Trusting AI: does uncertainty visualization affect decision-making?
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Decision-making based on AI can be challenging, especially when considering the uncertainty associated with AI predictions. Visualizing uncertainty in AI refers to techniques that use visual cues to represent the level of confidence or uncertainty in an AI model's outputs, such as predictions or decisions. This study aims to investigate the impact of visualizing uncertainty on decision-making and trust in AI. Methods We conducted a user study with 147 participants, utilizing static classic gaming scenarios as a proxy for human-AI collaboration in decision-making. The study measured changes in decisions, trust in AI, and decision-making confidence when uncertainty was visualized in a continuous format compared to a binary output of the AI model. Results Our findings indicate that visualizing uncertainty significantly enhances trust in AI for 58% of participants with negative attitudes toward AI. Additionally, 31% of these participants found uncertainty visualization to be useful. The size of the uncertainty visualization was identified as the method that had the most impact on participants' trust in AI and their confidence in their decisions. Furthermore, we observed a strong association between participants' gaming experience and changes in decision-making when uncertainty was visualized, as well as a strong link between trust in AI and individual attitudes toward AI. Discussion These results suggest that visualizing uncertainty can improve trust in AI, particularly among individuals with negative attitudes toward AI. The findings also have important implications for the design of human-AI decision-support systems, offering insights into how uncertainty can be visualized to enhance decision-making and user confidence.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,078 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».