이 입장 논문은 인간 중심 설명가능 AI(HCXAI) 연구가 정보 탐색 심리학의 통찰을 받아들여야 한다고 주장한다. 연구진은 샤롯과 선스타인의 정보탐색 동기 프레임워크를 바탕으로, 사람들이 설명에 관여할지 여부를 도구적 효용(행동에 도움이 되는가), 쾌락적 효용(기분이 나아지는가), 인지적 효용(이해가 향상되는가) 세 가지 기대 효용으로 판단한다고 제안한다. 각 효용은 통제감 착각, 자동화 편향, 비현실적 낙관주의, 영향 편향, 과신, 확증 편향 등 잘 알려진 인지 편향의 렌즈를 거쳐 추정되며, 이는 판단을 개선하지 못한 채 주의만 분산시키는 과도한 정보 탐색과, 중요한 위험과 오해를 방치하는 불충분한 정보 탐색이라는 두 가지 실패 양상으로 이어질 수 있다. 에이전트형 AI 시스템에서는 설명이 단일 출력 이해뿐 아니라 연쇄적 행동 예측, 위험 평가, 개입 시점 결정까지 뒷받침해야 하므로 이 문제가 특히 심각하다고 지적한다.

• •HCXAI가 정보 탐색 심리학의 통찰을 통합해야 한다는 입장 논문
• •도구적·쿌락적·인지적 기대효용 세 가지로 설명 탐색 여부를 설명하는 프레임워크 제안
• •통제감 착각·자동화 편향·확증 편향 등 인지 편향이 효용 추정을 왜곡
• •과도한 정보 탐색과 불충분한 정보 탐색이라는 두 실패 양상을 식별
• •에이전트형 AI에서는 연쇄 행동 예측과 개입 시점 판단까지 설명이 뒷받침해야 함을 강조