利用 AI 生成的决策辅助工具提升人类决策能力

人类决策受到许多系统性错误的困扰。其中许多错误可以通过提供决策辅助工具来避免，这些工具有助于引导决策者关注重要信息，并按照理性决策策略对其进行整合。设计此类决策辅助工具过去是一个繁琐的手动过程。认知科学的进展可能使未来实现该过程的自动化成为可能。我们最近引入了机器学习方法，用于自动发现人类决策的最优策略，以及向人们解释这些策略的自动方法。由该方法构建的决策辅助工具能够改善人类决策。然而，遵循该方法生成的说明非常繁琐。我们假设，通过将自动发现的决策策略表述为一系列关于如何做出决策的自然语言指令，可以克服这一问题。实验 1 表明，人们确实比我们先前方法生成的决策辅助工具更容易理解此类程序性指令。受此发现鼓舞，我们开发了一种算法，将先前方法的输出转化为程序性指令。我们将改进的方法应用于自动生成自然主义规划任务（即规划公路旅行）和自然主义决策任务（即选择抵押贷款）的决策辅助工具。实验 2 表明，这些自动生成的决策辅助工具显著提升了人们在规划公路旅行和选择抵押贷款方面的表现。这些发现表明，AI 赋能的增强（AI-powered boosting）可能在改善现实世界中人类决策方面具有潜力。