探索人工智能的不可靠性：分析人们在遭遇人工智能性格解读错误后的反应与认知

探索人工智能的不可靠性：分析人们在遭遇人工智能性格解读错误后的反应与认知 Navigating AI Fallibility

页面：37,作者/机构:SAMI

简介:这份报告聚焦于人们在人工智能系统错误解读其性格后的反应和看法。以大学生为主要研究对象，探讨了他们在使用 AI 驱动的个性化平台后，对其信任度、心理表征及应对策略的转变。报告深度剖析了三种主要反应类型：过度信任、理性化和忘记，并揭示了人们在面对 AI 错误时的认知调整过程，以及 AI 素养对用户信任度的调节作用。

报告重点

人们在面对AI性格解读错误时，会表现出过度信任、理性化或忘记等不同的应对策略，这些反应揭示了人们对AI系统认知的复杂性。
AI的错误会影响人们对AI系统的信任度、感知智能、拟人化程度以及好感度， AI的错误描述会降低用户对系统的信任。
AI素养在人们面对AI错误时的反应中起着调节作用，更高的AI素养有助于用户更好地识别和批判性地评估AI系统，从而更有效地调整对AI的信任。
研究揭示了人们对AI错误的过度信任和宽容现象，这种现象可能会降低人们对AI错误的警惕性，增加被错误或操纵影响的风险。
报告强调了设计透明可解释的AI系统的重要性，以及对公众进行AI教育的必要性，以帮助用户更好地理解AI的能力和局限性， 从而建立更可靠、可信赖和安全的AI系统。

参考图示

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