关于 AI 系统可解释性与信任的初步定量研究

大型 AI 模型如 GPT-4 推动了人工智能在包括法律、医疗和金融等关键领域的部署，引发了关于信任和透明度的紧迫问题。本研究通过定量实验设计探讨了可解释性与用户信任之间的关系。我们使用基于交互式的网页贷款批准模拟器，比较了不同类型的解释——从基本特征重要性到交互式反事实推理——如何影响用户感知的信任水平。结果表明，交互性既提升了用户参与度，又增强了信心，解释的清晰度和相关性是影响信任的关键因素。这些发现为人类中心可解释 AI 领域提供了实证证据，突显了可解释性设计对用户感知的可衡量影响。