超越推荐：从向后到向前——人工智能对飞行员决策过程的正向支持

DOI

人工智能有望增强高风险领域（如航空）中的人类决策能力，但其采用往往受到不适当依赖和与用户决策不佳匹配等挑战的阻碍。最近的研究表明，核心潜在问题是许多人工智能系统以推荐为中心的设计，即它们提供端到端推荐，而忽略决策过程的其余部分。替代支持范式很少见，目前尚不清楚现有的少数替代范式与以推荐为中心的支持相比如何。在这项工作中，我们的实证比较了以推荐为中心的支持与另一种范式——持续支持，在航空绕道情境中的表现。我们在现实环境中对32名专业飞行员进行了混合方法研究。为确保研究场景的质量，我们还在研究前与另外四名飞行员进行了焦点小组访谈。我们发现，持续支持可以正向支持飞行员的决策，使他们能够超越系统限制进行更多思考，并在与推荐结合时做出更快的决策，尽管这种正向支持可能会被打断。参与者的陈述进一步表明，设计目标从提供推荐转向支持快速信息采集。我们的结果表明了设计和更有效的人工智能决策支持的方法，超越端到端推荐。