Trust is a central component of the interaction between people and AI, in that 'incorrect' levels of trust may cause misuse, abuse or disuse of the technology. But what, precisely, is the nature of trust in AI? What are the prerequisites and goals of the cognitive mechanism of trust, and how can we promote them, or assess whether they are being satisfied in a given interaction? This work aims to answer these questions. We discuss a model of trust inspired by, but not identical to, sociology's interpersonal trust (i.e., trust between people). This model rests on two key properties of the vulnerability of the user and the ability to anticipate the impact of the AI model's decisions. We incorporate a formalization of 'contractual trust', such that trust between a user and an AI is trust that some implicit or explicit contract will hold, and a formalization of 'trustworthiness' (which detaches from the notion of trustworthiness in sociology), and with it concepts of 'warranted' and 'unwarranted' trust. We then present the possible causes of warranted trust as intrinsic reasoning and extrinsic behavior, and discuss how to design trustworthy AI, how to evaluate whether trust has manifested, and whether it is warranted. Finally, we elucidate the connection between trust and XAI using our formalization.


翻译:信任是人与AI之间互动的一个核心组成部分, 即“ 不正确的”信任水平可能导致技术的滥用、 滥用或不使用。 但是, 信任在AI中的性质究竟是什么? 信任的认知机制的先决条件和目标是什么? 信任的认知机制的前提和目标是什么, 我们怎样才能促进这些先决条件和目标? 这项工作的目的是解答这些问题。 我们讨论的是受社会学人际信任( 即人与人之间的信任)启发但并不完全相同的信任模式。 这个模式取决于用户脆弱性的两大特性, 以及预测AI模式决定影响的能力。 我们把“ 合同信任” 正式化了, 用户与AI之间的信任就是某种隐含或明确的合同能够维持的信任, 以及“ 信任性” ( 与社会学中的信任性概念脱钩 ) 以及“ 战争” 和“ 不信任性” 概念。 然后我们提出信任的可能原因, 作为内在的推理和终结行为, 以及预测AI 模式决定影响的能力。 我们把“ 合同性信任” 正式化, 用户与AI 之间的信任性是什么样的解释。

0
下载
关闭预览

相关内容

ACM/IEEE第23届模型驱动工程语言和系统国际会议,是模型驱动软件和系统工程的首要会议系列,由ACM-SIGSOFT和IEEE-TCSE支持组织。自1998年以来,模型涵盖了建模的各个方面,从语言和方法到工具和应用程序。模特的参加者来自不同的背景,包括研究人员、学者、工程师和工业专业人士。MODELS 2019是一个论坛,参与者可以围绕建模和模型驱动的软件和系统交流前沿研究成果和创新实践经验。今年的版本将为建模社区提供进一步推进建模基础的机会,并在网络物理系统、嵌入式系统、社会技术系统、云计算、大数据、机器学习、安全、开源等新兴领域提出建模的创新应用以及可持续性。 官网链接:http://www.modelsconference.org/
专知会员服务
17+阅读 · 2020年9月6日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
已删除
将门创投
3+阅读 · 2020年8月3日
计算机 | 入门级EI会议ICVRIS 2019诚邀稿件
Call4Papers
10+阅读 · 2019年6月24日
CCF A类 | 顶级会议RTSS 2019诚邀稿件
Call4Papers
10+阅读 · 2019年4月17日
计算机 | CCF推荐期刊专刊信息5条
Call4Papers
3+阅读 · 2019年4月10日
Call for Participation: Shared Tasks in NLPCC 2019
中国计算机学会
5+阅读 · 2019年3月22日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
人工智能 | SCI期刊专刊信息3条
Call4Papers
5+阅读 · 2019年1月10日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
计算机视觉近一年进展综述
机器学习研究会
9+阅读 · 2017年11月25日
The Measure of Intelligence
Arxiv
6+阅读 · 2019年11月5日
Metrics for Explainable AI: Challenges and Prospects
Arxiv
4+阅读 · 2018年12月11日
VIP会员
相关资讯
已删除
将门创投
3+阅读 · 2020年8月3日
计算机 | 入门级EI会议ICVRIS 2019诚邀稿件
Call4Papers
10+阅读 · 2019年6月24日
CCF A类 | 顶级会议RTSS 2019诚邀稿件
Call4Papers
10+阅读 · 2019年4月17日
计算机 | CCF推荐期刊专刊信息5条
Call4Papers
3+阅读 · 2019年4月10日
Call for Participation: Shared Tasks in NLPCC 2019
中国计算机学会
5+阅读 · 2019年3月22日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
人工智能 | SCI期刊专刊信息3条
Call4Papers
5+阅读 · 2019年1月10日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
计算机视觉近一年进展综述
机器学习研究会
9+阅读 · 2017年11月25日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员