Dynamic Information Sub-Selection for Decision Support

📄 arXiv: 2410.23423v1 📥 PDF

作者: Hung-Tien Huang, Maxwell Lennon, Shreyas Bhat Brahmavar, Sean Sylvia, Junier B. Oliva

分类: cs.LG

发布日期: 2024-10-30

💡 一句话要点

提出动态信息子选择(DISS)框架，提升黑盒决策者的决策性能。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 动态信息选择 黑盒决策 决策支持 频率派学习 决策者模仿

📋 核心要点

  1. 黑盒决策者在处理大量信息时面临认知偏差和资源限制，导致决策效率降低。
  2. DISS框架通过动态选择关键特征和选项，为黑盒决策者提供定制化的信息子集。
  3. 实验结果表明，DISS在多种应用中优于现有方法，包括决策支持和专家分配。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新颖的AI辅助框架——动态信息子选择(DISS)，旨在通过定制化的信息处理方式，提升黑盒决策者的性能。黑盒决策者（例如人类或实时系统）在处理所有可用信息时，常常面临挑战（例如，由于认知偏差或资源限制），这会降低决策效率。DISS通过策略性地选择最有效的特征和选项，并将它们传递给黑盒决策者进行预测，从而解决这些挑战。我们开发了一种可扩展的频率派数据获取策略和一种决策者模仿技术，以提高预算效率。我们探索了DISS的几个有影响力的应用，包括有偏见的决策者支持、专家分配优化、大型语言模型决策支持和可解释性。对我们提出的DISS方法进行的实证验证表明，在各种应用中，其性能优于最先进的方法。

🔬 方法详解

问题定义：黑盒决策者（如人类或实时系统）在面对大量信息时，由于认知偏差、资源限制等因素，难以有效利用所有信息，导致决策质量下降。现有方法通常采用固定信息输入，无法根据具体情况进行优化，效率较低。

核心思路：DISS的核心在于动态地选择对决策最有价值的信息子集，并将其提供给黑盒决策者。通过这种方式，减少决策者的信息处理负担，提高决策效率和准确性。该方法模拟了专家在面对复杂问题时，能够快速抓住关键信息的能力。

技术框架：DISS框架主要包含以下几个模块：1) 特征/选项选择策略：根据当前实例的特征，动态选择要提供给决策者的特征或选项子集。2) 数据获取策略：采用频率派方法，高效地探索和利用数据，以优化选择策略。3) 决策者模仿：通过模仿决策者的行为，学习决策者的偏好和决策模式，从而更好地选择信息子集。4) 黑盒决策者：接受DISS提供的信息子集，并做出最终决策。

关键创新：DISS的关键创新在于其动态信息选择机制，能够根据具体实例的特征，自适应地调整信息输入。与传统方法相比，DISS不是提供固定的信息集合，而是根据决策者的需求和实例的特点，提供定制化的信息子集，从而提高了决策效率和准确性。此外，DISS还采用了可扩展的频率派数据获取策略和决策者模仿技术，进一步提高了框架的效率和鲁棒性。

关键设计：DISS框架中的特征/选项选择策略可以采用多种方法实现，例如强化学习、bandit算法等。数据获取策略采用频率派方法，通过不断地探索和利用数据，来优化选择策略。决策者模仿技术可以通过训练一个模型来预测决策者的行为，从而更好地理解决策者的偏好。具体的参数设置、损失函数、网络结构等需要根据具体的应用场景进行调整。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果表明，DISS在多个应用场景中均优于现有方法。例如，在有偏见的决策者支持方面，DISS能够显著减少偏差，提高决策准确率。在专家分配优化方面，DISS能够更有效地将专家分配到合适的任务上，提高整体效率。在大型语言模型决策支持方面，DISS能够帮助模型更好地理解和处理复杂问题，提高决策质量。具体性能提升幅度根据应用场景而异，但总体而言，DISS表现出显著的优势。

🎯 应用场景

DISS具有广泛的应用前景，包括：1) 辅助人类决策，减少认知偏差，提高决策质量；2) 优化专家分配，将合适的专家分配到最需要他们的任务上；3) 提升大型语言模型的决策能力，使其能够更好地理解和处理复杂问题；4) 提高决策过程的可解释性，帮助人们理解决策背后的原因。DISS有望在医疗、金融、安全等领域发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

We introduce Dynamic Information Sub-Selection (DISS), a novel framework of AI assistance designed to enhance the performance of black-box decision-makers by tailoring their information processing on a per-instance basis. Blackbox decision-makers (e.g., humans or real-time systems) often face challenges in processing all possible information at hand (e.g., due to cognitive biases or resource constraints), which can degrade decision efficacy. DISS addresses these challenges through policies that dynamically select the most effective features and options to forward to the black-box decision-maker for prediction. We develop a scalable frequentist data acquisition strategy and a decision-maker mimicking technique for enhanced budget efficiency. We explore several impactful applications of DISS, including biased decision-maker support, expert assignment optimization, large language model decision support, and interpretability. Empirical validation of our proposed DISS methodology shows superior performance to state-of-the-art methods across various applications.