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大型语言模型的不确定表达对用户依赖和信任的影响研究
广泛应用的大型语言模型（LLM）能够生成具有说服力但不正确的结果，存在误导用户的风险。为减少过度依赖，有呼吁要求 LLM 向最终用户传达其不确定性。然而，有关用户如何感知和行动 LLM 的不确定表达的实证研究很少。通过大规模的、预先注册的人
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2 months ago
阅读注意：大型语言模型在法律实践中的应用
本文通过结合技术和法律学术的最新发现，对大型语言模型（LLMs）在法律实践中的作用和限制进行了反过来的评估，指出过度乐观的预测将导致 LLMs 在法律领域引发低效和风险。
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4 months ago
人的直觉在人工智能决策中的依赖作用及其解释
此研究探讨了决策者对于任务预测和解释的一些直觉，发现了三种类型的直觉：关于任务结果、特征和 AI 限制。此外，该研究还通过两种类型的解释，探索了决策者如何运用自己的直觉来决定是否应该依赖 AI 预测，并发现了三条决策者运用自己直觉的路径。研
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a year ago
解释可减少决策中对 AI 系统的过度依赖
本文探讨了人类和人工智能决策团队的过度依赖现象，提出了一种基于成本效益框架的策略模型来平衡 AI 解释带来的成本和效益，证明了在某些情况下 AI 解释可降低过度依赖。
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2 years ago
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