用户对人工智能系统的信任日益被公认为并证明是促进采纳和使用人工智能关键元素
系统文献审查AI-Enabled系统用户信任:HCI透视
本审查旨在概述用户信任定义、影响因素和测量方法,取自23项实证研究,以收集对未来技术设计策略、研究与倡议的深入了解,校准用户-AI关系
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本审查旨在概述用户信任定义、影响因素和测量方法,取自23项实证研究,以收集对未来技术设计策略、研究与倡议的深入了解,校准用户-AI关系
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培养并维护用户信任是实现可信AI并释放AI社会潜力的关键我们通过概述用户信任定义、用户信任影响因素和测量用户对AI辅助系统信任的方法来进行研究。
用户对AI辅助系统的信任被发现受三大主题影响,即社会道德考量、技术设计特征和用户特征用户特征支配结果,强化用户从开发到监督AI驱动系统的重要性发现用户和系统的不同背景和特征也影响用户信任,突出显示系统选择和定制特征对目标用户群特征的重要性社会-道德考量可铺路确保使用-AI交互环境足以建立并维护可信关系
这项工作得到了支持AI-Mind接受欧洲联盟地平线2020研究和创新方案资助
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