本文探讨了可解释人工智能(XAI)系统的重要性,强调建立信任的必要性。通过分析398种解释对话,提出了人类解释对话模型,并研究了交互式解释问题。建议AI研究者在报告中提供详细的实验方法,以提高XAI的有效性,并强调以人为中心的方法能显著改善用户理解和应用潜力。
AI系统的可信发展需要多学科治理,全面审查其生命周期中的社会影响,从多学科角度讨论其互相关联的社会风险和无法同时满足健康的方面,强调全面解决AI系统紧迫问题的必要性,以揭示其对社会的有害影响,真正实现以人为中心的可信AI。
文章主张静态分析驱动的开发者工具应以人为中心。现代软件工程复杂度高、上下文切换频繁,增加认知负担并影响代码质量。工具设计需结合人机交互与认知科学,提供直觉界面、合理呈现信息,避免过度抽象或细节过载,以支持开发者决策、提升效率。
静态分析驱动的开发者工具应以人为中心。软件工程复杂度上升,工具泛滥增加认知负担和上下文切换,降低效率并引发安全隐患。设计需借鉴人机交互与用户体验研究,将分析结果转化为直观界面,帮助开发者理解程序行为、减少干扰,从而提升软件质量与开发体验。
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