Overtrusting robots: Setting a research agenda to mitigate overtrust in automation
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract There is increasing attention given to the concept of trustworthiness for artificial intelligence and robotics. However, trust is highly context-dependent, varies among cultures, and requires reflection on others’ trustworthiness, appraising whether there is enough evidence to conclude that these agents deserve to be trusted. Moreover, little research exists on what happens when too much trust is placed in robots and autonomous systems. Conceptual clarity and a shared framework for approaching overtrust are missing. In this contribution, we offer an overview of pressing topics in the context of overtrust and robots and autonomous systems. Our review mobilizes insights solicited from in-depth conversations from a multidisciplinary workshop on the subject of trust in human–robot interaction (HRI), held at a leading robotics conference in 2020. A broad range of participants brought in their expertise, allowing the formulation of a forward-looking research agenda on overtrust and automation biases in robotics and autonomous systems. Key points include the need for multidisciplinary understandings that are situated in an eco-system perspective, the consideration of adjacent concepts such as deception and anthropomorphization, a connection to ongoing legal discussions through the topic of liability, and a socially embedded understanding of overtrust in education and literacy matters. The article integrates diverse literature and provides a ground for common understanding for overtrust in the context of HRI.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle