effective collaborative systems.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google