研究：解释正确性并非全转化为人类理解

Gregor Baer 等作者发布一项 N=200 的用户研究，检验 XAI 解释的功能正确性是否转化为更好的人类理解。研究在合成时间序列分类任务中把解释正确性设为 100%、85%、70%、55% 四档，参与者无法依赖领域知识或视觉直觉。 结果显示，正确性降至 70% 和 55% 时，参与者前向模拟准确率较 100% 下降；但 85% 与 100% 之间无显著差异，低于 70% 后也不再进一步下降。正确性下降主要减少能准确预测的参与者人数，而非均匀降低准确率；即使解释完全正确，也只有部分参与者显著高于随机水平。

AI 根据报道生成 · 48 分钟前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。