要約
XAI メソッドを個々のニーズに合わせて調整することは、人間と AI の直感的なインタラクションにとって重要です。
コンテキストとタスクの目標は重要ですが、ユーザーの性格特性などの要素も方法の選択に影響を与える可能性があります。
私たちの研究では、性格特性を使用して、デシジョン ツリー、テキスト、およびファクター グラフの間でユーザーの好みを予測することを調査しています。
私たちは、好みを予測するために、Big Five 性格テストへの回答に基づいて機械学習モデルをトレーニングしました。
これらの予測された好みをナビゲーション ゲーム (n=6) に展開すると、ユーザーはパーソナライズされた XAI 推奨事項をより受け入れやすくなり、システムへの信頼が高まることがわかりました。
これは、XAI インターフェイスのカスタマイズの重要性を強調し、ユーザー エンゲージメントと信頼性に影響を与えます。
要約(オリジナル)
Tailoring XAI methods to individual needs is crucial for intuitive Human-AI interactions. While context and task goals are vital, factors like user personality traits could also influence method selection. Our study investigates using personality traits to predict user preferences among decision trees, texts, and factor graphs. We trained a Machine Learning model on responses to the Big Five personality test to predict preferences. Deploying these predicted preferences in a navigation game (n=6), we found users more receptive to personalized XAI recommendations, enhancing trust in the system. This underscores the significance of customization in XAI interfaces, impacting user engagement and confidence.
arxiv情報
| 著者 | Zhaoxin Li,Sophie Yang,Shijie Wang |
| 発行日 | 2024-08-08 22:32:13+00:00 |
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