超越通用机器翻译：设计恰当用户信任所需的语境特定实证研究
人机交互
2022-05-17 v1 人工智能
机器学习
摘要
机器翻译（MT）有潜力帮助人们克服语言障碍，并广泛用于医院等高风险场景。然而，为了可靠且安全地使用MT，用户需要理解何时信任MT输出以及如何评估往往不完美的翻译结果的质量。在本文中，我们讨论了支持用户校准对MT系统信任的研究方向。我们分享了一项实证研究的结果，在该研究中我们对20名临床医生进行了半结构化访谈，以了解他们如何跨越语言障碍与患者沟通，以及是否和如何使用MT系统。基于我们的发现，我们主张对MT系统在实践中如何使用进行实证研究，作为应对在用户与MT工具之间建立恰当信任挑战的重要第一步。
引用
@article{arxiv.2205.06920,
title = {Beyond General Purpose Machine Translation: The Need for Context-specific Empirical Research to Design for Appropriate User Trust},
author = {Wesley Hanwen Deng and Nikita Mehandru and Samantha Robertson and Niloufar Salehi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2205.06920},
year = {2022}
}
备注
Workshop on Trust and Reliance in AI-Human Teams (TRAIT): https://doi.org/10.1145/3491101.3503704