我应该遵循基于人工智能的建议吗？衡量人类人工智能决策中的适当依赖度,arXiv

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日常生活中的许多重要决定都是在顾问的帮助下做出的，例如关于医疗或金融投资的决定。过去，建议通常来自人类专家、朋友或家人，而如今基于人工智能 (AI) 的顾问越来越多。通常，人工智能生成的建议是由人类判断的，要么被认为是可靠的，要么被拒绝。然而，最近的研究表明，人工智能建议并不总是有益的，因为人类已经证明无法忽视不正确的人工智能建议，这基本上代表了对人工智能的过度依赖。因此，渴望的目标应该是让人类不要盲目依赖人工智能的建议，而是区分其质量并据此做出更好的决策。具体来说，这意味着人类应该在有正确建议的情况下依赖人工智能，并在遇到不正确的建议时自我依赖，即根据具体情况建立对人工智能建议的适当依赖（AR）。目前的研究缺乏 AR 的衡量标准。这阻碍了对影响 AR 的因素进行严格评估，并阻碍了人类人工智能决策的进一步发展。因此，基于文献，我们推导出AR的测量概念。我们建议将 AR 视为一种二维结构，用于衡量区分建议质量和相应行为的能力。在本文中，我们推导了测量概念，说明了它的应用并概述了潜在的未来研究。目前的研究缺乏 AR 的衡量标准。这阻碍了对影响 AR 的因素进行严格评估，并阻碍了人类人工智能决策的进一步发展。因此，基于文献，我们推导出AR的测量概念。我们建议将 AR 视为一种二维结构，用于衡量区分建议质量和相应行为的能力。在本文中，我们推导了测量概念，说明了它的应用并概述了潜在的未来研究。目前的研究缺乏 AR 的衡量标准。这阻碍了对影响 AR 的因素进行严格评估，并阻碍了人类人工智能决策的进一步发展。因此，基于文献，我们推导出AR的测量概念。我们建议将 AR 视为一种二维结构，用于衡量区分建议质量和相应行为的能力。在本文中，我们推导了测量概念，说明了它的应用并概述了潜在的未来研究。

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