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J-GLOBAL ID：202202281990220426   整理番号：22A1062722

HINT:ループにおける人間によるAIベース特徴のための統合試験【JST・京大機械翻訳】

HINT: Integration Testing for AI-based features with Humans in the Loop

著者 (4件)： Chen Quan Ze (Paul G. Allen School of Computer Science & Engineering, University of Washington, United States) ,  Schnabel Tobias (Microsoft Research, United States) ,  Nushi Besmira (Microsoft Research, United States) ,  Amershi Saleema (Microsoft Research AI, United States)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： IUI ’22  ページ： 549-565  発行年： 2022年 
JST資料番号： D0698C  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： AI技術の動的性質は,そのような特徴が野生に展開される前に,人間-AI相互作用と共同作業を困難にする。これは,反復のための早期フィードバックとしての設計者とAI実務者にとっての課題は,開発段階でしばしば利用できない。本論文では,ソフトウェア開発における統合試験概念からインスピレーションを取り上げ,HIT(Human-AI INtegration Testing)を提示し,人間-インザループワークフローと統合したAIベース経験をテストするためのクラウドベースフレームワークである。HINTは,現実的なユーザタスクの文脈の中でAIベースの特徴の早期試験を支持し,連続セッションを利用して,過時間発展するAI経験をシミュレーションした。最後に,これらの経験の側面を評価し,比較するための,実務者を提供する。クラウドベース研究を通して,ユーザ行動がAIシステムと相互作用するときに進化する過時間試験の必要性を実証した。また,HINTは,2つのAIベース特徴プロトタイプを用いて,多様な一般的AI性能様式にわたって,これらの異なるユーザ行動パターンを捕捉し,明らかにできることを示した。さらに,人間-AI相互作用の実務者の評価を支援するためのHINTの可能性について,13人の実務者との半構造化面接を通して,事前展開を体験した。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 相互作用 ,  技術 ,  統合 ,  フィードバック ,  *人間 ,  人工知能システム ,  ソフトウェア開発 ,  プロトタイピング ,  時間発展 ,  プロトタイプ ,  フレームワーク【ソフトウェア開発】
準シソーラス用語： 半構造化面接 ,  ユーザ行動 ,  クラウドソーシング ,  共同作業 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 人間-AI相互作用 ,  クラウドソーシング ,  プロトタイピング ,  試験

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： ループ ,  人間 ,  AI ,  統合 ,  試験