尽管Ai在各个领域的超人表现，但人类往往不愿意采用AI系统。许多现代AI技术中缺乏可解释性的缺乏可令人伤害他们的采用，因为用户可能不相信他们不理解的决策过程的系统。我们通过一种新的实验调查这一主张，其中我们使用互动预测任务来分析可解释性和结果反馈对AI信任的影响和AI辅助预测任务的人类绩效。我们发现解释性导致了不强大的信任改进，而结果反馈具有明显更大且更可靠的效果。然而，这两个因素对参与者的任务表现产生了适度的影响。我们的研究结果表明（1）接受重大关注的因素，如可解释性，在越来越多的信任方面可能比其他结果反馈的因素效果，而（2）通过AI系统增强人类绩效可能不是在AI中增加信任的简单问题。 ，随着增加的信任并不总是与性能同样大的改进相关联。这些调查结果邀请了研究界不仅关注产生解释的方法，而且还专注于确保在实践中产生影响和表现的技巧。
translated by 谷歌翻译