人机协作中未被利用的信息价值
人机交互
2025-02-26 v3 人工智能
摘要
人类和 AI 常被配对执行决策任务，期望实现互补绩效——即人机组合优于单独任何一方。然而，若不了解各主体采用的具体信息和策略，往往难以明确如何提升人机团队绩效。本文基于统计决策理论提出一个模型，从可用于改进人类或 AI 决策的信息视角分析人机协作。我们在深度伪造检测任务上演示该模型，按未被利用的信息价值考察七个视频级特征。我们对比了单独人类、单独 AI 和人机团队，并提供见解：AI 辅助如何影响人们对信息的使用，以及 AI 擅长利用的哪些信息可能有助于改进人类决策。
引用
@article{arxiv.2411.10463,
title = {Unexploited Information Value in Human-AI Collaboration},
author = {Ziyang Guo and Yifan Wu and Jason Hartline and Jessica Hullman},
journal= {arXiv preprint arXiv:2411.10463},
year = {2025}
}
备注
We withdraw this version and direct readers to the updated version available on arXiv. See the new version at arXiv:2502.06152