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Apresentamos um protótipo inicial de agente conversacional (CA), chamado Pan, para recuperar informações que apoiem investigações criminais. Nossa abordagem aborda a questão da transparência algorítmica, que é crítica em domínios imprevisíveis, de alto risco e de altas consequências. Apresentamos um método inovador para modelar flexivelmente as intenções do CA e fornecer transparência de atributos que é fundamentada no reconhecimento humano. Propomos que o Pan pode ser utilizado para experimentação, para sondar as necessidades dos analistas e avaliar a eficácia de nossa estrutura de explicação.
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Sam Hepenstal
Defence Science and Technology Laboratory
Leishi Zhang
Canterbury Christ Church University
Neesha Kodagoda
University of Jaffna
Middlesex University
Defence Science and Technology Laboratory
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Hepenstal et al. (Fri,) estudaram essa questão.
synapsesocial.com/papers/6a0fc7059e54838161fd2dbd — DOI: https://doi.org/10.1145/3379336.3381463
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