HCI
.
TOP
HCI, made easy
首页
arXiv
论文
机构
作者
设计规范
问题
知识卡
创新
日程
language
English
首页
arXiv
论文
机构
作者
设计规范
问题
知识卡
创新
日程
arrow_back
返回问题库
所属方向: AI可解释性、信任与校准依赖
多系统解释比较与评估
统计基于当前已索引 question 数据,来源缺失不影响问题展示。
搜索
4
问题/痛点
1
来源
2022
最近年份
全部问题
1 条
全部
研究问题
现实痛点
lightbulb
现实痛点
多系统解释比较与评估
用户很难在多个AI系统中找到最适合的并了解其决策过程。
IUI '22
How Do People Rank Multiple Mutant Agents?
相关论文
IUI 2022
人们如何对多个变体智能体进行排序?
Jonathan Dodge, Andrew Anderson, Matthew Olson
4 条
相邻分类
AI可解释性、信任与校准依赖
不确定性传达与校准依赖
127 条
AI可解释性、信任与校准依赖
医疗AI信任、临床决策支持与医患协作
124 条
AI可解释性、信任与校准依赖
LLM 信任与过度/不足依赖
124 条
AI可解释性、信任与校准依赖
XAI 解释与适当依赖校准
101 条
AI可解释性、信任与校准依赖
解释形式设计与理解效果
100 条
AI可解释性、信任与校准依赖
透明度、可审计性与信任校准机制
72 条
AI可解释性、信任与校准依赖
对话式 AI 与聊天机器人中的信任
71 条
AI可解释性、信任与校准依赖
AI 决策支持与依赖行为
56 条