(E)‐Trust and Its Function: Why We Shouldn't Apply Trust and Trustworthiness to <scp>Human–AI</scp> Relations
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 With an increasing use of artificial intelligence (AI) systems, theorists have analyzed and argued for the promotion of trust in AI and trustworthy AI. Critics have objected that AI does not have the characteristics to be an appropriate subject for trust. However, this argumentation is open to counterarguments. Firstly, rejecting trust in AI denies the trust attitudes that some people experience. Secondly, we can trust other non‐human entities, such as animals and institutions, so why can we not trust AI systems? Finally, human–AI trust is criticized based on a conception of human–human trust, which does not recognize the distinctiveness of the human–AI relationship. This article aims to refute these counterarguments based on the genealogical analyses of ‘trust’ and ‘trustworthiness’ of Karen Jones and Thomas Simpson, who show that trust and trustworthiness help to overcome vulnerabilities. This function of trust gives reason to use human–human trust as a standard. For this function, it is important that trustees are responsive to trust. While animals and institutions could be responsive, narrow AI systems are unable to be responsive to trust. Therefore, we should not apply trust to AI and instead direct our trust to those who can be responsive to and held responsible for our trust.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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