Chris Snijders 最新论文
Kahr 等人研究发现，物流专家虽指出AI系统不完美，仍随时间建立信任，但系统不稳定性破坏信任发展，甚至推翻正确AI决策以保护同事福祉。
Kahr 等人发现AI错误时机影响信任恢复，早期错误比晚期错误导致更严重的信任下降和依赖性降低，但两者均能快速恢复，表明时间积累可提高用户对AI错误的容忍度。
Hadash 等人通过用户研究发现积极框架可提升特征贡献可理解性，添加语义标签消除框架效应，将在 ArgueView 包中实现这些改进以增强可解释AI的实用性。
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