决策中的人机协作：超越学习到延迟
机器学习
2022-07-14 v2 人工智能
人机交互
摘要
决策中的人机协作（HAIC）旨在创建人类决策者与AI系统之间的协同团队。学习到延迟（L2D）已被提出作为一种有前景的框架，用于确定人类与AI中应由谁做出哪些决策，以优化组合系统的性能与公平性。然而，L2D带有若干通常不可行的需求，例如对每一样本都有人类的预测可用，或与上述人类无关的 ground-truth 标签。此外，无论是L2D还是替代方法都未解决在真实世界部署HAIC系统的基本问题，如容量管理或应对动态环境。在本文中，我们旨在识别并审视这些及其他局限，指出HAIC未来研究可能的机遇所在。
引用
@article{arxiv.2206.13202,
title = {Human-AI Collaboration in Decision-Making: Beyond Learning to Defer},
author = {Diogo Leitão and Pedro Saleiro and Mário A. T. Figueiredo and Pedro Bizarro},
journal= {arXiv preprint arXiv:2206.13202},
year = {2022}
}
备注
ICML 2022 Workshop on Human-Machine Collaboration and Teaming