Designing for Confidence: The Impact of Visualizing Artificial Intelligence Decisions
Notice bibliographique
Résumé
Explainable artificial intelligence aims to bring transparency to artificial intelligence (AI) systems by translating, simplifying, and visualizing its decisions. While society remains skeptical about AI systems, studies show that transparent and explainable AI systems can help improve the Human-AI trust relationship. This manuscript presents two studies that assess three AI decision visualization attribution models that manipulate morphological clarity (MC) and two information presentation-order methods to determine each visualization’s impact on the Human-AI trust relationship through increased confidence and cognitive fit (CF). The first study, N = 206 (Avg. age = 37.87 ± 10.51, Male = 123), utilized information presentation methods and visualizations delivered through an online experiment to explore trust in AI by asking participants to complete a visual decision-making task. The second study, N = 19 (24.9 ± 8.3 years old, Male = 10), utilized eye-tracking technology and the same stimuli presentation methods to investigate if cognitive load, inferred through pupillometry measures, mediated the confidence-trust relationship. The results indicate that low MC positively impacts Human-AI trust and that the presentation order of information within an interface in terms of adjacency further influences user trust in AI. We conclude that while adjacency and MC significantly affect cognitive load, cognitive load alone does not mediate the confidence-trust relationship. Our findings interpreted through a combination of CF, situation awareness, and ecological interface design have implications for the design of future AI systems, which may facilitate better collaboration between humans and AI-based decision agents.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,125 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».