human-ai decision-making | BriefGPT

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优化 AI 辅助决策中的人本目标与离线强化学习
通过离线强化学习作为一般方法对人工智能决策进行建模，以优化以人为中心的目标，本研究指出人们与经过优化的策略进行交流时，在准确性方面取得了显著提高，并强调了在人工智能决策中考虑除决策准确性之外的人为目标的重要性。
PDF4 months ago
不完美的 XAI 对人工智能决策的影响
在鸟类物种识别任务中，通过一项涉及 136 名参与者的强大的混合方法用户研究，我们评估了错误解释对人类决策行为的影响，考虑了参与者的专业水平和解释的断言程度，并揭示了不完美的 XAI 以及人类专业水平对于其对人类决策和人机团队绩效的依赖的影
PDFa year ago
无 (地) 真相：人工智能决策中代理标签的因果框架
本研究开发了一种因果关系框架，以阐明代理标签的有效性以及先前建模工作所假定的隐含假设并推荐验证这些假设是否符合实践的评估策略，进一步讨论了未来研究中更好地解决目标变量偏差的机会。
PDFa year ago
人的直觉在人工智能决策中的依赖作用及其解释
此研究探讨了决策者对于任务预测和解释的一些直觉，发现了三种类型的直觉：关于任务结果、特征和 AI 限制。此外，该研究还通过两种类型的解释，探索了决策者如何运用自己的直觉来决定是否应该依赖 AI 预测，并发现了三条决策者运用自己直觉的路径。研
PDFa year ago
解释可减少决策中对 AI 系统的过度依赖
本文探讨了人类和人工智能决策团队的过度依赖现象，提出了一种基于成本效益框架的策略模型来平衡 AI 解释带来的成本和效益，证明了在某些情况下 AI 解释可降低过度依赖。
PDF2 years ago
信息不对称对人工智能团队的影响
近年来，人工智能的不断发展已经在许多应用领域中提高了人类的决策能力。人工智能与人类之间的互补团队表现（CTP）可能会带来超过个体人工智能或人类所能达到的表现水平。通过在线实验，我们证明了在特定的决策情境下，人类可以使用特定的信息不对称性来调
PDF2 years ago
应该遵循基于 AI 的建议吗？衡量人工智能决策中的适当依赖
本文针对人工智能顾问给出的建议存在问题的问题展开讨论，提出了适当依赖（AR）的概念及其度量方法。
PDF2 years ago