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English(EN) "Trust Junk" Leads to Unjustified Support for Highly Discriminatory Predictive Models

XAI可视化可能导致对歧视性模型的过度信任

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

arXiv上的一篇新论文探讨了可解释人工智能（XAI）中的可视化如何导致对预测模型产生不必要的信任。研究人员发现，即使模型存在歧视性，提供准确但无关的数据可视化也会导致用户对模型的公平性和性能产生不合理的积极看法。该研究强调了XAI设计者需要注意其工作的说服力影响，以及可视化可能造成模型可信度虚假感知的风险。 AI

影响 强调了人工智能可解释性中潜在的陷阱，敦促在设计AI可视化工具时要谨慎，以防止用户过度信任有偏见的模型。

排序理由 关于AI安全和方法学的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Michael Correll, Lucy Havens, Mahsan Nourani ·

    “信任垃圾”导致高度歧视性预测模型获得不当支持

    arXiv:2607.14152v1 Announce Type: cross Abstract: The persuasive power of data visualizations can go awry: for instance, in an explainable AI (XAI) context, visualizations can produce over-trust of predictive models. In this paper, we use a crowdsourced study to show that providi…

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