谁需要什么样的解释？用户特质如何影响人工智能辅助决策中解释的有效性

个性化人工智能解释能否改善人机团队绩效？基于认知科学中个体差异的研究，我们探讨用户特征是否影响人工智能解释在辅助决策中的有效性。我们通过两个任务的预注册实验研究这一问题。在情感分析任务中，我们发现用户特征的个体差异会影响用户对解释的响应方式，但这些差异并未导致人机互补性，即人与人工智能的联合绩效超过任何一方的单独绩效。鉴于这一局限性，我们设计了一个新的地理猜测任务，其中人与人工智能具有互补优势。在这一设置中，我们再次观察到用户特征与解释类型的交互作用，而现在这些效应也促进了互补性。这些结果表明，根据个体用户定制解释可以提升绩效，并为个性化如何增强人机协作提供了有价值的见解。