整理了有关人工智能信任和人工智能的可信度的文献概述，强调了需要更明确区分这些概念并获取更多实证证据以了解人们信任行为的要素。指出对人工智能的信任不仅涉及对系统本身的依赖，还包括对人工智能开发者的信任。伦理原则如可解释性和透明性通常被认为能提高用户的信任，但关于这些特点如何实际影响用户对系统可信度认知的实证证据并不丰富或不太明确。应将人工智能系统视为社会技术系统，设计、开发、部署和使用系统的人员与系统本身一样重要，才能确定系统是否值得信任。忽视这些细微差别，人工智能的信任和可信度有可能成为针对任何人工智能系统的模糊术语。

Sep, 2023

人工智能在我们的日常生活中越来越广泛地使用，尤其在各种应用、服务和产品中。因此，从用户角度来看，对人工智能的信任或不信任变得非常重要。这篇论文通过系统文献综述，探讨了当前人工智能领域的信任概念，并研究了不同类型的人机交互中的信任以及其对不同领域的技术接受度的影响。此外，还提出了技术和非技术的可信度指标以及一些可信度衡量标准，并分析了一些人工智能中的主要破坏因素和信任建立因素，并为实现可信度从而实现人工智能的可靠过渡提出了一些未来的方向和可能的解决方案。

Mar, 2024

本文对基于人工智能技术的系统的可验证性与数据存在的偏差问题进行了讨论，并提出了可信 AI 所需满足的一些属性和模型。

Jun, 2022

本文从计算的角度综述了 AI 可信赖性的最新技术，其中包含了六个方面：安全、非歧视与公平、可解释性、隐私、责任与审计能力以及环境福祉，旨在帮助读者理解可信赖 AI 的最新技术以及现实系统的应用。

Jul, 2021

对用户信任、影响因素和测量方法进行的 23 个实证研究的综述确认了定义信任的多种方法和用户特征对 AI 启用系统中的信任产生的影响等主题，从而为未来技术和设计策略、研究和举措提供了洞察。

Apr, 2023

本论文探讨了信任对使用人工智能技术意图的影响，结果显示信任通过感知有用性和使用者对助手的态度影响了使用意图，功能相关的信任对使用意图的影响大于人类的信任，在 AI 相关应用中，信任对技术的接受起着重要的作用，并提供了可用于未来研究的基于多维度的信任度量方法。

Mar, 2022

提出了可信人工智能的七个技术要求和三个主要支柱的构建方法，并考虑到了系统整个生命周期中的所有过程和角色的可信性。同样，还介绍了通过审核过程提高人工智能系统的责任的概念，以及为了未来社会进步而必须面对的规制辩论。

May, 2023

人工智能（AI）在最近几年取得了显著进展，对经济和社会产生了重大影响。然而，仅当 AI 应用根据高质量标准开发并有效地防范新的 AI 风险时，AI 和基于其的商业模式才能充分发挥其潜力。此论文致力于解决 AI 应用可信度的问题，通过提供一个可信 AI 评估目录，旨在帮助开发人员和审计员以结构化的方式评估 AI 应用程序的可信度。

Jun, 2023

通过建立 MATCH 模型，本文探讨了如何在人工智能系统中通过可信度提示进行信任建立，强调透明度和互动等技术的重要性，提出了技术设计者需要意识到用户认知过程和其潜在局限性以选择可靠的可信度提示，并定义适当的提示标准及开销，鼓励相关行业规范技术应用和预防恶意行为。

Apr, 2022

研究旨在提高人工智能系统的可信度和信任度，开发能够适应实际应用场景的人工智能系统，并将人类放在其中心地位，使其能够有效地使用系统，理解输出和解释结果以满足监管委员会的要求。

Jan, 2020