信任并非同一种东西：决策工作流程与解释在人类-AI 决策中的影响

AI 辅助决策中的核心挑战之一是实现可核实、良好校准的信任。应防止过度信任（接受错误的 AI 建议）和不信任（拒绝正确的建议）。先前研究在决策工作流程设计上存在差异——用户是立即看到 AI 建议（1 步 setup）还是需先提交一次决策后才能看到建议（2 步 setup）——以及在信任测量方式上也存在差异——是通过自我报告还是通过行为信任（即依从性）来衡量。我们检验了 (a) 决策工作流程类型、(b) 解释的 presence 以及 (c) 用户的领域知识和 prior AI 经验的 effects 与 interactions。我们比较了 reported trust、依从性（接受率和转换率）以及过度依从性。结果表明，2 步 setup 并未降低过度依从性。决策工作流程也不直接影响自我报告的信任，但存在 domain knowledge 与解释之间的交叉互作效应，暗示单独的解释效果可能难以在不同工作流程 setup 中普遍适用。最终，我们的发现确认 reported trust 与依从性行为是两个 distinct constructs，应在 AI 辅助决策中分别进行评估。