दैनिक अर्क्सिव

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प्रदर्शन का दबाव एआई-सहायता प्राप्त निर्णय लेने को कैसे प्रभावित करता है

Created by
  • Haebom

लेखक

निकिता हाडुओंग (पॉल जी. एलन स्कूल ऑफ कंप्यूटर साइंस एंड इंजीनियरिंग, वाशिंगटन विश्वविद्यालय), नोआ ए. स्मिथ (पॉल जी. एलन स्कूल ऑफ कंप्यूटर साइंस एंड इंजीनियरिंग, वाशिंगटन विश्वविद्यालय, एलन इंस्टीट्यूट फॉर आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस)

रूपरेखा

यह पत्र उन कारकों का विश्लेषण करता है जो एआई-आधारित निर्णय समर्थन प्रणालियों में मानव-एआई सहयोग में प्रदर्शन को कमजोर करते हैं (उदाहरण के लिए, एआई प्रणाली में (गलत) विश्वास और यह विश्वास कि एआई व्यक्तिपरक रूप से कार्य करने में असमर्थ है)। यह मानव-एआई निर्णय लेने की बातचीत के संदर्भ में, निर्णय लेने को प्रभावित करने के लिए एक संभावित उपकरण, प्रदर्शन दबाव के प्रभावों पर एक अध्ययन के परिणाम भी प्रस्तुत करता है। स्पैम समीक्षा वर्गीकरण के कम-दांव कार्य का उपयोग करते हुए, हम दबाव डालने और मानव एआई सलाह लेने के व्यवहार को प्रभावित करने के लिए मौद्रिक प्रोत्साहन और समय की कमी में हेरफेर करने के लिए एक प्रभावी और सरल विधि का प्रस्ताव करते हैं। हमारे परिणाम एक जटिल इंटरैक्टिव प्रभाव को प्रदर्शित करते हैं जहां दबाव और व्याख्या योग्य एआई (एक्सएआई) तकनीक का संयोजन एआई सलाह लेने के व्यवहार को बढ़ाता या बिगाड़ता है

Takeaways, Limitations

Takeaways:
हम दिखाते हैं कि वित्तीय प्रोत्साहन और समय सीमा जैसे दबाव मानव एआई सलाह स्वीकृति व्यवहार को प्रभावित कर सकते हैं।
हमने पाया कि दबाव और XAI प्रौद्योगिकी के बीच परस्पर क्रिया जटिल है, तथा विभिन्न संयोजनों का AI सूचना स्वीकृति व्यवहार पर अलग-अलग प्रभाव पड़ता है।
हम प्रस्तुत करते हैं कि प्रभावी मानव-एआई सहयोग के लिए दबाव का रणनीतिक लाभ कैसे उठाया जाए।
यह भविष्य के अध्ययनों में दबाव विश्लेषण को शामिल करने की आवश्यकता पर प्रकाश डालता है।
Limitations:
चूंकि हमने स्पैम समीक्षाओं को वर्गीकृत करने के कम जोखिम वाले कार्य का प्रयोग करके अपने प्रयोग किए थे, इसलिए उच्च जोखिम वाली स्थितियों में परिणाम भिन्न हो सकते हैं।
चूंकि यह अध्ययन एक विशिष्ट प्रकार के दबाव और XAI प्रौद्योगिकी संयोजन पर किया गया था, इसलिए अन्य प्रकार के दबाव या XAI प्रौद्योगिकी के लिए सामान्यीकरण सीमित हो सकता है।
चूंकि शोध प्रतिभागियों की विशेषताओं के आधार पर परिणाम भिन्न हो सकते हैं, इसलिए प्रतिभागियों के अधिक विविध समूह के साथ शोध की आवश्यकता है।
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