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工业机器人中的人机交互：可解释 AI 基于机器人程序优化的用户界面设计与实证评估
原文中文，约1200字，阅读约需3分钟。
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内容提要
该论文系统调查了53篇关于可解释人工智能（XAI）和可解释界面（EI）的研究，强调用户需求和情境因素对XAI设计的重要性，并提出以用户为中心的框架和方法，促进心理科学与XAI的结合，以推动负责任的人工智能技术发展。
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关键要点
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该论文系统调查了53篇关于可解释人工智能（XAI）和可解释界面（EI）的研究，介绍了最新趋势。
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研究强调用户需求和情境因素对XAI设计的重要性，提出以用户为中心的框架。
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研究表明，参与者倾向于使用语言解释，但决策树解释更能客观理解汽车的决策过程。
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设计XAI系统时必须考虑用户的特定需求和情境因素。
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提出了基于互动的可解释AI方法，通过用户参与使其更直观易用。
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评估了85篇关于XAI的核心论文，提出最佳实践指南，并强调心理科学与XAI的结合。
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呼吁建立基于人类需求的可解释人工智能技术开发研究范式，以确保负责任的人工智能使用。
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延伸问答
可解释人工智能（XAI）和可解释界面（EI）的研究有哪些最新趋势？
该论文系统调查了53篇相关研究，介绍了XAI和EI的最新趋势，旨在提高系统的可用性和用户体验设计效果。
设计XAI系统时需要考虑哪些用户需求？
设计XAI系统时必须考虑用户的特定需求和情境因素，以确保系统的有效性和用户体验。
参与者对可解释AI的解释方式有什么偏好？
研究表明，参与者倾向于使用语言解释，但决策树解释更能客观理解决策过程。
如何通过用户互动提升可解释AI的可用性？
通过用户互动，可以修改图像观察分类结果变化，使用户理解模型决策过程，从而提升可用性。
该研究对未来的XAI研究提出了哪些建议？
研究呼吁建立基于人类需求的可解释人工智能技术开发研究范式，以确保负责任的人工智能使用。
心理科学在XAI设计中扮演什么角色？
心理科学与XAI结合，提供人本方法，帮助改善XAI的设计、评估和用户体验。
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