Knowing When to Pass: The Effect of AI Reliability in Risky Decision Contexts

可靠性(半导体) 心理学 计算机科学 可靠性工程 工程类 功率(物理) 物理 量子力学
作者
H. W. Elder,Casey Canfield,Daniel B. Shank,Tobias Rieger,Casey Hines
出处
期刊:Human Factors [SAGE Publishing]
卷期号:66 (2): 348-362 被引量:8
标识
DOI:10.1177/00187208221100691
摘要

This study manipulates the presence and reliability of AI recommendations for risky decisions to measure the effect on task performance, behavioral consequences of trust, and deviation from a probability matching collaborative decision-making model.
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