Human Delegation Behavior in Human-AI Collaboration: The Effect of Contextual Information

要約

人工知能 (AI) を職場での人間の意思決定プロセスに統合すると、機会と課題の両方が生じます。
既存の補完機能を活用するための有望なアプローチの 1 つは、人間が意思決定タスクの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、いくつかの要素を評価する必要があります。
重要な要素の 1 つは、特定のタスクのコンテキストにおける AI 自身の能力と AI の能力の両方を分析することです。
この研究では、この委任の決定をサポートするためにコンテキスト情報を提供する効果を調査するために行動研究を実施します。
具体的には、AI とタスク ドメインに関するコンテキスト情報が人間の AI への委任決定にどのような影響を与えるか、また人間と AI のチームのパフォーマンスに与える影響を調査します。
私たちの調査結果は、コンテキスト情報にアクセスすると、委任設定における人間と AI のチームのパフォーマンスが大幅に向上することを明らかにしました。
最後に、さまざまなタイプのコンテキスト情報によって委任の動作が変化することを示します。
全体として、この研究はコンピュータを利用した共同作業の理解を深め、より効果的な共同作業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 integration of artificial intelligence (AI) into human decision-making processes at the workplace presents both opportunities and challenges. One promising approach to leverage existing complementary capabilities is allowing humans to delegate individual instances of decision tasks to AI. However, enabling humans to delegate instances effectively requires them to assess several factors. One key factor is the analysis of both their own capabilities and those of the AI in the context of the given task. In this work, we conduct a behavioral study to explore the effects of providing contextual information to support this delegation decision. Specifically, we investigate how contextual information about the AI and the task domain influence humans’ delegation decisions to an AI and their impact on the human-AI team performance. Our findings reveal that access to contextual information significantly improves human-AI team performance in delegation settings. Finally, we show that the delegation behavior changes with the different types of contextual information. Overall, this research advances the understanding of computer-supported, collaborative work and provides actionable insights for designing more effective collaborative systems.

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