[論文レビュー] Trust in AI and Implications for the AEC Research: A Literature Analysis

Newsha Emaminejad, Alexa Maria North+1 more|arXiv (Cornell University)|Mar 8, 2022

BIM and Construction Integration被引用数 8

ひとこと要約

本論文は、建築・エンジニアリング・コンストラクション（AEC）分野におけるAIに対する人間の信頼の主要な構成要素を特定するため、490編の査読付き学術論文を包括的に分析した文献レビューを実施している。信頼に影響を与える社会技術的要因をAECのプロジェクトタイプ、プロセス、技術にマッピングした結果、AIに対する信頼は、ワークフロー統合、透明性、建設現場における役割固有の責任といった分野固有の特性によって形作られていることが明らかになった。

ABSTRACT

Engendering trust in technically acceptable and psychologically embraceable systems requires domain-specific research to capture unique characteristics of the field of application. The architecture, engineering, and construction (AEC) research community has been recently harnessing advanced solutions offered by artificial intelligence (AI) to improve project workflows. Despite the unique characteristics of work, workers, and workplaces in the AEC industry, the concept of trust in AI has received very little attention in the literature. This paper presents a comprehensive analysis of the academic literature in two main areas of trust in AI and AI in the AEC, to explore the interplay between AEC projects unique aspects and the sociotechnical concepts that lead to trust in AI. A total of 490 peer-reviewed scholarly articles are analyzed in this study. The main constituents of human trust in AI are identified from the literature and are characterized within the AEC project types, processes, and technologies.

研究の動機と目的

• 建築・エンジニアリング・コンストラクション（AEC）分野におけるAIの信頼の現状を調査すること。
• 広範なAI信頼の文献から導かれる、人間のAI信頼の核心的構成要素を同定すること。
• これらの信頼構成要素を、AECのプロジェクトタイプ、プロセス、技術の独自の特性にマッピングすること。
• AIの導入が進む中で、AEC分野におけるAI信頼に関する分野固有の研究が依然として不足していることを強調すること。
• 建設のワークフローにおける信頼できるAI統合のための今後の研究の基盤を提供すること。

提案手法

• 信頼性のAIとAEC分野におけるAIの応用の2つの分野について、体系的文献レビューを実施した。
• テーマ的・コンテンツ分析手法を用いて、合計490編の査読付き学術論文を分析した。
• AI信頼の文献から、透明性、信頼性、説明可能性、説明責任性といった人間のAI信頼の主要構成要素を抽出した。
• これらの信頼構成要素を、設計、建設、プロジェクト管理のワークフローなどAEC固有の文脈にマッピングした。
• 分析は、チームの役割、現場状況、技術統合といったAEC固有の要因が信頼形成にどのように影響するかを特定することに焦点を当てた。
• 研究結果を統合し、AEC分野におけるAI信頼の概念的・応用的アプローチのパターンとギャップを同定した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 広範な文献から同定された人間のAI信頼の主な構成要素は何か？
• RQ2 AEC固有のプロジェクトタイプ、プロセス、技術は、AIシステムに対する信頼形成にどのように影響するか？
• RQ3 AIの信頼という概念は、AECに特化した研究でどの程度取り上げられているか？
• RQ4 建設現場におけるAIの信頼を媒介する主要な社会技術的要因は何か？
• RQ5 現場の独自の運用的・社会的ダイナミクスを考慮すると、AIの信頼はどのようにAECのワークフローに効果的に統合できるか？

主な発見

• 本研究は、人間のAI信頼の5つの核心的構成要素を同定した：透明性、信頼性、説明可能性、説明責任性、ユーザーのコントロール。
• これらの構成要素は、プロジェクトの複雑さ、チーム連携、現場のばらつきといったAEC固有の要因によって顕著に影響を受ける。
• AEC分野におけるAIの導入が進む一方で、AI信頼に関する研究は文献において依然として未発展であり、社会技術的信頼フレームワークの統合が限定的である。
• AECの文脈では、技術的パフォーマンスよりも、自己コントロールの認識とシステムの説明可能性が信頼に強く影響することが明らかになった。
• 研究は、建設応用におけるAIの技術的能力と、社会技術的設計の信頼メカニズムの間には、深刻なギャップが存在することを明らかにした。
• 研究結果から、AEC分野におけるAIの信頼は、ユーザーの役割、責任、状況的制約を考慮した共同設計によって実現されなければならないことが示唆された。