AI 引导：在 AI 引导的视觉分析中导航信任、偏见与数据探索
人机交互
2024-04-24 v1
摘要
人工智能 (AI) 在视觉分析 (VA) 工具中的日益整合引发了关于用户行为、其信任度以及在数据探索过程中提供引导时产生潜在偏见的重要问题。我们提出了一项实验，参与者在执行视觉数据探索任务的同时，接收到辅以四种不同透明度级别的智能建议。我们还调节了任务的难度（简单或困难），以模拟对分析师而言更为繁琐的场景。我们的结果表明，尽管 AI 的建议准确率较低，但参与者在完成更困难的任务时更倾向于接受建议。此外，本研究中测试的透明度级别并未显著影响建议的使用或参与者的主观信任评分。另外，我们观察到在整个任务过程中利用建议的参与者探索了更多数量和更多样化的数据点。我们讨论了这些发现以及本研究对改进 AI 引导的 VA 工具设计和有效性的启示。
引用
@article{arxiv.2404.14521,
title = {Guided By AI: Navigating Trust, Bias, and Data Exploration in AI-Guided Visual Analytics},
author = {Sunwoo Ha and Shayan Monadjemi and Alvitta Ottley},
journal= {arXiv preprint arXiv:2404.14521},
year = {2024}
}