Human understanding in dialogue: Gadamer's recovery of the genuine
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2 天有情绪数据
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放射学中的人工智能应增强人类理解，而非取代它
放射科医生和数学家都优先考虑人类理解，而不是仅仅得出正确答案。人工智能在医学领域的发展应旨在增强这种人类理解，而不是依赖于不透明的“黑箱”系统。这种方法确保了人工智能工具在放射学等复杂领域具有益处且可解释。
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新框架指导科学研究，以应对AI超越人类能力
一篇新论文提出了一个框架，用于在AI能够超越人类研究员的时代进行科学研究。该框架强调，科学的主要目标应该是对世界的持久的、集体的、人类的理解，并为人类的目标和价值观而追求。这一原则导致了一个将任务委托给AI的两部分测试：人类理解，确保科学界能够解释和质疑主张；以及人类指导，确保人类对研究问题和发现做出判断。该论文建议进行改革，以保持科学对人类理解和指导的关注，即使AI的能力不断进步。
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研究：XAI解释的正确性影响人类理解，但不总是如此
一篇新近发表在arXiv上的研究论文，探讨了可解释人工智能（XAI）方法的功能正确性与人类理解之间的关系。研究人员进行了一项包含200名参与者的用户研究，将解释的正确性分成了四个层级进行操纵。研究结果表明，虽然解释的正确性确实会影响人类的理解，但并非所有正确性上的差异都能转化为可辨别理解能力的改变。具体来说，只有当正确性低于70%时，理解能力才会显著下降，而在55%时则没有进一步下降。此外，即使是完全正确的解释也不能保证理解，因为一些…