[論文レビュー] Believing vs. Achieving -- The Disconnect between Efficacy Beliefs and Collaborative Outcomes

Philipp Spitzer, Joshua Holstein|arXiv (Cornell University)|Mar 11, 2026

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ひとこと要約

この論文は、効果信念が人間-AI協働における委任決定をどのように形成するかを実験的に分析し、AIに対する楽観が持続することと、文脈情報が依存と成果に及ぼす非対称的影響を明らかにする。

ABSTRACT

As artificial intelligence (AI) becomes increasingly integrated into workflows, humans must decide when to rely on AI advice. These decisions depend on general efficacy beliefs, i.e., humans' confidence in their own abilities and their perceptions of AI competence. While prior work has examined factors influencing AI reliance, the role of efficacy beliefs in shaping collaboration remains underexplored. Through a controlled experiment (N=240) where participants made repeated delegation decisions, we investigate how efficacy beliefs translate into instance-wise efficacy judgments under varying contextual information. Our explorative findings reveal efficacy beliefs as persistent cognitive anchors, leading to systematic "AI optimism". Contextual information operates asymmetrically: while AI performance information selectively eliminates the AI optimism bias, data or AI information amplify how efficacy discrepancies influence delegation decisions. Although efficacy discrepancies influence delegation behavior, they show weaker effects on human-AI team performance. As these findings challenge transparency-focused approaches, we propose design guidelines for effective collaborative settings.

研究の動機と目的

• 一般的な効果信念（自己効感とAI能力の認知的能力） が人間-AI協働におけるインスタンス単位の委任決定にどのように影響するかを調査する。
• 文脈情報が効果信念と委任行動の関係をどのように修飾するかを検討する。
• 効果信念の不一致が人間-AIチームのパフォーマンスの変化に翻译されるかを評価する。
• AI-Augmentedワークフローにおける協働意思決定を改善する設計指針を特定する。

提案手法

• N=240名の参加者を対象とした、繰り返しの委任決定を行う統制実験を実施する。
• AIの性能とデータ/AI情報の利用可能性に関する文脈情報を操作する。
• 参加者がAIへ委任するかを決定する際に、効果信念と個別の効果判断を測定する。
• 情報コンテキストの違いの下で、効果信念が委任選択にどう関係するかを分析する。
• 効果信念の不一致がチームのパフォーマンスと意思決定の質に及ぼす影響を評価する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 人とAIの能力に関する効果信念は、インスタンス単位の委任決定を予測するか。
• RQ2 AIの性能やデータに関する文脈情報は、効果信念と委任選択の関係にどう影響するか。
• RQ3 人間とAIの効果信念の不一致は、協働成果の測定可能な変化につながるか。
• RQ4 情報の異なる種類が、委任決定におけるAIへの楽観を緩和または増幅する際に非対称性を生むか。

主な発見

• 効果信念は持続的な認知的アンカーとして機能し、委任選択におけるAIへの楽観を体系的に生み出す。
• 文脈情報は、AIの性能に関連する場合にのみAIへの楽観を選択的に排除するが、データまたはAI情報は効果不一致が委任決定に及ぼす影響を増幅する。
• 効果信念の不一致は、委任行動に対して人間-AIチーム全体のパフォーマンスよりも影響を与える。
• 透明性重視のアプローチは、信念と成果の間の観察されたズレを完全には解消できず、協働を改善する設計指針の必要性を示唆する。