이 연구는 인간 의사결정자를 지원하기 위한 새로운 접근법인 "학습을 통한 안내(Learning to Guide, LTG)"를 제안한다. LTG는 기존의 인간-AI 협업 접근법과 달리, AI가 인간 의사결정자의 결정을 대신하는 것이 아니라 해석 가능하고 유용한 지침을 제공하여 인간 의사결정을 돕는다.
구체적으로, 연구진은 SLOG(Surrogate-based Learning tO Guide)라는 알고리즘을 개발하여 비전-언어 모델(VLM)을 의료 진단을 위한 지침 생성기로 전환한다. SLOG는 VLM에 적은 양의 인간 피드백을 활용하여 의사결정 품질을 높이는 지침을 생성하도록 fine-tuning한다. 실험 결과, SLOG를 통해 fine-tuned된 VLM은 의미 있는 지침을 생성하여 인간 의사결정자의 진단 정확도를 향상시킬 수 있음을 보여준다.
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