第11分野 意思決定・判断・問題解決・認知バイアス
AI意思決定支援をどう測る？
モデルだけでなく、人との組合せと救済を評価します。
文献最終確認日 分野完成版 v0.1
- 用途別の精度・誤り・群別差
- 問題定義、データ生成、制度、利用者を含む社会技術システム
- 分布変化と失敗モード
- 人の理解・較正・覆し率
- 時間、負荷、技能低下
- 異議、訂正、停止、代替経路
- 健康・公平・仕事の質
単一の公平性指標へ文脈・権利・分配を隠しません。
このページの主な出典
- Skitka, L. J., Mosier, K., & Burdick, M. (1999). Does Automation Bias Decision-Making?laboratory experiments
- Parasuraman, R., Sheridan, T. B., & Wickens, C. D. (2000). A Model for Types and Levels of Human Interaction With Automationconceptual framework
- Selbst, A. D., Boyd, D., Friedler, S. A., Venkatasubramanian, S., & Vertesi, J. (2019). Fairness and Abstraction in Sociotechnical Systemsconceptual analysis
- National Institute of Standards and Technology (2023). Artificial Intelligence Risk Management Framework (AI RMF 1.0)official risk management framework
- Parent-Rocheleau, X., & Parker, S. K. (2022). Algorithms as Work Designers: How Algorithmic Management Influences the Design of Jobsintegrative conceptual review