AI 的可解释性与信任之间是否存在关联？一项元分析

本研究批判性地检验了人们普遍认为人工智能（AI）系统的可解释性能内在提升用户信任的假设。我们采用元分析方法，对现有文献进行全面检视，以探讨 AI 可解释性与用户信任之间的关系。我们的分析纳入 90 项研究的数据，结果显示 AI 系统的可解释性与用户所产生信任之间存在统计显著但中等程度的正相关。这表明尽管可解释性有助于建立信任，但并非唯一或主要决定性因素。除了对 Explainable AI（XAI）领域的学术贡献外，本研究还强调了其更广泛的社会技术意义，尤其在促进医疗和司法等关键领域的问责制和用户信任。通过应对算法偏见和伦理透明度等挑战，研究还强调了构建公平可持续 AI 采纳的必要性。我们强调，与其关注即时信任，不如强调培育 AI 系统真正且持久的可信赖性的规范性重要性。