个性化推荐算法透明度对用户感知可信度的影响
2024-06-29分类号:G252
【部门】武汉大学信息管理学院 武汉大学人机交互与用户行为研究中心
【摘要】[目的/意义]人工智能技术的发展与应用在推动人类社会变革的同时,也破坏了人与技术之间的信任。探索算法透明度与用户感知可信度间的关系,有助于破除算法黑箱,重塑技术信任,发展可信赖的人工智能。[方法/过程]本研究以微信朋友圈信息流广告为研究平台,招募50位被试开展眼动实验,结合问卷和访谈等方法探究在不同的透明度情境下,用户对个性化推荐广告的感知可信度,进而厘清人与算法间的信任关系,从信任视角提出透明度提升策略。[结果/结论]用户的感知可信度受到透明度程度、透明度内容和结构等因素的影响,未来应当发展合理有效、方便访问、易于理解的算法透明度,以此提高用户信任,推动可信人工智能发展。[局限]研究的样本来源和研究视角单一,后续将扩大实验规模探索不同用户群体的感知可信度差异。
【关键词】算法透明度 感知可信度 可信人工智能 个性化推荐广告
【基金】国家自然科学基金重大研究计划培育项目“人机交互视角下数据与知识双驱动的可解释智能决策方法研究”(项目编号:92370112);; 2023年度湖北省自然科学基金创新群体项目“以人为本的人工智能创新应用”(项目编号:2023AFA012)的成果
【所属期刊栏目】情报理论与实践
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