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Trust in Human-AI Interaction: Scoping Out Models, Measures, and Methods

绿野仙踪 计算机科学 优势和劣势 数据科学 人机交互 向导 工作(物理) 钥匙(锁) 机器人 知识管理 人机交互 人工智能 心理学 万维网 社会心理学 计算机安全 工程类 机械工程
作者
Takane Ueno,Yuto Sawa,Yeong‐Dae Kim,Jacqueline Urakami,Hiroki Oura,Katie Seaborn
标识
DOI:10.1145/3491101.3519772
摘要

Trust has emerged as a key factor in people's interactions with AI-infused systems. Yet, little is known about what models of trust have been used and for what systems: robots, virtual characters, smart vehicles, decision aids, or others. Moreover, there is yet no known standard approach to measuring trust in AI. This scoping review maps out the state of affairs on trust in human-AI interaction (HAII) from the perspectives of models, measures, and methods. Findings suggest that trust is an important and multi-faceted topic of study within HAII contexts. However, most work is under-theorized and under-reported, generally not using established trust models and missing details about methods, especially Wizard of Oz. We offer several targets for systematic review work as well as a research agenda for combining the strengths and addressing the weaknesses of the current literature.
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