理解用户对人工智能在辅助决策中的依赖

适当的调节人类对人工智能的依赖对于实现人工智能辅助的人类决策的互补性能至关重要。大多数先前的研究集中于通过用户感知和基于任务的测量来追溯性地评估用户的依赖性，广义上讲也涉及信任。在本研究中，我们探讨了在空间推理任务中，眼动与依赖之间的关系，具体是在不同的任务难度和人工智能表现水平下。我们的结果显示，用户在人工智能建议上的眼动持续时间百分比与用户对人工智能任务认同度以及用户感知的依赖性之间存在强正相关。此外，特别是在任务简单和人工智能表现低或不一致时，用户的自主性得以保留。我们的结果还揭示了依赖和信任之间的细微差别。我们讨论了实时评估人类对人工智能依赖的眼动潜力，从而为优化人机团队的表现提供自适应的人工智能支持。