appropriate reliance | BriefGPT

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衡量人工智能依赖性的统计框架
通过提出一种统计决策理论为基础的可靠性的正式定义，将研究中对合理依赖的定义与人工智能系统准确预测的信号区分和形成准确信念所面临的挑战分离，为人工智能与人类之间的互补性研究提供了一个可以指导设计和解释的框架。
PDF5 months ago
提升有效人工智能决策：人类学习在正确依靠人工智能建议中的角色
人工智能和人类协作的真正潜力在于利用人类和人工智能的互补能力，实现超越个体人工智能或人类的联合绩效，即实现互补团队绩效 (CTP)。本研究通过 100 位参与者的实验展示了学习与适当依赖之间的关系，为分析依赖和有效设计人工智能决策提供了基础
PDF9 months ago
训练至关重要的用途：学习将 AI 预测定位于人类知识的相对位置
本文介绍了一个过程导向的适当依赖概念，称为关键使用，通过将人类的能力与 AI 模型无法获取的知识相对比，以帮助人们辅助 AI 决策时的判断。通过在一个复杂的社会决策环境下进行随机在线实验来探索如何支持关键使用的训练，我们发现通过在这种情况下
PDF10 months ago
合适地依赖 AI 的建议：概念化与解释的影响
本研究提出了适当性依赖度 (AoR) 作为量化的二维度量概念，通过分析提供 AI 建议的解释对适当依赖度的影响进行实验，为分析依赖行为和 AI 建议者的有目的设计提供了基本概念。
PDFa year ago
认知知识的认识：人类能力的错觉会妨碍对人工智能系统的适当依赖
本文通过实证研究（N = 249），探讨了 DKE 是否会影响人们适当地依赖 AI 系统，以及探讨这种影响是否可以通过教程干预和利用基于逻辑单元的解释来缓解。我们发现，自我高估的参与者往往会表现出对 AI 系统的不足依赖，这阻碍了最佳团队表
PDFa year ago
应该遵循基于 AI 的建议吗？衡量人工智能决策中的适当依赖
本文针对人工智能顾问给出的建议存在问题的问题展开讨论，提出了适当依赖（AR）的概念及其度量方法。
PDF2 years ago