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- Improving Human-AI Partnerships in Child Welfare: Understanding Worker Practices, Challenges, and Desires for Algorithmic Decision Support [37.0]
児童福祉機関の一連のインタビューから得られた知見を,現在どのようにAI支援による児童虐待スクリーニングの意思決定を行っているかを理解するために提示する。 我々は,(1)AIモデルが捉える以上のリッチで文脈的な情報に対する労働者の信頼,(2)AIモデルの能力と限界に対する信念,(4)アルゴリズム的予測とそれ自身の意思決定目標との相違点の認識によって,労働者のADSへの信頼がいかに導かれるかを観察する。
論文 参考訳(メタデータ) (Tue, 5 Apr 2022 16:10:49 GMT)- 児童福祉機関におけるAI活用意思決定支援ツール利用者へ面接と状況調査を行い、実際にどのような活用がされているか整理した論文。対象はAllegheny Family Screening Toolで児童虐待ホットラインに来た内容の優先順位を付ける支援を行うものとのこと。
- 「判断を強化するが、臨床判断を置き換えるのではなくサポートするツール」という主張、「ツールを過信するようになる」という指摘のどちらも完全に状況を捉えられておらずより複雑であるとのこと。
- Youling: an AI-Assisted Lyrics Creation System [72.0]
本稿では,AIによる歌詞作成システムである Youling について紹介する。 歌詞生成プロセスでは、Youlingは従来の1パスのフルテキスト生成モードとインタラクティブな生成モードをサポートする。 システムは、ユーザーが望まない文や歌詞の言葉を繰り返し修正できるリビジョンモジュールも提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (Tue, 18 Jan 2022 03:57:04 GMT)- GPT-2をベースとした歌詞作成支援システムの提案。30GBの中国語書籍コーパスで学習後、300Kの歌詞コーパスでfine tuningを実施したとのこと。
- デモシステム利用する案内が論文中に存在(ID等を含むのでここには記載しなかった)
- WANLI: Worker and AI Collaboration for Natural Language Inference Dataset Creation [101.0]
我々は人間と機械の協調に基づくデータセット作成のための新しいパラダイムを導入する。 我々は、データセット地図を用いて、挑戦的な推論パターンを示すサンプルを自動的に識別し、GPT-3に同様のパターンで新しい例を作成するよう指示する。 結果として得られたデータセットであるWANLIは、108,357の自然言語推論(NLI)の例からなり、ユニークな経験的強度を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (Sun, 16 Jan 2022 03:13:49 GMT)- クラウドワーカーとAIとのコラボレーションによる高品質データの構築。自由形式で例を書くことをクラウドワーカに求めるよりも、GPT-3などで作成されたコンテンツの修正を求める方がより効果的であることを示唆しているとのこと。
- 賛否両論あるポストエディットの話に似ているように感じた。
- Role of Human-AI Interaction in Selective Prediction [20.1]
我々は、AIシステムの遅延決定について、異なる種類の情報を人間に伝達する影響について研究する。 我々は,AIの予測は明らかにせず,遅延する決定を人間に伝えることで,人間のパフォーマンスを大幅に向上させることが可能であることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) 参考訳(全文) (Mon, 13 Dec 2021 16:03:13 GMT)- 人間とAIがかかわりを持つとき、AIの予測結果を人間に伝えてしまうとそれがバイアスとなってしまい人間の判断を間違えさせる(全体の性能が低くなる)可能性がある。人間にAIの予測結果を伝えるのを遅らせる方が全体としての性能が良いという結果。
- Making a Bird AI Expert Work for You and Me [46.6]
人間がAIから学ぶためのトランスファー可能な知識を構成するものは何か? 本稿では,知識を専門家排他的な高度に識別可能な視覚領域として表現することを提案する。 15,000件の治験を総合的に調査した結果, 飛散する鳥の専門知識を継続的に改善できることがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) 参考訳(全文) (Mon, 6 Dec 2021 02:47:21 GMT)