影响主观决策中人类感知的口头解释特征

人机协作决策可以取得比任何一方单独决策更好的结果。这种协作的成功可能取决于人类决策者是否认为AI的贡献有益于决策过程。有益的AI解释通常被描述为相关的、有说服力的和可信的。然而，我们对产生这些感知的解释特征知之甚少。本研究聚焦于协作主观决策，以微妙性别歧视为背景（在此背景下解释可以揭示新的解读），进行了用户研究（N=20），以探索影响人类和AI生成的书面及口头解释感知的结构和内容特征。研究发现四组特征（语气、语法元素、论证复杂度和与用户的关系），且这些特征对微妙性别歧视解释感知的影响取决于解释者被感知到的身份。因此，我们还确定了参与者用于识别解释作者的解释特征。为了证明这些特征与解释感知之间的关系，我们展示了一组分类特征，系统构建者可以利用这些特征来为各种敏感情境产生适当的解释感知。我们还强调了由此产生的人类感知偏见和相关问题。