Zobrazeno 1 - 10
of 172
pro vyhledávání: '"trust calibration"'
Publikováno v:
Frontiers in Computer Science, Vol 6 (2024)
BackgroundThe ability of large language models to generate general purpose natural language represents a significant step forward in creating systems able to augment a range of human endeavors. However, concerns have been raised about the potential f
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/8d4b56a4e57846ad86a9b091656df32e
Autor:
Francesco Walker, Yannick Forster, Sebastian Hergeth, Johannes Kraus, William Payre, Philipp Wintersberger, Marieke Martens
Publikováno v:
Frontiers in Psychology, Vol 15 (2024)
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/9570809060cc475187896f2ebadcba99
Autor:
Francesco Walker, Yannick Forster, Sebastian Hergeth, Johannes Kraus, William Payre, Philipp Wintersberger, Marieke Martens
Publikováno v:
Frontiers in Psychology, Vol 14 (2023)
There is a growing body of research on trust in driving automation systems. In this paper, we seek to clarify the way trust is conceptualized, calibrated and measured taking into account issues related to specific levels of driving automation. We fin
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/d9fc01d0178344918d72bbdbb8c10f38
Publikováno v:
Frontiers in Artificial Intelligence, Vol 6 (2023)
Calibrating appropriate trust of non-expert users in artificial intelligence (AI) systems is a challenging yet crucial task. To align subjective levels of trust with the objective trustworthiness of a system, users need information about its strength
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/568f61663341440fa2565f92e127a81e
Autor:
Yosuke Fukuchi, Seiji Yamada
Publikováno v:
IEEE Access, Vol 11, Pp 138870-138881 (2023)
Understanding what an AI system can and cannot do is necessary for end-users to use the AI properly without being over- or under-reliant on it. Reliance calibration cues (RCCs) communicate an AI’s capability to users, resulting in optimizing their
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/37052af448f04ae2b5c1b0ef5b5b6ff4
Autor:
Ali Momen, Ewart J. de Visser, Marlena R. Fraune, Anna Madison, Matthew Rueben, Katrina Cooley, Chad C. Tossell
Publikováno v:
Frontiers in Psychology, Vol 14 (2023)
The growing concern about the risk and safety of autonomous vehicles (AVs) has made it vital to understand driver trust and behavior when operating AVs. While research has uncovered human factors and design issues based on individual driver performan
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/da043632ae7e43bbaf1300bfc3677a1b
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Kazuo Okamura, Seiji Yamada
Publikováno v:
IEEE Access, Vol 8, Pp 220335-220351 (2020)
Recent advances in AI technologies are dramatically changing the world and impacting our daily life. However, human users still essentially need to cooperate with AI systems to complete tasks as such technologies are never perfect. For optimal perfor
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/14217b60a36843f7838f2065a307e07c
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.